Livros / IA e ML

IA e ML

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Guia de Bolso de Ferramentas Python para Cientistas de Dados

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A

Oswald Campesato

IA e ML
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Deep Learning para Detecção de Objetos Semelhantes a Rachaduras

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A

Kaige Zhang, Heng-Da Cheng

IA e ML
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IA Generativa com LangChain: Crie aplicativos de modelo de linguagem grande (LLM) com Python, ChatGPT e outros LLMs

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A

Ben Auffarth

IA e ML
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Compreendendo Modelos de Linguagem de Grande Porte: Aprendendo Seus Conceitos e Tecnologias Subjacentes

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A

Thimira Amaratunga

IA e ML
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Pro Deep Learning com TensorFlow 2.0: Uma Abordagem Matemática para Inteligência Artificial Avançada em Python

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A

Santanu Pattanayak

IA e ML
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Kit de Ciclo de Vida MLOps: Um Roteiro de Engenharia de Software para Projetar, Implantar e Escalar Sistemas Estocásticos

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A

Dayne Sorvisto

IA e ML
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Guia do Iniciante para Streamlit com Python: Crie Aplicações Web de Dados e Aprendizado de Máquina

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B

Sujay Raghavendra

IA e ML
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Construindo Aplicações de Visão Computacional Usando Redes Neurais Artificiais: Com Exemplos em OpenCV e TensorFlow com Python, Segunda Edição

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A

Shamshad Ansari

IA e ML
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Engenharia Analítica com SQL e dbt: Construindo Modelos de Dados Significativos em Escala

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A

Rui Machado, Hélder Russa

IA e ML
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Machine Learning para Dados Desbalanceados: Enfrente conjuntos de dados desbalanceados usando técnicas de machine learning e deep learning

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A

Kumar Abhishek, Dr. Mounir Abdelaziz

IA e ML
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Pandas para Todos: Análise de Dados em Python. Segunda Edição

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A

Daniel Y. Chen

IA e ML
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Streaming Data Mesh: Um Modelo para Otimizar Serviços de Dados em Tempo Real

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A

Hubert Dulay, Stephen Mooney

IA e ML
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Guia Prático do Apache Spark 3: Construa Mecanismos de Computação Escaláveis para Processamento de Dados em Lote e em Fluxo

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A

Alfonso Antolínez García

IA e ML
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Aprendendo Pandas 2.0: Um Guia Abrangente para Manipulação e Análise de Dados para Cientistas de Dados e Profissionais de Aprendizado de Máquina

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A

Matthew Rosch

IA e ML
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Mineração de Dados Web com Python: Descubra e extraia informações da web usando Python

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A

Dr. Ranjana Rajnish, Dr. Meenakshi Srivastava

IA e ML
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Aprendizado de Máquina Prático no Databricks

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A

Debu Sinha

IA e ML
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Pandas em Ação

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A

Борис Пасхавер

IA e ML
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Data Science em Ação. Cinco Projetos Reais em Python

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A

Леонард Апельцин

IA e ML
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Dados de Treinamento para Machine Learning: Supervisão Humana da Anotação à Ciência de Dados

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A

Anthony Sarkis

IA e ML
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Programação Tudo-em-Um para Leigos, 2ª Edição

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A

Chris Minnick, Nikhil Abraham, Barry Burd, Eva Holland, Luca Massaron, John Paul Mueller

IA e ML
RU
Deep Learning com Python. Segunda Edição

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B

Франсуа Шолле

IA e ML
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PyTorch. Iluminando o Aprendizado Profundo

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A

Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

IA e ML
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O Livro do Dash: Construa Dashboards com Python e Plotly

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A

Adam Schroeder, Christian Mayer, Ann Marie Ward

IA e ML
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Fundamentos da Qualidade de Dados: Um Guia Prático para Construir Pipelines de Dados Confiáveis

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A

Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck

IA e ML
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Aprendizado de Máquina Prático com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Conceitos, Ferramentas e Técnicas para Construir Sistemas Inteligentes

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A

Aurélien Géron

IA e ML
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Visualização de Dados com Python e JavaScript: Coleta, Limpeza, Exploração e Transformação de Seus Dados

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A

Kyran Dale

IA e ML
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Ciência e Engenharia Orientada por Dados: Aprendizado de Máquina, Sistemas Dinâmicos e Controle

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A

Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz

IA e ML
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Análise Prática de Dados. Coleta, Processamento e Visualização de Dados com Python

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A

Игорь Семичев

IA e ML
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Dashboards e aplicativos interativos com Plotly e Dash. Usando um framework web completo em Python com todo o seu poder – sem JavaScript

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A

Элиас Даббас

IA e ML
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Padrões e Práticas de Aprendizado Profundo

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Эндрю Ферлитш

IA e ML
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Mínimo teórico de Computer Science. Redes, criptografia e data science

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A

Владстон Феррейра Фило, Мото Пиктет

IA e ML
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Modelos Explicáveis de Inteligência Artificial em Python. Modelo de Inteligência Artificial. Explicações usando bibliotecas, extensões e frameworks baseados na linguagem Python.

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A

Прадипта Мишра

IA e ML
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Visão Computacional. Métodos Modernos e Perspectivas de Desenvolvimento

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A

Рой Дэвис, Мэтью Терк (ред.)

IA e ML
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Aplicação de funções OpenCV em visão computacional (60 exemplos em Python)

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A

С.А. Молодяков

IA e ML
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Aprendizado de máquina com participação humana

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A

Роберт (Манро) Монарх

IA e ML
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Aprendizado de Máquina: Fundamentos, Algoritmos e Prática de Aplicação

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A

Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос К. Катсаггелос

IA e ML
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Aprendizado de Máquina. Padrões de Projeto

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A

Валлиаппа Лакшманан, Сара Робинсон, Майкл Мунн

IA e ML
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Dominando a Arquitetura Transformer. Desenvolvendo Modelos Modernos com Técnicas Avançadas de Processamento de Linguagem Natural

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A

Саваш Йылдырым, Мейсам Асгари-Ченаглу

IA e ML
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Aprendizado Profundo com fastai e PyTorch: Mínimo de fórmulas, mínimo de código, máximo de eficiência

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A

Джереми Ховард и Сильвейн Гуггер

IA e ML
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Aprendizado por Reforço Profundo: Teoria e Prática em Python

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A

Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

IA e ML
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Aprendizado Profundo. O Curso Mais Curto e Compreensível

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A

Джон Д. Келлехер

IA e ML
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Big Data. Por que, o que e como?

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A

Алена Запорожан

IA e ML
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Visão biológica e computacional

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A

Гэбриел Крейман

IA e ML
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Terrence Sejnowski. Antologia do Aprendizado de Máquina. As Pesquisas Mais Importantes em IA nos Últimos 60 Anos

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A

Терренс Сейновски

IA e ML
RU
Analisando dados no Microsoft Power BI. Preparação para o exame DA-100

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A

Даниил Маслюк

IA e ML
RU
Algoritmos de Data Science e sua implementação prática em Python

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B

А. В. Протодьяконов, П. А. Пылов, В. Е. Садовников

IA e ML
EN
Machine Learning Simplificado: Uma Introdução Suave ao Aprendizado Supervisionado

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A

Andrew Wolf

IA e ML
EN
Machine Learning e Data Science: Fundamentos e Aplicações

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A

Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

IA e ML
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Matemática Essencial para Ciência de Dados: Controle Seus Dados com Álgebra Linear Fundamental, Probabilidade e Estatística

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A

Thomas Nield

IA e ML
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Projetando Sistemas de Aprendizado de Máquina: Um Processo Iterativo para Aplicações Prontas para Produção

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A

Chip Huyen

IA e ML
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A Excelente — texto copiável, índice, metadados B Bom — texto presente, alguns dados faltando C Médio — texto parcialmente extraível D Ruim — provavelmente uma digitalização F Digitalização sem OCR — texto não pode ser extraído