पुस्तकें — deep learning

RU
पायथन पर गहन शिक्षा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग बनाने के लिए संपूर्ण मार्गदर्शिका

पायथन पर गहन शिक्षा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग बनाने के लिए संपूर्ण मार्गदर्शिका

B

Александр Гладков, Евгений Бурнаев

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियाँ। शैक्षणिक और पद्धतिगत मार्गदर्शिका।

मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियाँ। शैक्षणिक और पद्धतिगत मार्गदर्शिका।

A

П.Е. Гладилин, К.О. Боченина

एआई और एमएल
RU
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मूल बातें: एक गैर-तकनीकी परिचय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मूल बातें: एक गैर-तकनीकी परिचय

A

Том Таулли

एआई और एमएल
RU
पायथन पर गहन शिक्षा। केरस, TensorFlow और scikit-learn लाइब्रेरी

पायथन पर गहन शिक्षा। केरस, TensorFlow और scikit-learn लाइब्रेरी

B

Дж. В. Вандер Плас

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग के लिए Python प्रोग्रामिंग: बुनियादी बातों से लेकर स्मार्ट एप्लिकेशन बनाने तक

मशीन लर्निंग के लिए Python प्रोग्रामिंग: बुनियादी बातों से लेकर स्मार्ट एप्लिकेशन बनाने तक

B

Игорь Семененко

एआई और एमएल
RU
प्रतिस्पर्धी नेटवर्क। परियोजनाएँ। TensorFlow और Keras लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके अगली पीढ़ी के जनरेटिव नेटवर्क बनाएँ।

प्रतिस्पर्धी नेटवर्क। परियोजनाएँ। TensorFlow और Keras लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके अगली पीढ़ी के जनरेटिव नेटवर्क बनाएँ।

A

Кайлаш Ахирвар

एआई और एमएल
RU
मशीन लर्निंग। बुनियादी बातों से लेकर उन्नत मॉडल तक

मशीन लर्निंग। बुनियादी बातों से लेकर उन्नत मॉडल तक

A

Саймон Принс

एआई और एमएल
RU
एप्लाइड डीप लर्निंग। केस-आधारित पद्धति के माध्यम से डीप न्यूरल नेटवर्क को समझने का दृष्टिकोण

एप्लाइड डीप लर्निंग। केस-आधारित पद्धति के माध्यम से डीप न्यूरल नेटवर्क को समझने का दृष्टिकोण

A

Умберто Микелуччи

एआई और एमएल
RU
डेटा शोधकर्ताओं के लिए व्यावहारिक रैखिक बीजगणित। Python का उपयोग करके मुख्य अवधारणाओं से लेकर अनुप्रयोगों तक।

डेटा शोधकर्ताओं के लिए व्यावहारिक रैखिक बीजगणित। Python का उपयोग करके मुख्य अवधारणाओं से लेकर अनुप्रयोगों तक।

A

Майк Икс Коэн

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
PyTorch के साथ प्रोग्रामिंग: डीप लर्निंग एप्लिकेशन बनाना

PyTorch के साथ प्रोग्रामिंग: डीप लर्निंग एप्लिकेशन बनाना

A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

एआई और एमएल
RU
डीप लर्निंग की मूल बातें। नेक्स्ट-जनरेशन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एल्गोरिदम बनाना।

डीप लर्निंग की मूल बातें। नेक्स्ट-जनरेशन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एल्गोरिदम बनाना।

A

Нихиль Будума, Николас Локашо

एआई और एमएल
RU
TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

TensorFlow के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

A

Тушан Ганегедара

एआई और एमएल
RU
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्रियान्वयन में। पायथन के साथ पाठ की समझ, विश्लेषण और निर्माण।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्रियान्वयन में। पायथन के साथ पाठ की समझ, विश्लेषण और निर्माण।

A

Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

एआई और एमएल
RU
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में तंत्रिका नेटवर्क विधियाँ

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में तंत्रिका नेटवर्क विधियाँ

A

Йоав Гольдберг

एआई और एमएल
RU
न्यूरल सूचना प्रसंस्करण प्रणालियाँ

न्यूरल सूचना प्रसंस्करण प्रणालियाँ

A

С. В. Макартичян, Н. С. Кузнецова, С. С. Дементьев

एआई और एमएल
RU
न्यूरल नेटवर्क। विकास

न्यूरल नेटवर्क। विकास

B

Каниа Алексеевич Кан

एआई और एमएल
RU
न्यूरल नेटवर्क की विश्वसनीयता: एआई को धोखे के प्रति मजबूत बनाना

न्यूरल नेटवर्क की विश्वसनीयता: एआई को धोखे के प्रति मजबूत बनाना

A

Кэти Уорр

एआई और एमएल
RU
कंप्यूटर विज़न। आधुनिक तरीके और विकास की संभावनाएं

कंप्यूटर विज़न। आधुनिक तरीके और विकास की संभावनाएं

A

Рой Дэвис, Мэтью Терк (ред.)

एआई और एमएल
RU
न्यूरल नेटवर्क। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

न्यूरल नेटवर्क। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

A

Джейд Картер

एआई और एमएल
RU
मशीन कैसे सीखती है: न्यूरल नेटवर्क में क्रांति

मशीन कैसे सीखती है: न्यूरल नेटवर्क में क्रांति

A

Ян Лекун

एआई और एमएल
RU
पायथन पर न्यूरल नेटवर्क। एआई और मशीन लर्निंग की मूल बातें

पायथन पर न्यूरल नेटवर्क। एआई और मशीन लर्निंग की मूल बातें

A

Куликова И. В.

एआई और एमएल
RU
कंप्यूटर विज़न। विश्लेषण

कंप्यूटर विज़न। विश्लेषण

A
एआई और एमएल
RU
न्यूरल नेटवर्क। तैयार प्रोजेक्ट्स

न्यूरल नेटवर्क। तैयार प्रोजेक्ट्स

A

Джеид Картер

एआई और एमएल
RU
कनवल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स

कनवल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स

B

Джейд Картер

एआई और एमएल
RU
कैन के न्यूरल नेटवर्क्स एवोल्यूशन 2019

कैन के न्यूरल नेटवर्क्स एवोल्यूशन 2019

B

К. Кан

एआई और एमएल
RU
Transformer आर्किटेक्चर में महारत हासिल करना। उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करके आधुनिक मॉडल विकसित करना

Transformer आर्किटेक्चर में महारत हासिल करना। उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करके आधुनिक मॉडल विकसित करना

A

Саваш Йылдырым, Мейсам Асгари-Ченаглу

एआई और एमएल
RU
fastai और PyTorch के साथ डीप लर्निंग: न्यूनतम सूत्र, न्यूनतम कोड, अधिकतम दक्षता

fastai और PyTorch के साथ डीप लर्निंग: न्यूनतम सूत्र, न्यूनतम कोड, अधिकतम दक्षता

A

Джереми Ховард и Сильвейн Гуггер

एआई और एमएल
RU
पायथन उदाहरणों के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता

पायथन उदाहरणों के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता

A

Пратик Джоши

प्रोग्रामिंग भाषाएँ
RU
PyTorch से परिचय: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में गहन शिक्षण

PyTorch से परिचय: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में गहन शिक्षण

A

Делип Рао, Брайан Макмахан

एआई और एमएल
RU
PyTorch और PyTorch Lightning फ्रेमवर्क का उपयोग करके गहन शिक्षण समस्याओं का समाधान

PyTorch और PyTorch Lightning फ्रेमवर्क का उपयोग करके गहन शिक्षण समस्याओं का समाधान

A

А. И. Елисеев, Ю. В. Минин, Ю. В. Кулаков

एआई और एमएल
RU
डमीज के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

डमीज के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

एआई और एमएल
RU
Python: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बिग डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग

Python: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बिग डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग

A

Пол Дейтел, Харви Дейтел

एआई और एमएल
RU
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: पायथन में सिद्धांत और व्यवहार

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग: पायथन में सिद्धांत और व्यवहार

A

Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

एआई और एमएल
RU
आर और केरस 2022 शोले एफ के साथ गहन शिक्षा

आर और केरस 2022 शोले एफ के साथ गहन शिक्षा

A

Ф. Шолле

एआई और एमएल
RU
पायथन पर गहन शिक्षा। दूसरा अंतर्राष्ट्रीय संस्करण

पायथन पर गहन शिक्षा। दूसरा अंतर्राष्ट्रीय संस्करण

A

Франсуа Шолле

एआई और एमएल
RU
डीप लर्निंग और गो गेम

डीप लर्निंग और गो गेम

A

Макс Памперла, Кевин Фергюсон

एआई और एमएल
RU
खोज इंजनों के लिए गहन शिक्षण

खोज इंजनों के लिए गहन शिक्षण

A

Томмазо Теофили

एआई और एमएल
RU
चित्रों में गहन शिक्षा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दृश्य मार्गदर्शिका

चित्रों में गहन शिक्षा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दृश्य मार्गदर्शिका

A

Джон Крон, Грант Бейлевельд, Аглаэ Бассенс

एआई और एमएल
RU
डीप लर्निंग। सबसे संक्षिप्त और स्पष्ट कोर्स

डीप लर्निंग। सबसे संक्षिप्त और स्पष्ट कोर्स

A

Джон Д. Келлехер

एआई और एमएल
RU
डीप लर्निंग

डीप लर्निंग

A

Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е.

एआई और एमएल
RU
न्यूरल नेटवर्क मॉडलिंग का परिचय

न्यूरल नेटवर्क मॉडलिंग का परिचय

A

А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов

एआई और एमएल
RU
जैविक और कंप्यूटर दृष्टि

जैविक और कंप्यूटर दृष्टि

A

Гэбриел Крейман

एआई और एमएल
RU
Keras लाइब्रेरी गहन शिक्षण उपकरण तंत्रिका नेटवर्क कार्यान्वयन

Keras लाइब्रेरी गहन शिक्षण उपकरण तंत्रिका नेटवर्क कार्यान्वयन

D

Антонио Джулли, Суджит Пал

एआई और एमएल
RU
टेरेंस सेजनोव्स्की। मशीन लर्निंग एंथोलॉजी। पिछले 60 वर्षों में एआई के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण शोध।

टेरेंस सेजनोव्स्की। मशीन लर्निंग एंथोलॉजी। पिछले 60 वर्षों में एआई के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण शोध।

A

Терренс Сейновски

एआई और एमएल
RU
एल्गोरिदम। सबसे संक्षिप्त और स्पष्ट पाठ्यक्रम

एल्गोरिदम। सबसे संक्षिप्त और स्पष्ट पाठ्यक्रम

A

Панос Луридас

एल्गोरिदम और सिद्धांत
RU
गहन शिक्षण को समझना

गहन शिक्षण को समझना

A

Эндрю Траск

एआई और एमएल
EN
भिन्न प्रोग्रामिंग के तत्व

भिन्न प्रोग्रामिंग के तत्व

A

Mathieu Blondel, Vincent Roulet

एआई और एमएल
EN
पायथन के साथ टेक्स्ट एनालिटिक्स: नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका, दूसरा संस्करण

पायथन के साथ टेक्स्ट एनालिटिक्स: नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका, दूसरा संस्करण

A

Dipanjan Sarkar

एआई और एमएल
EN
Java डीप लर्निंग एसेंशियल्स

Java डीप लर्निंग एसेंशियल्स

A

Yusuke Sugomori

एआई और एमएल
EN
आर का उपयोग करके डीप लर्निंग का परिचय: आर का उपयोग करके डीप लर्निंग मॉडल सीखने और लागू करने के लिए एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

आर का उपयोग करके डीप लर्निंग का परिचय: आर का उपयोग करके डीप लर्निंग मॉडल सीखने और लागू करने के लिए एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

A

Taweh Beysolow II

एआई और एमएल
← 12345 →