Bücher — deep learning

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Deep Learning: Grundlagen und Konzepte

Deep Learning: Grundlagen und Konzepte

A

Christopher M. Bishop, Hugh Bishop

KI und ML
EN
Machine Learning Bookcamp: Bauen Sie ein Portfolio von realen Projekten auf

Machine Learning Bookcamp: Bauen Sie ein Portfolio von realen Projekten auf

A

Alexey Grigorev

KI und ML
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Große Sprachmodelle von Grund auf neu erstellen: Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von LLMs mit PyTorch

Große Sprachmodelle von Grund auf neu erstellen: Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von LLMs mit PyTorch

A

Dilyan Grigorov

KI und ML
EN
Deep Learning für die Biowissenschaften: mit Python-Notebooks für Beispiele und Übungen

Deep Learning für die Biowissenschaften: mit Python-Notebooks für Beispiele und Übungen

A

Filippo Biscarini, Nelson Nazzicari

KI und ML
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Bildanalyse, Klassifikation und Änderungserkennung in der Fernerkundung: Mit Algorithmen für Python, fünfte Auflage

Bildanalyse, Klassifikation und Änderungserkennung in der Fernerkundung: Mit Algorithmen für Python, fünfte Auflage

A

Morton John Canty

Algorithmen und Theorie
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Praktische neuronale Netze in Python und MATLAB

Praktische neuronale Netze in Python und MATLAB

A

Chunwei Zhang, Tianpeng Li, Ying Dai, Li Sun, Ardashir Mohammadzadeh

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen: Ein vollständiger Leitfaden

Maschinelles Lernen: Ein vollständiger Leitfaden

B

Неизвестен

KI und ML
RU
Autobiographie eines neuronalen Netzes

Autobiographie eines neuronalen Netzes

C

Нейросеть (сост. М.Р. Брослав, О.А. Яблоков)

KI und ML
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Beherrschung von Computer Vision mit PyTorch 2.0: Entdecken, entwerfen und erstellen Sie hochmoderne Hochleistungs-Computer-Vision-Lösungen mit PyTorch 2.0 und Deep-Learning-Techniken

Beherrschung von Computer Vision mit PyTorch 2.0: Entdecken, entwerfen und erstellen Sie hochmoderne Hochleistungs-Computer-Vision-Lösungen mit PyTorch 2.0 und Deep-Learning-Techniken

A

M. Arshad Siddiqui

KI und ML
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Programmieren mit KI für Dummies

Programmieren mit KI für Dummies

A

Chris Minnick

KI und ML
RU
Deep Learning mit Python. Die Bibliotheken Keras und TensorFlow

Deep Learning mit Python. Die Bibliotheken Keras und TensorFlow

A

Франсуа Шолле

KI und ML
RU
Anirad, K. et al. - Künstliche Intelligenz und Computer Vision. Praktische Projekte mit Python, Keras und TensorFlow (O’Reilly-Bestseller) - 2023

Anirad, K. et al. - Künstliche Intelligenz und Computer Vision. Praktische Projekte mit Python, Keras und TensorFlow (O’Reilly-Bestseller) - 2023

A
KI und ML
RU
Cronin I. - Aufbau und Training generativer KI-Modelle - 2026

Cronin I. - Aufbau und Training generativer KI-Modelle - 2026

A
KI und ML
RU
Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz. Vierte Ausgabe. Band 3. Lernen, Wahrnehmung und Handeln

Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz. Vierte Ausgabe. Band 3. Lernen, Wahrnehmung und Handeln

A

Стюарт Рассел, Питер Норвиг

Algorithmen und Theorie
RU
Deep Learning für Computersysteme

Deep Learning für Computersysteme

A

М. В. Ронкин, А. Ю. Долганов

KI und ML
RU
Deep Learning ohne Mathematik. Band 1. Grundlagen.

Deep Learning ohne Mathematik. Band 1. Grundlagen.

A

Эндрю Гласснер

KI und ML
RU
Deep Learning ohne Mathematik. Band 2. Praxis

Deep Learning ohne Mathematik. Band 2. Praxis

A

Эндрю Гласснер

KI und ML
RU
Deep Learning aus der Sicht eines Praktikers

Deep Learning aus der Sicht eines Praktikers

A

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

KI und ML
EN
Machine Learning Q und AI: 30 wesentliche Fragen und Antworten zu Machine Learning und KI

Machine Learning Q und AI: 30 wesentliche Fragen und Antworten zu Machine Learning und KI

A

Sebastian Raschka

KI und ML
RU
Mathematik und Architektur des Deep Learning

Mathematik und Architektur des Deep Learning

A

Кришнанду Чаудхури, Ананья Хоннедевастхана Ашок, Суджай Наруманчи, Девашиш Шанкар

Algorithmen und Theorie
RU
Deep Learning mit Python. Zweite Auflage

Deep Learning mit Python. Zweite Auflage

B

Франсуа Шолле

KI und ML
RU
PyTorch. Deep Learning beleuchten

PyTorch. Deep Learning beleuchten

A

Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen mit PyTorch und Scikit-Learn

Maschinelles Lernen mit PyTorch und Scikit-Learn

A

Себастьян Рашка, Юси (Хэйден) Лю, Вахид Мирджалили

KI und ML
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LLM von Grund auf bauen

LLM von Grund auf bauen

A

Себастьян Рашка

KI und ML
RU
Deep Learning in Biologie und Medizin

Deep Learning in Biologie und Medizin

A

Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

KI und ML
RU
Angewandtes maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für Ingenieure

Angewandtes maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für Ingenieure

A

Джефф Просиз

KI und ML
RU
Deep Reinforcement Learning verstehen

Deep Reinforcement Learning verstehen

A

Мигель Моралес

KI und ML
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Empfehlungssysteme auf Basis großer Sprachmodelle. Der vollständige Entwicklungszyklus: vom Pre-Training bis zur Bereitstellung intelligenter Agenten.

Empfehlungssysteme auf Basis großer Sprachmodelle. Der vollständige Entwicklungszyklus: vom Pre-Training bis zur Bereitstellung intelligenter Agenten.

A

Лю Лу, Чжан Юйцзюнь

KI und ML
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Natural Language Processing in Action. 2nd Edition

Natural Language Processing in Action. 2nd Edition

A

Хобсон Лейн, Мария Дышель

KI und ML
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Graph Neural Networks mit Python

Graph Neural Networks mit Python

A

Максим Лабонн, Артем Груздев

KI und ML
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Deep Learning für Dummies

Deep Learning für Dummies

A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

KI und ML
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Deep Learning: Prinzipien und Konzepte

Deep Learning: Prinzipien und Konzepte

A

Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

KI und ML
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Visuelle Objektverfolgung: Eine Evaluierungsperspektive

Visuelle Objektverfolgung: Eine Evaluierungsperspektive

A

Xin Zhao, Shiyu Hu, Xu-Cheng Yin

KI und ML
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Deep-Learning-Crashkurs: Ein praxisorientierter, projektbasierter Einstieg in künstliche Intelligenz

Deep-Learning-Crashkurs: Ein praxisorientierter, projektbasierter Einstieg in künstliche Intelligenz

A

Giovanni Volpe, Benjamin Midtvedt, Jesús Pineda, Henrik Klein Moberg, Harshith Bachimanchi, Joana B. Pereira, Carlo Manzo

KI und ML
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Einführung in Deep-Learning-Geschäftsanwendungen für Entwickler: Von Chatbots im Kundenservice bis zur medizinischen Bildverarbeitung

Einführung in Deep-Learning-Geschäftsanwendungen für Entwickler: Von Chatbots im Kundenservice bis zur medizinischen Bildverarbeitung

A

Armando Vieira, Bernardete Ribeiro

KI und ML
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Maschinelles Lernen: Theorie und Anwendungen – Praktische Anwendungsfälle mit Python auf klassischen und Quantencomputern

Maschinelles Lernen: Theorie und Anwendungen – Praktische Anwendungsfälle mit Python auf klassischen und Quantencomputern

A

Xavier Vasques

KI und ML
EN
Praktische Verarbeitung natürlicher Sprache: Ein umfassender Leitfaden zum Aufbau von NLP-Systemen für die reale Welt

Praktische Verarbeitung natürlicher Sprache: Ein umfassender Leitfaden zum Aufbau von NLP-Systemen für die reale Welt

A

Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

KI und ML
EN
LLMs mit PyTorch entwickeln: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen fortschrittlicher KI-Modelle mit PyTorch

LLMs mit PyTorch entwickeln: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen fortschrittlicher KI-Modelle mit PyTorch

A

Anand Trivedi

KI und ML
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TensorFlow 2.0 lernen: Implementierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen mit Python

TensorFlow 2.0 lernen: Implementierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen mit Python

A

Pramod Singh, Avinash Manure

KI und ML
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Modern Computer Vision mit PyTorch. Zweite Auflage: Ein praktischer Leitfaden von den Grundlagen des Deep Learning bis zu fortgeschrittenen Anwendungen und Generative AI

Modern Computer Vision mit PyTorch. Zweite Auflage: Ein praktischer Leitfaden von den Grundlagen des Deep Learning bis zu fortgeschrittenen Anwendungen und Generative AI

A

V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy

KI und ML
EN
TensorFlow für Deep Learning: Von linearer Regression zu Reinforcement Learning

TensorFlow für Deep Learning: Von linearer Regression zu Reinforcement Learning

A

Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

KI und ML
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3D Data Science mit Python: Erstellung präziser digitaler Umgebungen mit 3D-Punktwolken-Workflows

3D Data Science mit Python: Erstellung präziser digitaler Umgebungen mit 3D-Punktwolken-Workflows

A

Florent Poux

KI und ML
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Verstärkendes Lernen mit Open AI, TensorFlow und Keras unter Verwendung von Python

Verstärkendes Lernen mit Open AI, TensorFlow und Keras unter Verwendung von Python

B

Abhishek Nandy, Manisha Biswas

KI und ML
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Natural Language Processing: Ein Lehrbuch mit Python-Implementierung

Natural Language Processing: Ein Lehrbuch mit Python-Implementierung

A

Raymond S. T. Lee

KI und ML
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Praktisches Maschinenlernen mit C++: End-to-End-Machine-Learning- und Deep-Learning-Pipelines erstellen, trainieren und bereitstellen

Praktisches Maschinenlernen mit C++: End-to-End-Machine-Learning- und Deep-Learning-Pipelines erstellen, trainieren und bereitstellen

A

Kirill Kolodiazhnyi

KI und ML
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Transformers: Der ultimative Leitfaden. Anwendungen über NLP hinaus.

Transformers: Der ultimative Leitfaden. Anwendungen über NLP hinaus.

A

Nicole Koenigstein

KI und ML
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Transformer in Aktion

Transformer in Aktion

A

Nicole Koenigstein

KI und ML
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Computer Vision und KI-integrierte IoT-Technologien im medizinischen Ökosystem

Computer Vision und KI-integrierte IoT-Technologien im medizinischen Ökosystem

A

Alex Khang, Vugar Abdullayev, Olena Hrybiuk, Arvind K. Shukla

KI und ML
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Text Analytics meistern: Ein praktischer Leitfaden für NLP mit Python

Text Analytics meistern: Ein praktischer Leitfaden für NLP mit Python

A

Shailendra Kadre, Shailesh Kadre, Subhendu Dey

KI und ML
EN
Moderne Zeitreihenvorhersage mit Python. Zweite Auflage

Moderne Zeitreihenvorhersage mit Python. Zweite Auflage

A

Manu Joseph, Jeffrey Tackes

KI und ML
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