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1. Botsch, Benny: Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen : mit Beispielen in Python / Benny Botsch. -
Berlin: Springer Spektrum, 2023. - 1 Online-Ressource (VIII, 263 Seiten), ISBN 978-3-662-67277-8
DOI: 10.1007/978-3-662-67277-8
Themen: Maschinelles Lernen | Python <Programmiersprache>
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2. Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis : von Algorithmen und Methoden zur praktischen Umsetzung in Unternehmen / herausgegeben von Andreas Gillhuber, Göran Kauermann, Wolfgang Hauner. -
Berlin: Springer, 2023. - 1 Online-Ressource (XV, 354 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-3-662-66278-6
DOI: 10.1007/978-3-662-66278-6
Themen: Data Science | Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen
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3. Krauss, Patrick: Künstliche Intelligenz und Hirnforschung : Neuronale Netze, Deep Learning und die Zukunft der Kognition / von Patrick Krauss. -
Berlin: Springer, [2023]. - 1 Online-Ressource (XII, 294 Seiten), ISBN 978-3-662-67179-5
DOI: 10.1007/978-3-662-67179-5
Themen: Hirnforschung | Informatik | Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen | Neurowissenschaften
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4. Hormann, Luca: Can oracle-based imitation learning improveneural machine translation with dataaggregation? / Luca Oliver Hormann ; reviewer: Prof. Dr. Stefan Riezler [und ein weiterer Gutachter]. -
Heidelberg, 16 Sep. 2021. - 1 Online-Ressource (75 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
DOI: 10.11588/heidok.00030516
Themen: Deep learning | Experte | Künstliche Intelligenz | Maschinelle Übersetzung | Maschinelles Lernen | Nachahmung | Operante Konditionierung | Sprachverstehen | Student | Unüberwachtes Lernen | Überwachtes Lernen
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5. Lanquillon, Carsten: Knowledge Science – Grundlagen : Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten / von Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht. - 1st ed. 2023.. -
Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023.. - 1 Online-Ressource(VI, 207 S. 70 Abb., 12 Abb. in Farbe.), ISBN 978-3-658-41689-8
DOI: 10.1007/978-3-658-41689-8
Themen: Deep learning | Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen | Neuronales Netz | Text Mining | Wissensmanagement
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6. Bishop, Christopher M.: Deep learning : foundations and concepts / Christopher M. Bishop, Hugh Bishop. -
Cham: Springer, [2024]. - 1 Online-Ressource (xx, 649 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-031-45468-4
Themen: Deep learning | Maschinelles Lernen
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7. SIAM International Meshing Roundtable 2023 / edited by Eloi Ruiz-Gironés, Rubén Sevilla, David Moxey. - 1st ed. 2024.. -
Cham: Springer Nature Switzerland, 2024.. - 1 Online-Ressource(XIII, 459 p. 308 illus., 270 illus. in color.), ISBN 978-3-031-40594-5
(Lecture Notes in Computational Science and Engineering ; 147)
DOI: 10.1007/978-3-031-40594-5
Themen: Computergrafik | Geometrische Modellierung | Maschinelles Lernen
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8. Knowledge Science – Fallstudien : Wie mit Künstlicher Intelligenz die Wissenssicherung und -nutzung im Unternehmen unterstützt wird / herausgegeben von Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht. -
Wiesbaden: Springer Fachmedien, 2023. - 1 Online-Ressource (X, 205 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-3-658-41155-8
DOI: 10.1007/978-3-658-41155-8
Themen: Datenbank | Deep learning | Expertensystem | Maschinelles Lernen
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9. Andrae, Silvio: Ökonometrie und maschinelles Lernen : Basiswissen für Ökonomen / von Silvio Andrae. -
Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023.. - 1 Online-Ressource(XIII, 57 S. 15 Abb.), ISBN 978-3-658-41362-0
(essentials)
DOI: 10.1007/978-3-658-41362-0
Themen: Maschinelles Lernen | Wirtschaft
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10. ChatGPT und andere "Quatschmaschinen" : Gespräche mit Künstlicher Intelligenz / Anna Tuschling, Andreas Sudmann, Bernhard J. Dotzler (Hg.). -
Bielefeld: transcript, 2023. - 1 Online-Ressource (282 Seiten), ISBN 978-3-8394-6908-8
(KI-Kritik ; Band 7)
DOI: 10.1515/9783839469088
Themen: ChatGPT | Chatbot | Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen
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11. Ehteram, Mohammad: Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models / by Mohammad Ehteram, Zohreh Sheikh Khozani, Saeed Soltani-Mohammadi, Maliheh Abbaszadeh. - 1st ed. 2023.. -
Singapore: Springer Nature Singapore, 2023.. - 1 Online-Ressource(XIII, 101 p. 45 illus., 39 illus. in color.), ISBN 978-981-19-8106-7
DOI: 10.1007/978-981-19-8106-7
Themen: Algorithmus | Datenanalyse | Datenauswertung | Erz | Erzmineralien | Konzentration | Lagerstätte | Lagerstättenkunde | Maschinelles Lernen | Mineralisation | Mineralischer Rohstoff | Optimierung | Prognose | Vorkommen
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12. Joharinad, Parvaneh: Mathematical principles of topological and geometric data analysis / Parvaneh Joharinad, Jürgen Jost. -
Cham: Springer, 2023. - 1 Online-Ressource (IX, 281 Seiten), ISBN 978-3-031-33440-5
(Mathematics of data ; volume 2)
DOI: 10.1007/978-3-031-33440-5
Themen: Dimensionsreduktion | Homologietheorie | Kohomologie | Laplace-Operator | Maschinelles Lernen | Riemannsche Geometrie | Spektrale Graphentheorie | Topologische Datenanalyse
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13. Yao, Kan: Nanophotonics and machine learning : concepts, fundamentals, and applications / Kan Yao, Yuebing Zheng. -
Cham: Springer, 2023. - 1 Online-Ressource (XII, 178 Seiten), ISBN 978-3-031-20473-9
(Springer series in optical sciences ; volume 241)
DOI: 10.1007/978-3-031-20473-9
Themen: Maschinelles Lernen | Plasmonik
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14. Schenk, Sarah Elena: Entwicklung einer Radiomics-Signatur sowie eines Deep Learning Algorithmus für die Prädiktion von signifikanten Prostatakarzinomen / vorgelegt von Sarah Elena Schenk ; Referentin: Frau Univ.-Prof. Dr. med. Ulrike Attenberger. -
Heidelberg, 02 Mai 2023. - 1 Online-Ressource (94 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
DOI: 10.11588/heidok.00033134
Themen: Maschinelles Lernen | Prostatakrebs
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15. Labaca Castro, Raphael: Machine Learning under Malware Attack / by Raphael Labaca Castro. - 1st ed. 2023.. -
Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023.. - 1 Online-Ressource(XXXIV, 116 p. 18 illus. Textbook for German language market.), ISBN 978-3-658-40442-0
DOI: 10.1007/978-3-658-40442-0
Themen: Cyberattacke | Maschinelles Lernen
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16. Sigmund, Lukas M.: Structural constraint and flexibility in the chemistry of Lewis-acidic p-block atom-based molecules / by Lukas Maximilian Sigmund ; first referee and advisor Prof. Dr. Lutz Greb, second referee Prof. Dr… . -
Heidelberg, 17 Apr. 2024. - 1 Online-Ressource (260, XXXI Seiten) : Illustrationen, Diagramme
DOI: 10.11588/heidok.00034642
Themen: Anorganische Chemie | Computational chemistry | Maschinelles Lernen
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17. Müller, Jens: Robustness and domain generalization / vorgelegt von Jens Müller, MSc. ; supervisor: apl. Prof. Ullrich Köthe. -
Heidelberg, 30 April 2024. - 1 Online-Ressource (203 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
DOI: 10.11588/heidok.00034762
Themen: Kausalität | Maschinelles Lernen
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18. Jeong, Yunhee: Cell-type deconvolution model for read-level DNA methylomes / put forward by Yunhee Jeong, M.Sc. ; advisor: PD Dr. Karl Rohr [und ein weiterer Gutachter]. -
Heidelberg, 25 Mrz. 2024. - 1 Online-Ressource (xxiv, 164 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
DOI: 10.11588/heidok.00034577
Themen: Bioinformatik | Epigenetik | Maschinelles Lernen
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19. Sellner, Jan: Generalizable surgical scene segmentation of hyperspectral images / vorgelegt von Jan Sellner, M. Sc. ; supervisor: Prof. Dr. Lena Maier-Hein. -
Heidelberg, 2024. - 1 Online-Ressource (xiv, 236 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
DOI: 10.11588/heidok.00035083
Themen: Bildanalyse | Bildgebendes Verfahren | Deep learning | Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen | Medizintechnik
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20. Braun, Lorenz: Automated partitioning of CUDA kernels for multi-GPU systems / put forward by M.Sc. Lorenz Braun ; advisor: Professor Dr. Holger Fröning. -
Heidelberg, 12 Sep. 2024. - 1 Online-Ressource (xii, 124 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
DOI: 10.11588/heidok.00033824
Themen: Hochleistungsrechnen | Maschinelles Lernen | Modellierung
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