पुस्तकें — deep learning

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डीप लर्निंग इलस्ट्रेटेड: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक विज़ुअल, इंटरैक्टिव गाइड

डीप लर्निंग इलस्ट्रेटेड: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक विज़ुअल, इंटरैक्टिव गाइड

A

Jon Krohn, Grant Beyleveld, Aglaé Bassens

एआई और एमएल
RU
JAX के साथ गहन शिक्षा

JAX के साथ गहन शिक्षा

A

Григорий Сапунов

एआई और एमएल
RU
गहन शिक्षण की वास्तुकलाएँ। गणितीय दृष्टिकोण

गहन शिक्षण की वास्तुकलाएँ। गणितीय दृष्टिकोण

A

Овидиу Калин

एआई और एमएल
RU
वित्तीय बाजारों में एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग के लिए मशीन लर्निंग। प्रैक्टिकल वर्कशॉप

वित्तीय बाजारों में एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग के लिए मशीन लर्निंग। प्रैक्टिकल वर्कशॉप

A

Стефан Янсен

एआई और एमएल
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छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग तकनीकें

छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग तकनीकें

A

Karm Veer Arya, Ciro Rodriguez Rodriguez, Saurabh Singh, Abhishek Singhal

एआई और एमएल
EN
मशीन लर्निंग के सिद्धांत: तीन दृष्टिकोण

मशीन लर्निंग के सिद्धांत: तीन दृष्टिकोण

A

Wenmin Wang

एआई और एमएल
RU
सैरियन ई. - ChatGPT की शक्ति की खोज - 2023

सैरियन ई. - ChatGPT की शक्ति की खोज - 2023

F
वेब विकास
EN
एआई एल्गोरिदम: मशीन लर्निंग मॉडल और तकनीकों के लिए एक व्यापक गाइड

एआई एल्गोरिदम: मशीन लर्निंग मॉडल और तकनीकों के लिए एक व्यापक गाइड

B

Murat Durmus

एआई और एमएल
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Python के साथ प्राकृतिक भाषा समझ

Python के साथ प्राकृतिक भाषा समझ

A

Deborah A. Dahl

एआई और एमएल
EN
Python डेटा विश्लेषण

Python डेटा विश्लेषण

A

Avinash Navlani, Cornellius Yudha Wijaya

एआई और एमएल
RU
मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग

मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग

B

А.Н. Алфимцев

एआई और एमएल
EN
डीप लर्निंग के लिए गणित: न्यूरल नेटवर्क को समझने के लिए आपको क्या जानना चाहिए

डीप लर्निंग के लिए गणित: न्यूरल नेटवर्क को समझने के लिए आपको क्या जानना चाहिए

A

Ronald T. Kneusel

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
OpenCV 3.x उदाहरणों के साथ Python द्वारा दूसरा संस्करण

OpenCV 3.x उदाहरणों के साथ Python द्वारा दूसरा संस्करण

B

Gabriel Garrido, Prateek Joshi

एआई और एमएल
EN
OpenCV के लिए मशीन लर्निंग

OpenCV के लिए मशीन लर्निंग

A

Michael Beyeler

एआई और एमएल
EN
चेहरा पहचान की पुस्तिका

चेहरा पहचान की पुस्तिका

A

Stan Z. Li, Anil K. Jain, Jiankang Deng

एआई और एमएल
EN
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फॉर डमीज़, दूसरा संस्करण

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फॉर डमीज़, दूसरा संस्करण

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

एआई और एमएल
EN
डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग: पायथन का उपयोग करके चित्रण

डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग: पायथन का उपयोग करके चित्रण

A

S. Esakkirajan, T. Veerakumar, Badri N. Subudhi

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
EN
प्रैक्टिकल डीप लर्निंग: पायथन-आधारित परिचय

प्रैक्टिकल डीप लर्निंग: पायथन-आधारित परिचय

A

Ronald T. Kneusel

एआई और एमएल
RU
R के साथ मशीन लर्निंग। पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण के लिए विशेषज्ञ तकनीकें

R के साथ मशीन लर्निंग। पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण के लिए विशेषज्ञ तकनीकें

A

Бретт Ланц

एआई और एमएल
EN
PyTorch 2.X के साथ मॉडल प्रशिक्षण को तेज़ करें

PyTorch 2.X के साथ मॉडल प्रशिक्षण को तेज़ करें

A

Maicon Melo Alves

एआई और एमएल
EN
AI कैसे काम करती है: जादू-टोने से विज्ञान तक

AI कैसे काम करती है: जादू-टोने से विज्ञान तक

A

Ronald T. Kneusel

एआई और एमएल
EN
AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

A

William Hawkins

एआई और एमएल
EN
PyTorch और Scikit-Learn के साथ मशीन लर्निंग

PyTorch और Scikit-Learn के साथ मशीन लर्निंग

A

Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili

एआई और एमएल
EN
Python: Deeper Insights into Machine Learning

Python: Deeper Insights into Machine Learning

A

Sebastian Raschka, David Julian, John Hearty

एआई और एमएल
EN
OpenCV को Python के साथ मास्टर करना: NumPy, Scikit, TensorFlow और Matplotlib का उपयोग करके व्यावहारिक परियोजनाओं के एक सेट के माध्यम से मशीन लर्निंग के उन्नत एल्गोरिदम सीखें

OpenCV को Python के साथ मास्टर करना: NumPy, Scikit, TensorFlow और Matplotlib का उपयोग करके व्यावहारिक परियोजनाओं के एक सेट के माध्यम से मशीन लर्निंग के उन्नत एल्गोरिदम सीखें

A

Ayush Vaishya

एआई और एमएल
RU
गहन शिक्षण और डेटा विश्लेषण. एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

गहन शिक्षण और डेटा विश्लेषण. एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

A

Дмитрий Малов

एआई और एमएल
EN
Grokking Deep Learning

Grokking Deep Learning

A

Andrew W. Trask

एआई और एमएल
EN
Python का उपयोग करके अंतिम उद्यम डेटा विश्लेषण और पूर्वानुमान

Python का उपयोग करके अंतिम उद्यम डेटा विश्लेषण और पूर्वानुमान

A

Shanthababu Pandian

डेवऑप्स और आधारभूत संरचना
RU
इम्मोर्टल I. - कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ (व्यावसायिक शिक्षा) - 2019

इम्मोर्टल I. - कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ (व्यावसायिक शिक्षा) - 2019

D
वेब विकास
EN
डीप लर्निंग: फाउंडेशन्स एंड कॉन्सेप्ट्स

डीप लर्निंग: फाउंडेशन्स एंड कॉन्सेप्ट्स

A

Christopher M. Bishop, Hugh Bishop

एआई और एमएल
EN
Machine Learning Bookcamp: वास्तविक परियोजनाओं का पोर्टफोलियो बनाएं

Machine Learning Bookcamp: वास्तविक परियोजनाओं का पोर्टफोलियो बनाएं

A

Alexey Grigorev

एआई और एमएल
EN
स्क्रैच से बड़े भाषा मॉडल बनाना: PyTorch के साथ LLM डिज़ाइन, प्रशिक्षण और तैनाती

स्क्रैच से बड़े भाषा मॉडल बनाना: PyTorch के साथ LLM डिज़ाइन, प्रशिक्षण और तैनाती

A

Dilyan Grigorov

एआई और एमएल
EN
जीवन विज्ञान के लिए गहन शिक्षण: उदाहरणों और अभ्यासों के लिए Python नोटबुक के साथ

जीवन विज्ञान के लिए गहन शिक्षण: उदाहरणों और अभ्यासों के लिए Python नोटबुक के साथ

A

Filippo Biscarini, Nelson Nazzicari

एआई और एमएल
EN
रिमोट सेंसिंग में छवि विश्लेषण, वर्गीकरण और परिवर्तन का पता लगाना: पायथन के लिए एल्गोरिदम के साथ, पाँचवाँ संस्करण

रिमोट सेंसिंग में छवि विश्लेषण, वर्गीकरण और परिवर्तन का पता लगाना: पायथन के लिए एल्गोरिदम के साथ, पाँचवाँ संस्करण

A

Morton John Canty

एल्गोरिदम और सिद्धांत
EN
Python और MATLAB में व्यावहारिक तंत्रिका नेटवर्क

Python और MATLAB में व्यावहारिक तंत्रिका नेटवर्क

A

Chunwei Zhang, Tianpeng Li, Ying Dai, Li Sun, Ardashir Mohammadzadeh

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग: एक संपूर्ण गाइड

मशीन लर्निंग: एक संपूर्ण गाइड

B

Неизвестен

एआई और एमएल
RU
एक तंत्रिका नेटवर्क की आत्मकथा

एक तंत्रिका नेटवर्क की आत्मकथा

C

Нейросеть (сост. М.Р. Брослав, О.А. Яблоков)

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
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AI के साथ कोडिंग डमीज़ के लिए

AI के साथ कोडिंग डमीज़ के लिए

A

Chris Minnick

एआई और एमएल
RU
पायथन पर गहन शिक्षा। केरस और टेंसरफ्लो लाइब्रेरी

पायथन पर गहन शिक्षा। केरस और टेंसरफ्लो लाइब्रेरी

A

Франсуа Шолле

एआई और एमएल
RU
अनिरुद्ध, के. एवं अन्य - कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कंप्यूटर दृष्टि। पायथन, केरस और टेंसरफ्लो पर वास्तविक परियोजनाएँ (ओ'रेली बेस्टसेलर्स) - 2023

अनिरुद्ध, के. एवं अन्य - कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कंप्यूटर दृष्टि। पायथन, केरस और टेंसरफ्लो पर वास्तविक परियोजनाएँ (ओ'रेली बेस्टसेलर्स) - 2023

A

К. Анирад

एआई और एमएल
RU
Cronin I. - जेनरेटिव AI मॉडल्स का निर्माण और प्रशिक्षण - 2026

Cronin I. - जेनरेटिव AI मॉडल्स का निर्माण और प्रशिक्षण - 2026

A

I. Cronin

एआई और एमएल
RU
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: एक आधुनिक दृष्टिकोण। चौथा संस्करण। खंड 3। सीखना, धारणा और कार्रवाई

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: एक आधुनिक दृष्टिकोण। चौथा संस्करण। खंड 3। सीखना, धारणा और कार्रवाई

A

Стюарт Рассел, Питер Норвиг

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
कंप्यूटर विज़न प्रणालियों का गहन शिक्षण

कंप्यूटर विज़न प्रणालियों का गहन शिक्षण

A

М. В. Ронкин, А. Ю. Долганов

एआई और एमएल
RU
गणित के बिना गहन शिक्षण। खंड 1। मूल बातें

गणित के बिना गहन शिक्षण। खंड 1। मूल बातें

A

Эндрю Гласснер

एआई और एमएल
RU
गणित के बिना गहन शिक्षा। खंड 2। अभ्यास

गणित के बिना गहन शिक्षा। खंड 2। अभ्यास

A

Эндрю Гласснер

एआई और एमएल
RU
प्रैक्टिशनर के दृष्टिकोण से डीप लर्निंग

प्रैक्टिशनर के दृष्टिकोण से डीप लर्निंग

A

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

एआई और एमएल
EN
मशीन लर्निंग क्यू एंड एआई: मशीन लर्निंग और एआई पर 30 आवश्यक प्रश्न और उत्तर

मशीन लर्निंग क्यू एंड एआई: मशीन लर्निंग और एआई पर 30 आवश्यक प्रश्न और उत्तर

A

Sebastian Raschka

एआई और एमएल
RU
डीप लर्निंग की गणित और आर्किटेक्चर

डीप लर्निंग की गणित और आर्किटेक्चर

A

Кришнанду Чаудхури, Ананья Хоннедевастхана Ашок, Суджай Наруманчи, Девашиш Шанкар

एल्गोरिदम और सिद्धांत
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