Bücher — deep learning

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Einführung in Python® für Informatik und Data Science: Programmieren lernen mit KI, Big Data und der Cloud

Einführung in Python® für Informatik und Data Science: Programmieren lernen mit KI, Big Data und der Cloud

A

Paul Deitel & Harvey Deitel

KI und ML
EN
Statistische Prozessüberwachung mit datengetriebenen und Deep-Learning-Ansätzen: Theorie und praktische Anwendungen

Statistische Prozessüberwachung mit datengetriebenen und Deep-Learning-Ansätzen: Theorie und praktische Anwendungen

A

Fouzi Harrou, Ying Sun, Amanda S. Hering, Muddu Madakyaru, Abdelkader Dairi

Algorithmen und Theorie
EN
Praktisches TinyML: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen auf Edge-Geräten

Praktisches TinyML: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen auf Edge-Geräten

A

Rohan Banerjee

Eingebettete Systeme
EN
Deep Learning mit Python

Deep Learning mit Python

A

Франсуа Шолле

KI und ML
EN
Deep Learning und das Spiel Go

Deep Learning und das Spiel Go

A

Max Pumperla, Kevin Ferguson

KI und ML
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Einführung in Python

Einführung in Python

A

James P. Meyer

Programmiersprachen
RU
Reinforcement-Learning-Algorithmen in Python. Beschreibung und Entwicklung von KI-Algorithmen

Reinforcement-Learning-Algorithmen in Python. Beschreibung und Entwicklung von KI-Algorithmen

A

Андреа Лонца

KI und ML
EN
Fortgeschrittene Prognosen mit Python: Moderne Prognosetechniken mit maschinellem Lernen und Cloud-Tools meistern, Zweite Auflage

Fortgeschrittene Prognosen mit Python: Moderne Prognosetechniken mit maschinellem Lernen und Cloud-Tools meistern, Zweite Auflage

A

Joos Korstanje

KI und ML
EN
Künstliche Intelligenz mit Python. Zweite Auflage: Ihr umfassender Leitfaden zum Erstellen intelligenter Apps mit Python 3.x und TensorFlow 2

Künstliche Intelligenz mit Python. Zweite Auflage: Ihr umfassender Leitfaden zum Erstellen intelligenter Apps mit Python 3.x und TensorFlow 2

A

Alberto Artasanchez, Prateek Joshi

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

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

A

Dr. Neeraj Kumar, Dr. Rajkumar Tekchandani

KI und ML
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Fortgeschrittene Data Science und Analytik mit Python

Fortgeschrittene Data Science und Analytik mit Python

A

Jesús Rogel-Salazar

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen mit Python. Rezeptsammlung: Praktische Lösungen von der Vorverarbeitung bis zum Deep Learning

Maschinelles Lernen mit Python. Rezeptsammlung: Praktische Lösungen von der Vorverarbeitung bis zum Deep Learning

A

Кайл Галлатин, Крис Элбон

KI und ML
EN
Python für Informatik und Data Science: KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

Python für Informatik und Data Science: KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

A

Paul Deitel, Harvey Deitel

KI und ML
EN
Stable Diffusion mit Python nutzen: Nutzen Sie Python, um hochwertige KI-Bildgenerierung mit Stable Diffusion zu steuern und zu automatisieren

Stable Diffusion mit Python nutzen: Nutzen Sie Python, um hochwertige KI-Bildgenerierung mit Stable Diffusion zu steuern und zu automatisieren

A

Andrew Zhu (Shudong Zhu)

KI und ML
EN
Reinforcement Learning: Theorie und Python-Implementierung

Reinforcement Learning: Theorie und Python-Implementierung

A

Zhiqing Xiao

KI und ML
EN
Zeitreihenvorhersage mit generativer KI: KI für präzise Vorhersagen nutzen

Zeitreihenvorhersage mit generativer KI: KI für präzise Vorhersagen nutzen

A

Banglore Vijay Kumar Vishwas, Sri Ram Macharla

KI und ML
EN
Keras

Keras

A

Hayden Van Der Post

KI und ML
RU
TinyML. Das Kochbuch

TinyML. Das Kochbuch

A

Джан Марко Йодиче

Eingebettete Systeme
EN
Zeitreihenvorhersage in Python

Zeitreihenvorhersage in Python

A

Marco Peixeiro

KI und ML
EN
TensorFlow in Aktion

TensorFlow in Aktion

A

Thushan Ganegedara

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen für kausale Inferenz

Maschinelles Lernen für kausale Inferenz

A

Sheng Li, Zhixuan Chu (Editors)

KI und ML
EN
Deep Learning mit JAX

Deep Learning mit JAX

A

Grigory Sapunov

KI und ML
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Entmystifizierung von Deep Learning: Eine Einführung in die Mathematik neuronaler Netze

Entmystifizierung von Deep Learning: Eine Einführung in die Mathematik neuronaler Netze

A

Douglas J. Santry

KI und ML
EN
Deep Reinforcement Learning mit Python: RLHF für Chatbots und Large Language Models, Zweite Auflage

Deep Reinforcement Learning mit Python: RLHF für Chatbots und Large Language Models, Zweite Auflage

A

Nimish Sanghi

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen für tabellarische Daten: XGBoost, Deep Learning und KI

Maschinelles Lernen für tabellarische Daten: XGBoost, Deep Learning und KI

A

Mark Ryan, Luca Massaron

KI und ML
EN
Ein großes Sprachmodell erstellen (Von Grund auf)

Ein großes Sprachmodell erstellen (Von Grund auf)

A

Sebastian Raschka

KI und ML
EN
Ultimative Programmierung neuronaler Netze mit Python: Erstellen Sie leistungsstarke moderne KI-Systeme durch Nutzung neuronaler Netze mit Python, Keras und TensorFlow

Ultimative Programmierung neuronaler Netze mit Python: Erstellen Sie leistungsstarke moderne KI-Systeme durch Nutzung neuronaler Netze mit Python, Keras und TensorFlow

A

Vishal Rajput

KI und ML
EN
Java Deep Learning Cookbook: Neuronale Netze für Klassifizierung, NLP und Reinforcement Learning mit Deeplearning4j trainieren

Java Deep Learning Cookbook: Neuronale Netze für Klassifizierung, NLP und Reinforcement Learning mit Deeplearning4j trainieren

A

Rahul Raj

KI und ML
RU
Python und maschinelles Lernen: maschinelles und tiefes Lernen mit Python, scikit-learn und TensorFlow 2

Python und maschinelles Lernen: maschinelles und tiefes Lernen mit Python, scikit-learn und TensorFlow 2

A

Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили

KI und ML
EN
Python Deep Learning

Python Deep Learning

A

Ivan Vasilev

KI und ML
EN
Angewandtes Maschinelles Lernen und KI für Ingenieure

Angewandtes Maschinelles Lernen und KI für Ingenieure

A

Jeff Prosise

KI und ML
RU
Angewandte Textdatenanalyse mit Python. Maschinelles Lernen und Entwicklung von Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Angewandte Textdatenanalyse mit Python. Maschinelles Lernen und Entwicklung von Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache

A

Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда

KI und ML
RU
Angewandtes unüberwachtes maschinelles Lernen mit Python

Angewandtes unüberwachtes maschinelles Lernen mit Python

A

Анкур Пател

KI und ML
EN
Praktisches TensorFlow.js: Deep Learning in der Web-App-Entwicklung

Praktisches TensorFlow.js: Deep Learning in der Web-App-Entwicklung

A

Juan De Dios Santos Rivera

KI und ML
EN
Praktische Graph Neural Networks mit Python: Praktische Techniken und Architekturen für leistungsstarke Graph- und Deep-Learning-Anwendungen mit PyTorch

Praktische Graph Neural Networks mit Python: Praktische Techniken und Architekturen für leistungsstarke Graph- und Deep-Learning-Anwendungen mit PyTorch

A

Maxime Labonne

KI und ML
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Neuronale Netzwerkprogrammierung mit Java

Neuronale Netzwerkprogrammierung mit Java

A

Fábio M. Soares, Alan M.F. Souza

KI und ML
EN
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

Hobson Lane, Cole Howard, Hannes Max Hapke

KI und ML
EN
Big Data: Konzeptionelle Analyse und Anwendungen

Big Data: Konzeptionelle Analyse und Anwendungen

A

Michael Z. Zgurovsky, Yuriy P. Zaychenko

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen mit Python. Ein Rezeptbuch

Maschinelles Lernen mit Python. Ein Rezeptbuch

A

Крис Элбон

Algorithmen und Theorie
EN
Deep Learning im großen Maßstab: An der Schnittstelle von Hardware, Software und Daten

Deep Learning im großen Maßstab: An der Schnittstelle von Hardware, Software und Daten

A

Suneeta Mall

KI und ML
RU
Maschinelles Lernen. Ein tiefer Einblick in die Technologie.

Maschinelles Lernen. Ein tiefer Einblick in die Technologie.

B

Артем Демиденко

KI und ML
EN
Maschinelles Lernen, animiert

Maschinelles Lernen, animiert

A

Mark Liu

KI und ML
EN
Generative KI mit PyTorch lernen

Generative KI mit PyTorch lernen

A

Mark Liu

KI und ML
EN
Deep Learning für Finanzen: Erstellung von Machine- und Deep-Learning-Modellen für den Handel in Python

Deep Learning für Finanzen: Erstellung von Machine- und Deep-Learning-Modellen für den Handel in Python

A

Sofien Kaabar

KI und ML
RU
JavaScript für Deep Learning mit TensorFlow.js

JavaScript für Deep Learning mit TensorFlow.js

A

Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн Байлесчи, Шэнкуинг Цэй

KI und ML
EN
TensorFlow Developer Certificate Guide: Von den Grundlagen bis zum Produktiveinsatz

TensorFlow Developer Certificate Guide: Von den Grundlagen bis zum Produktiveinsatz

B

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KI und ML
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Neuronale Netze mit TensorFlow und Keras: Training, Generative Modelle und Reinforcement Learning

Neuronale Netze mit TensorFlow und Keras: Training, Generative Modelle und Reinforcement Learning

A

Philip Hua

KI und ML
EN
Deep Learning mit PyTorch Schritt für Schritt: Ein Leitfaden für Anfänger

Deep Learning mit PyTorch Schritt für Schritt: Ein Leitfaden für Anfänger

A

Daniel Voigt Godoy

KI und ML
RU
Deep Learning mit R

Deep Learning mit R

A

Франсуа Шолле

KI und ML
EN
Edge Intelligence: Deep Learning-gestütztes Edge Computing

Edge Intelligence: Deep Learning-gestütztes Edge Computing

A

Shajulin Benedict

KI und ML
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