Bücher — deep learning

EN
Aufbau und Training generativer KI-Modelle: Ein praktischer Leitfaden zur Entwicklung und Skalierung generativer KI

Aufbau und Training generativer KI-Modelle: Ein praktischer Leitfaden zur Entwicklung und Skalierung generativer KI

A

Irena Cronin

KI und ML
EN
Programmierung neuronaler Netze mit Python

Programmierung neuronaler Netze mit Python

A

Joachim Steinwendner, Roland Schwaiger

KI und ML
RU
Groß angelegtes maschinelles Lernen mit Python

Groß angelegtes maschinelles Lernen mit Python

A

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

KI und ML
RU
Muster und Praxis des Deep Learning

Muster und Praxis des Deep Learning

A

Эндрю Ферлитш

KI und ML
RU
Einführung in Deep Learning

Einführung in Deep Learning

A

Евгений Черняк

KI und ML
RU
Neuronale Netze und Deep Learning: Ein Lernkurs

Neuronale Netze und Deep Learning: Ein Lernkurs

A

Чару Аггарвал

KI und ML
RU
Der kleine Lernende: wunderbares maschinelles Lernen

Der kleine Lernende: wunderbares maschinelles Lernen

A

Дэниел П. Фридман, Анураг Мендхекар

KI und ML
RU
Intelligente mobile Projekte mit TensorFlow. 10+ KI-Anwendungen, die mit den Plattformen TensorFlow Mobile und TensorFlow Lite für iOS, Android und Raspberry Pi erstellt wurden.

Intelligente mobile Projekte mit TensorFlow. 10+ KI-Anwendungen, die mit den Plattformen TensorFlow Mobile und TensorFlow Lite für iOS, Android und Raspberry Pi erstellt wurden.

A

Джефф Танг

KI und ML
RU
3D Deep Learning mit Python. Entwickeln Sie Computervision-Modelle mit 3D-Daten mithilfe der Bibliothek PyTorch3D und anderer Tools.

3D Deep Learning mit Python. Entwickeln Sie Computervision-Modelle mit 3D-Daten mithilfe der Bibliothek PyTorch3D und anderer Tools.

A

Ксудонг Ма, Вишах Хегде, Лилит Йольан

KI und ML
RU
Deep Learning mit Python. Das umfassende Handbuch zur Entwicklung von KI-Anwendungen

Deep Learning mit Python. Das umfassende Handbuch zur Entwicklung von KI-Anwendungen

B

Александр Гладков, Евгений Бурнаев

KI und ML
RU
Technologien des maschinellen Lernens. Lehr- und methodisches Handbuch

Technologien des maschinellen Lernens. Lehr- und methodisches Handbuch

A

П.Е. Гладилин, К.О. Боченина

KI und ML
RU
Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Ein nicht-technischer Einstieg

Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Ein nicht-technischer Einstieg

A

Том Таулли

KI und ML
RU
Deep Learning mit Python. Die Bibliotheken Keras, TensorFlow und scikit-learn

Deep Learning mit Python. Die Bibliotheken Keras, TensorFlow und scikit-learn

B

Дж. В. Вандер Плас

KI und ML
RU
Programmierung mit Python für maschinelles Lernen: von den Grundlagen bis zur Erstellung intelligenter Anwendungen

Programmierung mit Python für maschinelles Lernen: von den Grundlagen bis zur Erstellung intelligenter Anwendungen

B

Игорь Семененко

KI und ML
RU
Generative Adversarial Networks. Projekte. Bauen Sie die nächste Generation generativer Netzwerke mit den Bibliotheken TensorFlow und Keras.

Generative Adversarial Networks. Projekte. Bauen Sie die nächste Generation generativer Netzwerke mit den Bibliotheken TensorFlow und Keras.

A

Кайлаш Ахирвар

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen. Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Modellen.

Maschinelles Lernen. Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Modellen.

A

Саймон Принс

KI und ML
RU
Angewandtes Deep Learning. Ein fallstudienbasierter Ansatz zum Verständnis tiefer neuronaler Netze.

Angewandtes Deep Learning. Ein fallstudienbasierter Ansatz zum Verständnis tiefer neuronaler Netze.

A

Умберто Микелуччи

KI und ML
RU
Angewandte lineare Algebra für Data Scientists. Von Schlüsselkonzepten bis zu Anwendungen mit Python

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A

Майк Икс Коэн

Algorithmen und Theorie
RU
Programmieren mit PyTorch: Erstellung von Deep-Learning-Anwendungen

Programmieren mit PyTorch: Erstellung von Deep-Learning-Anwendungen

A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

KI und ML
RU
Grundlagen des Deep Learning. Erstellung von Algorithmen für die nächste Generation künstlicher Intelligenz.

Grundlagen des Deep Learning. Erstellung von Algorithmen für die nächste Generation künstlicher Intelligenz.

A

Нихиль Будума, Николас Локашо

KI und ML
RU
Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow

Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow

A

Тушан Ганегедара

KI und ML
RU
Natural Language Processing in Aktion. Verstehen, Analysieren und Generieren von Text mit Python

Natural Language Processing in Aktion. Verstehen, Analysieren und Generieren von Text mit Python

A

Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

KI und ML
RU
Neuronale Netzwerk-Methoden in der Verarbeitung natürlicher Sprache

Neuronale Netzwerk-Methoden in der Verarbeitung natürlicher Sprache

A

Йоав Гольдберг

KI und ML
RU
Neuronale Informationsverarbeitungssysteme

Neuronale Informationsverarbeitungssysteme

A

С. В. Макартичян, Н. С. Кузнецова, С. С. Дементьев

KI und ML
RU
Neuronale Netze. Evolution

Neuronale Netze. Evolution

B

Каниа Алексеевич Кан

KI und ML
RU
Zuverlässigkeit neuronaler Netze: Stärkung der Widerstandsfähigkeit von KI gegen Täuschung

Zuverlässigkeit neuronaler Netze: Stärkung der Widerstandsfähigkeit von KI gegen Täuschung

A

Кэти Уорр

KI und ML
RU
Computer Vision. Moderne Methoden und Entwicklungsperspektiven

Computer Vision. Moderne Methoden und Entwicklungsperspektiven

A

Рой Дэвис, Мэтью Терк (ред.)

KI und ML
RU
Neuronale Netze. Verarbeitung natürlicher Sprache

Neuronale Netze. Verarbeitung natürlicher Sprache

A

Джейд Картер

KI und ML
RU
Lektion 1: Wie Maschinen lernen – Die Revolution im Bereich neuronaler Netze

Lektion 1: Wie Maschinen lernen – Die Revolution im Bereich neuronaler Netze

A

Ян Лекун

KI und ML
RU
Neuronale Netze mit Python. Grundlagen von KI und maschinellem Lernen

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A

Куликова И. В.

KI und ML
RU
Computer Vision. Analyse

Computer Vision. Analyse

A
KI und ML
RU
Neuronale Netze. Fertige Projekte

Neuronale Netze. Fertige Projekte

A

Джеид Картер

KI und ML
RU
Faltungsneuronale Netze

Faltungsneuronale Netze

B

Джейд Картер

KI und ML
RU
Kann K Neuronale Netzwerke Evolution 2019

Kann K Neuronale Netzwerke Evolution 2019

B

К. Кан

KI und ML
RU
Transformer-Architektur meistern. Entwicklung moderner Modelle mit fortschrittlichen Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung

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A

Саваш Йылдырым, Мейсам Асгари-Ченаглу

KI und ML
RU
Deep Learning mit fastai und PyTorch: Minimal Formeln, Minimal Code, Maximale Effizienz

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A

Джереми Ховард и Сильвейн Гуггер

KI und ML
RU
Künstliche Intelligenz mit Beispielen in Python

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A

Пратик Джоши

Programmiersprachen
RU
Einführung in PyTorch: Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Einführung in PyTorch: Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache

A

Делип Рао, Брайан Макмахан

KI und ML
RU
Lösung von Deep-Learning-Problemen mit den Frameworks PyTorch und PyTorch Lightning

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A

А. И. Елисеев, Ю. В. Минин, Ю. В. Кулаков

KI und ML
RU
Künstliche Intelligenz für Dummies

Künstliche Intelligenz für Dummies

A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

KI und ML
RU
Python: Künstliche Intelligenz, Big Data und Cloud Computing

Python: Künstliche Intelligenz, Big Data und Cloud Computing

A

Пол Дейтел, Харви Дейтел

KI und ML
RU
Deep Reinforcement Learning: Theorie und Praxis in Python

Deep Reinforcement Learning: Theorie und Praxis in Python

A

Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

KI und ML
RU
Deep Learning mit R und Keras 2022 Chollet

Deep Learning mit R und Keras 2022 Chollet

A

Ф. Шолле

KI und ML
RU
Deep Learning mit Python. Zweite internationale Ausgabe

Deep Learning mit Python. Zweite internationale Ausgabe

A

Франсуа Шолле

KI und ML
RU
Deep Learning und Go

Deep Learning und Go

A

Макс Памперла, Кевин Фергюсон

KI und ML
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Deep Learning für Suchmaschinen

Deep Learning für Suchmaschinen

A

Томмазо Теофили

KI und ML
RU
Deep Learning in Bildern. Ein visueller Leitfaden zur künstlichen Intelligenz.

Deep Learning in Bildern. Ein visueller Leitfaden zur künstlichen Intelligenz.

A

Джон Крон, Грант Бейлевельд, Аглаэ Бассенс

KI und ML
RU
Deep Learning. Der kürzeste und verständlichste Kurs

Deep Learning. Der kürzeste und verständlichste Kurs

A

Джон Д. Келлехер

KI und ML
RU
Deep Learning

Deep Learning

A

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е.

KI und ML
RU
Einführung in neuronale Netzmodellierung

Einführung in neuronale Netzmodellierung

A

А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов

KI und ML
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