Bücher — machine learning

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Transformer in Aktion

Transformer in Aktion

A

Nicole Koenigstein

KI und ML
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Statistik mit Rust: 50+ statistische Techniken in der Praxis

Statistik mit Rust: 50+ statistische Techniken in der Praxis

A

Keiko Nakamura

Programmiersprachen
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Praktisches Maschinelles Lernen mit Rust: Erstellen intelligenter Anwendungen in Rust

Praktisches Maschinelles Lernen mit Rust: Erstellen intelligenter Anwendungen in Rust

A

Joydeep Bhattacharjee

KI und ML
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Moderne Zeitreihenvorhersage mit Python. Zweite Auflage

Moderne Zeitreihenvorhersage mit Python. Zweite Auflage

A

Manu Joseph, Jeffrey Tackes

KI und ML
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Grokking KI-Algorithmen, Zweite Auflage: Wie KI komplexe Probleme löst

Grokking KI-Algorithmen, Zweite Auflage: Wie KI komplexe Probleme löst

A

Rishal Hurbans

KI und ML
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Deep Learning mit PyTorch, Zweite Auflage: Training und Anwendung von Deep Learning und Generative AI-Modellen

Deep Learning mit PyTorch, Zweite Auflage: Training und Anwendung von Deep Learning und Generative AI-Modellen

A

Howard Huang, Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

KI und ML
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Angewandtes Maschinelles Lernen: Nutzung von Maschinellem Lernen zur Lösung von Geschäftsproblemen

Angewandtes Maschinelles Lernen: Nutzung von Maschinellem Lernen zur Lösung von Geschäftsproblemen

A

Jason Hodson

KI und ML
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Fortgeschrittenes Python und Große Sprachmodelle

Fortgeschrittenes Python und Große Sprachmodelle

A

Dilyan Grigorov

KI und ML
EN
PyTorch: Der praktische Leitfaden

PyTorch: Der praktische Leitfaden

A

Bert Gollnick

KI und ML
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Deep Learning: Ein visueller Ansatz

Deep Learning: Ein visueller Ansatz

A

Andrew Glassner

KI und ML
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Praktisches Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme

Praktisches Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme

A

Aurélien Géron

KI und ML
EN
Explainable AI mit Python, Zweite Auflage

Explainable AI mit Python, Zweite Auflage

A

Antonio Di Cecco, Leonida Gianfagna

KI und ML
EN
Einführung in Generative KI: Zuverlässige, verantwortungsbewusste und praxisnahe Anwendungen

Einführung in Generative KI: Zuverlässige, verantwortungsbewusste und praxisnahe Anwendungen

A

Numa Dhamani, Maggie Engler

KI und ML
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Mathematik und Architekturen von Deep Learning

Mathematik und Architekturen von Deep Learning

A

Krishnendu Chaudhury, Ananya H. Ashok, Sujay Narumanchi, Devashish Shankar

KI und ML
RU
Autobiographie eines neuronalen Netzwerks. Künstliche Intelligenz, die gelernt hat zu kommunizieren.

Autobiographie eines neuronalen Netzwerks. Künstliche Intelligenz, die gelernt hat zu kommunizieren.

C

М.Р. Брослав, О.А. Яблокова

Algorithmen und Theorie
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Datengetriebene Wissenschaft und Technik: Maschinelles Lernen, dynamische Systeme und Regelungstechnik

Datengetriebene Wissenschaft und Technik: Maschinelles Lernen, dynamische Systeme und Regelungstechnik

A

Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz

KI und ML
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Prompt Engineering für LLMs: Die Kunst und Wissenschaft der Entwicklung von Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle

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A

John Berryman, Albert Ziegler

KI und ML
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Machine Learning System Design: Mit End-to-End-Beispielen

Machine Learning System Design: Mit End-to-End-Beispielen

A

Valerii Babushkin, Arseny Kravchenko

KI und ML
EN
Generative KI für Webentwicklung: Erstellen von Webanwendungen mit OpenAI-APIs und Next.js

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A

Tom Auger, Emma Saroyan

Webentwicklung
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Anwendungen mit KI-Agenten entwickeln: Entwerfen und Implementieren von Multiagentensystemen

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A

Michael Albada

KI und ML
RU
Deep Learning mit Python. Keras, TensorFlow, PyTorch

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B

Антонио Гулли, Амит Капур

KI und ML
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Praktisches Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und PyTorch: Konzepte, Werkzeuge und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme

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A

Aurélien Géron

KI und ML
RU
Programmierung mit Python für maschinelles Lernen und Datenanalyse

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A

Игорь Семенов

KI und ML
RU
Python für maschinelles Lernen: Klassisches und Deep Learning mit Python unter Verwendung von TensorFlow 2 und scikit-learn

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A

Андреас Мюллер, Сара Гвидо

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

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A

Irena Cronin

KI und ML
EN
Generative KI für die Spieleentwicklung: Narrative Welten mit Maschinen gestalten

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A

Shesh Narayan Gupta

KI und ML
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Generative KI-Designmuster: Lösungen für häufige Herausforderungen beim Aufbau von GenAI-Agenten und Anwendungen

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A

Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke

KI und ML
EN
Agentische KI für Ingenieure: Architektur zielgesteuerter Systeme

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A

Dhivya Nagasubramanian

KI und ML
EN
Hands-On Genetische Algorithmen mit Python: Wenden Sie genetische Algorithmen an, um reale KI- und Machine-Learning-Probleme zu lösen

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A

Eyal Wirsansky

KI und ML
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Data Science mit Python lernen: Ein Schnellstart-Leitfaden

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A

Engy Fouda

KI und ML
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Generative KI-Grundlagen in Python: Entdecken Sie Schlüsseltechniken und meistern Sie moderne Herausforderungen in LLMs

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A

Carlos Rodriguez

KI und ML
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Informatik von Grund auf: Interpreter, Kunst, Emulatoren und ML in Python bauen

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A

David Kopec

KI und ML
EN
Programmierung neuronaler Netze mit Python

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A

Joachim Steinwendner, Roland Schwaiger

KI und ML
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Bioinformatik mit Python Kochbuch, Vierte Auflage

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A

Shane Brubaker

KI und ML
RU
Datenanalyse mit GenAI und Python

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A

Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

KI und ML
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Die Romantik der künstlichen Intelligenz

Die Romantik der künstlichen Intelligenz

A

В. В. Потопахин

Algorithmen und Theorie
RU
Programmiersprachen für intelligente Systeme

Programmiersprachen für intelligente Systeme

D
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
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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

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A

Дэниел П. Фридман, Анураг Мендхекар

KI und ML
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Kausalanalyse für Mutige und Ehrliche

Kausalanalyse für Mutige und Ehrliche

A

Матеус Факур, Артем Груздев

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

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B

Александр Гладков, Евгений Бурнаев

KI und ML
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Methoden und Technologien der Big-Data-Verarbeitung

Methoden und Technologien der Big-Data-Verarbeitung

A

М.М. Железнов

KI und ML
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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
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Theoretisches Minimum in Computer Science. Netzwerke, Kryptographie und Data Science

Theoretisches Minimum in Computer Science. Netzwerke, Kryptographie und Data Science

A

Владстон Феррейра Фило, Мото Пиктет

KI und ML
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Maschinelles Lernen für absolute Anfänger. Ein einführender Kurs, einfach erklärt.

Maschinelles Lernen für absolute Anfänger. Ein einführender Kurs, einfach erklärt.

A

Оливер Теобальд

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

Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Ein nicht-technischer Einstieg

A

Том Таулли

KI und ML
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