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35 Treffer

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    Eigene KI-Anwendungen programmieren: Bilderkennung und -generierung, ChatGPT, neuronale Netze u.v.m. Datenanalyse ohne Code mit KNIME, Projekte in einfachem Python - ohne Vorkenntnisse einsteigen
    Metin Karatas
    1. Auflage. - Bonn: Rheinwerk Computing, 2024
    Monographie, Lehrbuch, Gedruckte Ressource
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    Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme
    Géron, Aurélien ; Demmig, Thomas ; et al.
    aktualisierte und erweiterte Auflage. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2023
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Preselect EBA bis 31.12.2026 (Volltext)
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    Data Science mit AWS: End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren
    Fregly, Chris ; Barth, Antje ; et al.
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2022
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
    Papa, Joe ; Langenau, Frank
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2021
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Machine Learning: kurz & gut
    Chi Nhan Nguyen und Oliver Zeigermann
    2. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, 2021
    Monographie, Gedruckte Ressource
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    MLOps – Kernkonzepte im Überblick: Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren
    Treveil, Mark ; Omont, Nicolas ; et al.
    Deutsche Ausgabe. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2021
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Machine Learning – kurz & gut: Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn
    Nguyen, Chi Nhan ; Zeigermann, Oliver
    Auflage. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2021
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Design Patterns für Machine Learning: Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps
    Lakshmanan, Valliappa ; Robinson, Sara ; et al.
    Auflage. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2021
    Online Monographie, Elektronische Ressource
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    Foundations of deep reinforcement learning: theory and practice in Python
    Laura Graesser, Wah Loon Keng
    Boston [und viele weitere]: Addison Wesley, [2020]
    Monographie, Gedruckte Ressource
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    Machine Learning und Neuronale Netze: Der verständliche Einstieg mit Python
    Grunert, Philipp
    Landshut: BMU Verlag, 2020
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    Deep Reinforcement Learning: Das umfassende Praxis-Handbuch. Moderne Algorithmen für Chatbots, Robotik, diskrete Optimierung und Web-Automatisierung inkl. Multiagenten-Methoden
    Lapan, Maxim
    2020. - Frechen: mitp-Verlag, 2020
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    Deep Learning – Grundlagen und Implementierung: Neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren
    Weidman, Seth ; Lang, Jørgen W.
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
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    PyTorch für Deep Learning: Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen
    Pointer, Ian ; Fraaß, Marcus
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
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    Generatives Deep Learning: Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen
    Foster, David ; Mack, Konstantin
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
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    Deep reinforcement learning: das umfassende Praxis-Handbuch
    Maxim Lapan ; Übersetzung aus dem Englischen von Knut Lorenzen
    1. Auflage. - Frechen: mitp, 2020
    Monographie, Gedruckte Ressource
  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Machine Learning für Softwareentwickler: Von der Python-Codezeile zur Deep-Learning-Anwendung
    Perrotta, Paolo ; Gronau, Volkmar
    Heidelberg: dpunkt.verlag, 2020
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme. Aktuell zu TensorFlow 2
    Géron, Aurélien ; Demmig, Thomas ; et al.
    Auflage. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
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    Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
    Matthieu Deru, Alassane Ndiaye
    2., aktualisierte und erweiterte Auflage. - Bonn: Rheinwerk Verlag, 2020
    Monographie, Gedruckte Ressource
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    Machine Learning – Die Referenz: Mit strukturierten Daten in Python arbeiten
    Harrison, Matt ; Lotze, Thomas
    Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
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    GANs mit PyTorch selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg in Generative Adversarial Networks
    Rashid, Tariq ; Langenau, Frank
    1. Aufl. - Heidelberg: O'Reilly Verlag, 2020
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