Bücher — practical guide

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Empfehlungssysteme in der Praxis

Empfehlungssysteme in der Praxis

A

Ким Фальк

KI und ML
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Regression: Theorie und Praxis. Mit Beispielen in R und Stan

Regression: Theorie und Praxis. Mit Beispielen in R und Stan

A

Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари

Programmiersprachen
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Elektronik Schritt für Schritt. Praktikum

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A

Юрий Ревич

Eingebettete Systeme
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Entwicklung intelligenter Systeme. Einführung in die Technologie des maschinellen Lernens.

Entwicklung intelligenter Systeme. Einführung in die Technologie des maschinellen Lernens.

A

Джефф Хултен

KI und ML
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Software- und Hardwaremittel zur Gewährleistung der Informationssicherheit. Praktikum

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A

А. В. Душкин, О. М. Барсуков, Е. В. Кравцов, К. В. Славнов, С. С. Кущев

Cybersicherheit
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Programmierung Lehrbuch und Übungsbuch 2022

Programmierung Lehrbuch und Übungsbuch 2022

F
Programmiersprachen
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Entwicklung von Windows-Anwendungen in Visual Studio 2008 mit C++/CLI

Entwicklung von Windows-Anwendungen in Visual Studio 2008 mit C++/CLI

C

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

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A

Умберто Микелуччи

KI und ML
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Praktisches Handbuch zur höheren Mathematik Typische Berechnungen 2013 Baranova

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F
Algorithmen und Theorie
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Eintauchen in Refactoring

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B

Александр Швец

Softwareentwicklung
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Bewertung der Softwarequalität. Praktikum

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F
Softwareentwicklung
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Workshop: Linux-Kernel-Module. Zusammenfassung mit Beispielen und Übungsaufgaben

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A

Олег Цилюрик

Betriebssystem und System
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Mathematik für Data Science. Datenmanagement mit linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

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A

Томас Нилд

Algorithmen und Theorie
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Human-in-the-Loop Machine Learning

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A

Роберт (Манро) Монарх

KI und ML
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Maschinelles Lernen ohne Umschweife

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A

Андрей Бурков

KI und ML
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Digitale Bildverarbeitung mit OpenCV. Praktikum

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A

А. И. Матвеев

Algorithmen und Theorie
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Mac Comb G, Boysen E. Radioelektronik für Dummies. Williams.

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F
Eingebettete Systeme
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Computersimulation im Industriedesign

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B

И. Б. Аббасов

Algorithmen und Theorie
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Künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen

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A

Джейд Картер

KI und ML
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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
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Künstliche Intelligenz in der Praxis. 50 Erfolgsfälle von Unternehmen

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A

Бернард Марр, Мэтт Уорд

KI und ML
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Informationssicherheit: Schutz und Angriff

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A

А. А. Бирюков

Cybersicherheit
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Noch effektiveres Agile

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A

Стив Макконнелл

IT-Management
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Praktische Anwendung von Vim. Zweite Auflage. Bearbeiten Sie Text mit Gedankengeschwindigkeit.

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A

Дрю Нейл (Drew Neil)

Programmiersprachen
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Vertrauenswürdiges A/B-Testen. Ein praktischer Leitfaden für kontrollierte Experimente.

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A

Рон Кохави, Диана Тан, Я Сюй

Softwareentwicklung
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Think DSP. Digitale Signalverarbeitung mit Python

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B

Аллен Б. Дауни

Algorithmen und Theorie
RU
Big Data. Warum, was und wie?

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A

Алена Запорожан

KI und ML
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Praktikum zur Datenanalyse mit Python und R

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A

О.А. Баюк, М.Р. Исаева, М.О. Самсонкин

KI und ML
RU
Bayesianische Modelle. Bayesianische Statistik mit der Programmiersprache Python

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A

Аллен Б. Дауни

Algorithmen und Theorie
RU
GPT-4. Leitfaden zur Nutzung der OpenAI-API

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A

Аймен Эль Амри

KI und ML
RU
Automatisierung von Routineaufgaben mit Python: Ein praktischer Leitfaden

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F
Programmiersprachen
RU
Cybersicherheit. Wie man persönliche und unternehmerische digitale Assets schützt

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A

Александр Панкрушин

Cybersicherheit
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Deep Learning verstehen

Deep Learning verstehen

A

Эндрю Траск

KI und ML
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Die Macht von CSS3. Meistern Sie den neuesten Standard der Webentwicklung!

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A

Зои Джилленуотер

Webentwicklung
EN
Rust-Webentwicklung mit Rocket: Ein praktischer Leitfaden für den Einstieg in die Rust-Webentwicklung mit dem Rocket-Framework

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A

Karuna Murti

Programmiersprachen
EN
React-Schlüsselkonzepte

React-Schlüsselkonzepte

A

Maximilian Schwarzmüller

Webentwicklung
EN
Praktische Data Science mit Python 3: Synthese umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten

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A

Ervin Varga

KI und ML
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Parallele Programmierung mit C++ in Aktion. Praxis der Entwicklung von Multithread-Programmen

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A

Энтони Уильямс

Programmiersprachen
RU
Projektbasiertes Lernen. Mobile Entwicklung mit Delphi lernen.

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A

Всеволод Леонов

Softwareentwicklung
EN
Moderne Datenarchitekturen mit Python: Ein praktischer Leitfaden zum Erstellen und Bereitstellen von Datenpipelines, Data Warehouses und Data Lakes mit Python

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A

Brian Lipp

KI und ML
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Kryptographie mit geheimen Schlüsseln. Chiffren – von einfachen bis zu unknackbaren.

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A

Фрэнк Рубин

Cybersicherheit
EN
Einführung in Deep Learning mit R: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erlernen und Implementieren von Deep-Learning-Modellen mit R

Einführung in Deep Learning mit R: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erlernen und Implementieren von Deep-Learning-Modellen mit R

A

Taweh Beysolow II

KI und ML
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Entwicklung plattformübergreifender mobiler und Desktop-Anwendungen mit Python. Ein praktischer Leitfaden.

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A

Анатолий Постолит

Softwareentwicklung
EN
Herangehensweise an (fast) jedes Machine-Learning-Problem

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A

Abhishek Thakur

KI und ML
EN
Python Tkinter: 35 Mini-Projekte. Praktischer Leitfaden für Anfänger

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A

Vaishali B. Bhagat

Programmiersprachen
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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Python: Pandas in der Praxis. 200 Übungen zur Datenanalyse mit Lösungen und Erklärungen

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A

Реувен Лернер

KI und ML
EN
Funktionale Programmierung mit C#

Funktionale Programmierung mit C#

A

Alex Yagur

Programmiersprachen
EN
Data Mining mit Python: Theorie, Anwendung und Fallstudien

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A

Di Wu

KI und ML
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Arbeiten mit MySQL, MS SQL Server und Oracle anhand von Beispielen. Ein praktisches Handbuch für Programmierer und Tester.

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