Bücher — machine learning

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

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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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Irena Cronin

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

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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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Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke

KI und ML
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Agentische KI für Ingenieure: Architektur zielgesteuerter Systeme

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Dhivya Nagasubramanian

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

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Eyal Wirsansky

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

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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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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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David Kopec

KI und ML
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Programmierung neuronaler Netze mit Python

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Joachim Steinwendner, Roland Schwaiger

KI und ML
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Bioinformatik mit Python Kochbuch, Vierte Auflage

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Shane Brubaker

KI und ML
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Datenanalyse mit GenAI und Python

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Артур Гуджа, Марлена Сивяк, Мариан Сивяк

KI und ML
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Die Romantik der künstlichen Intelligenz

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В. В. Потопахин

Algorithmen und Theorie
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Programmiersprachen für intelligente Systeme

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KI und ML
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Groß angelegtes maschinelles Lernen mit Python

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Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

KI und ML
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Muster und Praxis des Deep Learning

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Эндрю Ферлитш

KI und ML
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Einführung in Deep Learning

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Евгений Черняк

KI und ML
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Neuronale Netze und Deep Learning: Ein Lernkurs

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Чару Аггарвал

KI und ML
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Der kleine Lernende: wunderbares maschinelles Lernen

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Дэниел П. Фридман, Анураг Мендхекар

KI und ML
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Kausalanalyse für Mutige und Ehrliche

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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.

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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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Александр Гладков, Евгений Бурнаев

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

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М.М. Железнов

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

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П.Е. Гладилин, К.О. Боченина

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

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Владстон Феррейра Фило, Мото Пиктет

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

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Оливер Теобальд

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

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Том Таулли

KI und ML
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Maschinelles Lernen mit geringem Programmieraufwand

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Гвендолин Стриплинг, Майкл Абель

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

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Дж. В. Вандер Плас

KI und ML
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Programmierung mit Python für maschinelles Lernen

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Д. Н. Иванов

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

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Игорь Семененко

KI und ML
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Statistische Methoden des Data Mining.PDF

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Леонид Мыльников

Algorithmen und Theorie
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Entwurf von Systemen der künstlichen Intelligenz

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С.Л. Сотник

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

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Кайлаш Ахирвар

KI und ML
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Erstellung von Machine-Learning-Anwendungen: Von der Idee zum Produkt

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Эммануэль Амейзен

KI und ML
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Wir erstellen ein neuronales Netzwerk

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Тарик Рашид

KI und ML
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Moderne Technologien der Datenanalyse

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А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь

KI und ML
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Mustererkennungssysteme

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А.В. Бобков

Algorithmen und Theorie
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Künstliche Intelligenz Systeme

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А. В. Остроух, Н. Е. Суркова

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Künstliche Intelligenz Systeme. Neuronale Netzwerkmodellierung in MATLAB. Laborpraktikum

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П. С. Романов, И. П. Романова

KI und ML
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Sielen D., Meisman A. Grundlagen von Data Science und Big Data Python und Wissenschaft.PDF

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Д. Силен, А. Мейсман

KI und ML
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Python für Datenanalyse. Datenverarbeitung, Visualisierung und maschinelles Lernen.

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Уэс Маккинни

KI und ML
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System-Tuning: Experimentieren für Ingenieure von A/B-Tests bis zur Bayes'schen Optimierung

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Дэвид Свит

Algorithmen und Theorie
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Leitfaden zur Vorbereitung auf Data Science-Interviews

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Ренат Алимбеков

IT-Management
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Empfehlungssysteme in der Praxis

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Ким Фальк

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Mustererkennung und maschinelles Lernen

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Кристофер М. Бишоп

Algorithmen und Theorie
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Entwicklung intelligenter Systeme. Einführung in die Technologie des maschinellen Lernens.

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Джефф Хултен

KI und ML
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Fortgeschrittene Algorithmen und Datenstrukturen

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Марчелло Ла Рокка

Algorithmen und Theorie
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Maschinelles Lernen. Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Modellen.

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Саймон Принс

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

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Майк Икс Коэн

Algorithmen und Theorie
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