Bücher — AI

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Dritte Konferenz über CLIPS Proceedings (elektronische Version)

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A

Коллектив авторов

KI und ML
EN
Einführung in maschinelles Lernen mit Sicherheit: Theorie und Praxis mit Python in der Cloud

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A

Pramod Gupta, Naresh Kumar Sehgal, John M. Acken

KI und ML
RU
Jeyaraman B.P. - Large Language Model Operations für Finanzen - 2025

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A
KI und ML
RU
Tomak Kerem - AutoML lernen - 2026

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A
KI und ML
RU
Smolyakov V. - Machine Learning Algorithms (Programmer's Library) - 2026

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A
KI und ML
RU
Pierson Lillian - Data Science Essentials (Für Dummies) - 2025

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A
KI und ML
EN
Praktische APIs für KI und Data Science

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A

Ryan Day

KI und ML
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Einführung in Python: Modernes Computing in einfachen Paketen

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A

Bill Lubanovic

Programmiersprachen
RU
Erstellung von Chatbots mit Dialogflow, Watson, ChatterBot und Rasa

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B

Тимур Машнин

KI und ML
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Streaming-Datenverarbeitungspipeline

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F
KI und ML
RU
Reinforcement Learning 2014 Sutton Barto

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F
KI und ML
RU
Reinforcement Learning mit PyTorch: Eine Rezeptsammlung

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A

Юси (Хэйден) Лю

KI und ML
RU
Kondrashov Yu N Datenanalyse und maschinelles Lernen auf der MS-Plattform

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F
KI und ML
RU
Computer Vision. Analyse

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A
KI und ML
RU
Faltungsneuronale Netze

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B

Джейд Картер

KI und ML
RU
Machine-Learning-Engineering 2022 Andrey Burkov

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A
KI und ML
RU
Keras-Bibliothek Deep-Learning-Tool Implementierung neuronaler

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D
KI und ML
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Angewandtes Deep Learning: Entwerfen und implementieren Sie Ihre eigenen neuronalen Netze zur Lösung realer Probleme

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A

Dr. Neeraj Kumar, Dr. Rajkumar Tekchandani

KI und ML
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Maschinelles Lernen für Emotionsanalyse in Python

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A

Allan Ramsay, Tariq Ahmad

KI und ML
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Pragmatische KI. Maschinelles Lernen und Cloud-Technologien

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A

Ной Гифт

KI und ML
EN
Das Hundert-Seiten-Sprachmodelle-Buch

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A

Andriy Burkov

KI und ML
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Skalierbare KI und Entwurfsmuster

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F

Abhishek Mishra

KI und ML
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Deep Learning mit Python

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A

Шолле Франсуа

KI und ML