पुस्तकें / एआई और एमएल

एआई और एमएल

सभी प्रोग्रामिंग भाषाएँ 1723एआई और एमएल 821सॉफ्टवेयर विकास 527एल्गोरिदम और सिद्धांत 525वेब विकास 424डेवऑप्स और आधारभूत संरचना 297साइबर सुरक्षा 229अन्य 203ओएस और सिस्टम 187गेम डेवलपमेंट 163डेटाबेस 150एम्बेडेड सिस्टम 140आईटी प्रबंधन 107
सभी डेटा साइंस 268मशीन लर्निंग 162एलएलएम 115न्यूरल नेटवर्क 95कंप्यूटर विज़न 40ChatGPT 40टेंसरफ्लो 29PyTorch 22एमएलओप्स 18एनएलपी 15पांडा 9AI एजेंट्स 1
सभी 2026 562025 1142024 1692023 1202022 532021 442020 672019 362018 302017 152016 172015 222014 42013 52012 22011 32009 32008 12007 21994 1
RU
उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों के लिए मशीन लर्निंग

उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों के लिए मशीन लर्निंग

A

पैट्रिक हॉल, जेम्स कर्टिस, पारुल पांडे

एआई और एमएल
RU
JAX के साथ गहन शिक्षा

JAX के साथ गहन शिक्षा

A

ग्रिगोरी सापुनोव

एआई और एमएल
RU
गहन शिक्षण की वास्तुकलाएँ। गणितीय दृष्टिकोण

गहन शिक्षण की वास्तुकलाएँ। गणितीय दृष्टिकोण

A

ओविदिउ कालिन

एआई और एमएल
EN
मशीन लर्निंग के सिद्धांत: तीन दृष्टिकोण

मशीन लर्निंग के सिद्धांत: तीन दृष्टिकोण

A

Wenmin Wang

एआई और एमएल
EN
जीआईएस प्रोग्रामिंग का परिचय: ओपन सोर्स भू-स्थानिक उपकरणों के लिए एक व्यावहारिक पायथन गाइड

जीआईएस प्रोग्रामिंग का परिचय: ओपन सोर्स भू-स्थानिक उपकरणों के लिए एक व्यावहारिक पायथन गाइड

A

Qiusheng Wu

एआई और एमएल
EN
PyTorch 2.0 के साथ अनुप्रयुक्त प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

PyTorch 2.0 के साथ अनुप्रयुक्त प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

A

Dr. Deepti Chopra

एआई और एमएल
EN
मशीन लर्निंग इंटरव्यू गाइड: डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के लिए नौकरी-उन्मुख प्रश्न और उत्तर

मशीन लर्निंग इंटरव्यू गाइड: डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के लिए नौकरी-उन्मुख प्रश्न और उत्तर

A

Rehan Guha

एआई और एमएल
EN
एजेंटिक एआई क्रांति: कार्य और व्यवसाय को बदलने के लिए माइक्रोसॉफ्ट एआई और स्वायत्त एजेंटों का लाभ उठाना

एजेंटिक एआई क्रांति: कार्य और व्यवसाय को बदलने के लिए माइक्रोसॉफ्ट एआई और स्वायत्त एजेंटों का लाभ उठाना

A

Will Hawkins, Nancie Calder

एआई और एमएल
EN
Claude Code Mastery: Claude AI के साथ उत्पादन-तैयार सिस्टम बनाएं, स्वचालित करें और स्केल करें

Claude Code Mastery: Claude AI के साथ उत्पादन-तैयार सिस्टम बनाएं, स्वचालित करें और स्केल करें

A

Eslam Wahba

एआई और एमएल
EN
बड़े भाषा मॉडल अनुप्रयोगों का डिज़ाइन

बड़े भाषा मॉडल अनुप्रयोगों का डिज़ाइन

A

Suhas Pai

एआई और एमएल
EN
मशीन लर्निंग प्रोडक्शन सिस्टम्स: मशीन लर्निंग मॉडल और पाइपलाइनों की इंजीनियरिंग

मशीन लर्निंग प्रोडक्शन सिस्टम्स: मशीन लर्निंग मॉडल और पाइपलाइनों की इंजीनियरिंग

A

Robert Crowe, Hannes Hapke, Emily Caveness, Di Zhu

एआई और एमएल
EN
LLMOps: उत्पादन में बड़े भाषा मॉडल का प्रबंधन

LLMOps: उत्पादन में बड़े भाषा मॉडल का प्रबंधन

A

Abi Aryan

एआई और एमएल
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बड़े भाषा मॉडल के लिए व्यावहारिक गाइड: Hugging Face Transformers के साथ हैंड्स-ऑन AI एप्लिकेशन

बड़े भाषा मॉडल के लिए व्यावहारिक गाइड: Hugging Face Transformers के साथ हैंड्स-ऑन AI एप्लिकेशन

A

Ivan Gridin

एआई और एमएल
EN
कंप्यूटर साइंस स्क्रैच से: पायथन में इंटरप्रेटर, एमुलेटर और एमएल बनाना

कंप्यूटर साइंस स्क्रैच से: पायथन में इंटरप्रेटर, एमुलेटर और एमएल बनाना

A

David Kopec

एआई और एमएल
EN
LangChain में महारत हासिल करना: जनरेटिव AI अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक व्यापक गाइड

LangChain में महारत हासिल करना: जनरेटिव AI अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक व्यापक गाइड

A

Sanath Raj B Narayan, Nitin Agarwal

एआई और एमएल
EN
LangChain सीखना: LangChain और LangGraph के साथ AI और LLM एप्लिकेशन बनाना

LangChain सीखना: LangChain और LangGraph के साथ AI और LLM एप्लिकेशन बनाना

A

Mayo Oshin, Nuno Campos

एआई और एमएल
EN
GitHub Copilot और AI कोडिंग टूल्स इन प्रैक्टिस: व्यक्तिगत डेवलपर्स से एंटरप्राइज़ तक AI अपनाने में तेज़ी लाएँ

GitHub Copilot और AI कोडिंग टूल्स इन प्रैक्टिस: व्यक्तिगत डेवलपर्स से एंटरप्राइज़ तक AI अपनाने में तेज़ी लाएँ

A

Nick Wienholt

एआई और एमएल
RU
R भाषा में डेटा विश्लेषण के मूल सिद्धांत

R भाषा में डेटा विश्लेषण के मूल सिद्धांत

A

निकिता तकाचेंको

एआई और एमएल
EN
इंटेलिजेंट बैंकिंग: बैंकिंग और वित्त के लिए पायथन प्रोग्रामिंग

इंटेलिजेंट बैंकिंग: बैंकिंग और वित्त के लिए पायथन प्रोग्रामिंग

A

Victor J. Valcarcel

एआई और एमएल
EN
Python Essentials for Biomedical Data Analysis: एक परिचयात्मक पाठ्यपुस्तक

Python Essentials for Biomedical Data Analysis: एक परिचयात्मक पाठ्यपुस्तक

A

Julhash U. Kazi

एआई और एमएल
EN
बहुचर विश्लेषण और मशीन लर्निंग तकनीकें: पायथन का उपयोग करके डेटा विज्ञान में फीचर विश्लेषण

बहुचर विश्लेषण और मशीन लर्निंग तकनीकें: पायथन का उपयोग करके डेटा विज्ञान में फीचर विश्लेषण

A

Srikrishnan Sundararajan

एआई और एमएल
EN
Python for Business Analytics: रणनीतिक निर्णय लेने के लिए डेटा अंतर्दृष्टि को अनलॉक करना

Python for Business Analytics: रणनीतिक निर्णय लेने के लिए डेटा अंतर्दृष्टि को अनलॉक करना

A

Mahadi Hasan Miraz, Narishah Mohamed Salleh, Hwang Ha Jin

एआई और एमएल
EN
हाइब्रिड इमेजिंग और विज़ुअलाइज़ेशन: मशीन लर्निंग का उपयोग Mathematica - Python के साथ

हाइब्रिड इमेजिंग और विज़ुअलाइज़ेशन: मशीन लर्निंग का उपयोग Mathematica - Python के साथ

B

Joseph Awange, Béla Paláncz, Lajos Völgyesi

एआई और एमएल
EN
कम्प्यूटेशनल मटेरियल्स साइंस और मैकेनिक्स में पायथन कोडिंग के लिए GPT: प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से हल किए गए उदाहरणों में समाधान तक

कम्प्यूटेशनल मटेरियल्स साइंस और मैकेनिक्स में पायथन कोडिंग के लिए GPT: प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से हल किए गए उदाहरणों में समाधान तक

A

Bernhard Eidel

एआई और एमएल
EN
सुरक्षा के साथ मशीन लर्निंग का परिचय: क्लाउड में पायथन का उपयोग करके सिद्धांत और अभ्यास

सुरक्षा के साथ मशीन लर्निंग का परिचय: क्लाउड में पायथन का उपयोग करके सिद्धांत और अभ्यास

A

Pramod Gupta, Naresh Kumar Sehgal, John M. Acken

एआई और एमएल
RU
एक तंत्रिका नेटवर्क की आत्मकथा

एक तंत्रिका नेटवर्क की आत्मकथा

C

न्यूरल नेटवर्क (संकलन: एम.आर. ब्रोस्लाव, ओ.ए. याब्लोकोव)

एआई और एमएल
EN
PyTorch 2.0 के साथ कंप्यूटर विज़न में महारत हासिल करें: PyTorch 2.0 और डीप लर्निंग तकनीकों के साथ अत्याधुनिक उच्च प्रदर्शन कंप्यूटर विज़न समाधानों की खोज, डिज़ाइन और निर्माण करें

PyTorch 2.0 के साथ कंप्यूटर विज़न में महारत हासिल करें: PyTorch 2.0 और डीप लर्निंग तकनीकों के साथ अत्याधुनिक उच्च प्रदर्शन कंप्यूटर विज़न समाधानों की खोज, डिज़ाइन और निर्माण करें

A

M. Arshad Siddiqui

एआई और एमएल
EN
AI-सहायक कोडिंग: सॉफ्टवेयर विकास के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शिका

AI-सहायक कोडिंग: सॉफ्टवेयर विकास के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शिका

A

Michael Kofler, Bernd Öggl, Sebastian Springer

एआई और एमएल
EN
LangGraph, AutoGen और CrewAI का उपयोग करके जेनरेटिव AI एजेंटों का निर्माण

LangGraph, AutoGen और CrewAI का उपयोग करके जेनरेटिव AI एजेंटों का निर्माण

A

Tom Taulli, Gaurav Deshmukh

एआई और एमएल
EN
जनरेटिव एआई के साथ वित्तीय सॉफ्टवेयर बनाएं (शुरुआत से)

जनरेटिव एआई के साथ वित्तीय सॉफ्टवेयर बनाएं (शुरुआत से)

A

Christopher Kardell, Mark Brouwer

एआई और एमएल
EN
एआई का उपयोग करके सॉफ्टवेयर क्राफ्टमैनशिप: कोड लिखने, समीक्षा करने और परीक्षण करने में एलएलएम का उपयोग करने के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शिका

एआई का उपयोग करके सॉफ्टवेयर क्राफ्टमैनशिप: कोड लिखने, समीक्षा करने और परीक्षण करने में एलएलएम का उपयोग करने के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शिका

A

Almantas Karpavičius

एआई और एमएल
EN
कृत्रिम बुद्धिमत्ता संचालित खोज

कृत्रिम बुद्धिमत्ता संचालित खोज

A

Trey Grainger, Doug Turnbull, Max Irwin

एआई और एमएल
EN
फाइनेंस के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स ऑप्स: इंफ्रास्ट्रक्चर, इम्प्लीमेंटेशन और इनोवेशन की प्रैक्टिकल गाइड

फाइनेंस के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स ऑप्स: इंफ्रास्ट्रक्चर, इम्प्लीमेंटेशन और इनोवेशन की प्रैक्टिकल गाइड

A

Brindha Priyadarshini Jeyaraman

एआई और एमएल
EN
डेटा एकीकरण समाधान निर्माण: बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा को एकीकृत करना

डेटा एकीकरण समाधान निर्माण: बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा को एकीकृत करना

A

Jay Borthen

एआई और एमएल
EN
एसेंशियल ग्राफआरएजी: नॉलेज ग्राफ–एन्हांस्ड आरएजी

एसेंशियल ग्राफआरएजी: नॉलेज ग्राफ–एन्हांस्ड आरएजी

A

Tomaž Bratanič, Oskar Hane

एआई और एमएल
RU
कंप्यूटर विज़न प्रणालियों का गहन शिक्षण

कंप्यूटर विज़न प्रणालियों का गहन शिक्षण

A

एम. वी. रोंकिन, ए. यू. डोलगानोव

एआई और एमएल
EN
एलएलएम, आरएजी और नॉलेज ग्राफ के साथ एआई एजेंट्स का निर्माण

एलएलएम, आरएजी और नॉलेज ग्राफ के साथ एआई एजेंट्स का निर्माण

A

Salvatore Raieli, Gabriele Iuculano

एआई और एमएल
RU
Python Polars: एक विस्तृत गाइड। तेज़ और कुशल डेटाफ्रेम के साथ डेटा रूपांतरण, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन।

Python Polars: एक विस्तृत गाइड। तेज़ और कुशल डेटाफ्रेम के साथ डेटा रूपांतरण, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन।

A

जेरोएन जानसेन्स, थाइस निउडॉर्प

एआई और एमएल
RU
शुरुआत से LLM बनाना

शुरुआत से LLM बनाना

A

सेबेस्टियन राश्का

एआई और एमएल
RU
मल्टीमीडिया सामग्री प्रसंस्करण के लिए न्यूरल नेटवर्क का अनुप्रयोग (Python में 100 उदाहरण)

मल्टीमीडिया सामग्री प्रसंस्करण के लिए न्यूरल नेटवर्क का अनुप्रयोग (Python में 100 उदाहरण)

A

सी.ए. मोलोद्याकोव

एआई और एमएल
RU
AI के साथ विकास: ChatGPT और Copilot का प्रभावी उपयोग कैसे करें

AI के साथ विकास: ChatGPT और Copilot का प्रभावी उपयोग कैसे करें

A

नाथन बी. क्रॉकर

एआई और एमएल
RU
GPT-4 और ChatGPT पर आधारित एप्लिकेशन विकास। दूसरा संस्करण

GPT-4 और ChatGPT पर आधारित एप्लिकेशन विकास। दूसरा संस्करण

A

ओलिवियर केलेन, मैरी-एलिस ब्लेटे

एआई और एमएल
RU
RAG प्रणालियाँ: सिद्धांत से व्यवहार तक। तेजी से विकसित हो रही AI प्रौद्योगिकियों के युग में बुद्धिमान खोज और सामग्री निर्माण प्रणालियाँ बनाने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका।

RAG प्रणालियाँ: सिद्धांत से व्यवहार तक। तेजी से विकसित हो रही AI प्रौद्योगिकियों के युग में बुद्धिमान खोज और सामग्री निर्माण प्रणालियाँ बनाने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका।

A

आर. वी. दुश्किन

एआई और एमएल
RU
डेटा साइंस में कारणात्मक विश्लेषण

डेटा साइंस में कारणात्मक विश्लेषण

A

एलेक्स रुइज़ डे विला रॉबर्ट

एआई और एमएल
RU
जूनियर्स के लिए बड़ी भाषा मॉडल (LLM) प्रशिक्षण के साथ जेनरेटिव AI

जूनियर्स के लिए बड़ी भाषा मॉडल (LLM) प्रशिक्षण के साथ जेनरेटिव AI

A

शमीम भुयान, तैमूर इसाचेंको

एआई और एमएल
RU
डीप लर्निंग: सिद्धांत और अवधारणाएँ

डीप लर्निंग: सिद्धांत और अवधारणाएँ

A

क्रिस्टोफर एम. बिशप, ह्यू बिशप

एआई और एमएल
RU
LLM के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग। बड़ी भाषा मॉडल पर आधारित एप्लिकेशन बनाने की कला।

LLM के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग। बड़ी भाषा मॉडल पर आधारित एप्लिकेशन बनाने की कला।

A

जॉन बेरीमैन, अल्बर्ट ज़िगलर

एआई और एमएल
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विज़ुअल ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग: एक मूल्यांकन परिप्रेक्ष्य

विज़ुअल ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग: एक मूल्यांकन परिप्रेक्ष्य

A

Xin Zhao, Shiyu Hu, Xu-Cheng Yin

एआई और एमएल
EN
Python GPT कुकबुक: वास्तविक दुनिया के लिए NLP समाधान बनाने के 75+ व्यावहारिक नुस्खे

Python GPT कुकबुक: वास्तविक दुनिया के लिए NLP समाधान बनाने के 75+ व्यावहारिक नुस्खे

A

Dr. Neil Williams

एआई और एमएल
EN
NoOps: AI एजेंट्स DevOps और सॉफ्टवेयर को कैसे नया रूप दे रहे हैं

NoOps: AI एजेंट्स DevOps और सॉफ्टवेयर को कैसे नया रूप दे रहे हैं

A

Roman Vorel

एआई और एमएल
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A उत्कृष्ट — प्रतिलिपि योग्य पाठ, विषय-सूची, मेटाडेटा B अच्छा — पाठ उपलब्ध, कुछ डेटा गायब C औसत — पाठ आंशिक रूप से निकालने योग्य D खराब — संभवतः एक स्कैन F OCR के बिना स्कैन — पाठ निकाला नहीं जा सकता