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1.	Calin, Ovidiu L.: Deep learning architectures : a mathematical approach / Ovidiu Calin. - Cham, Switzerland: Springer, [2020]. - xxx, 760 Seiten : Diagramme, ISBN 978-3-030-36720-6 (Springer series in the data sciences) Themen: Deep learning \| Neuronales Netz Book/no value → search for similar titles	request Shelfmark: UBN/ST 301 C154 → Other editions
2.	Iten, Raban: Artificial intelligence for scientific discoveries : extracting physical concepts from experimental data using deep learning / Raban Iten. - Cham: Springer, 2023. - 1 Online-Ressource (XIII, 170 Seiten), ISBN 978-3-031-27019-2 DOI: 10.1007/978-3-031-27019-2 Themen: Data Mining \| Deep learning \| Experimentalphysik \| Forschungsmethode \| Modellierung \| Neuronales Netz \| Versuchsplanung Online resource → search for similar titles	use online → Other editions
3.	Aggarwal, Charu C.: Neural Networks and Deep Learning : A Textbook / by Charu C. Aggarwal. - 2nd ed. 2023.. - Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(XXIV, 529 p. 150 illus., 22 illus. in color.), ISBN 978-3-031-29642-0 DOI: 10.1007/978-3-031-29642-0 Themen: Big Data \| Datenanalyse \| Datenauswertung \| Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz \| Support-Vektor-Maschine Online resource → search for similar titles	use online → Other editions
4.	Machine learning for cyber security / edited by Preeti Malik, Lata Nautiyal and Mangey Ram. - Berlin ; Boston: De Gruyter, [2023]. - X, 148 Seiten : Diagramme, ISBN 978-3-11-076673-8 (De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences ; volume 15) DOI: 10.1515/9783110766745 Themen: Computersicherheit \| Deep learning \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz Book/no value → Collective title → search for similar titles Table of content	request Shelfmark: LN-U 10-19781 → Other editions
5.	Semantische Datenintelligenz im Einsatz / Börteçin Ege, Adrian Paschke (Hrsg.). - Wiesbaden: Springer Vieweg, [2021]. - 1 Online-Ressource(XVII, 276 Seiten), ISBN 978-3-658-31938-0 (Springer eBook Collection) DOI: 10.1007/978-3-658-31938-0 Themen: Deep learning \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz Online resource → search for similar titles	use online → Other editions
6.	Berlyand, Leonid: Mathematics of deep learning : an introduction / Leonid Berlyand and Pierre-Emmanuel Jabin. - Berlin ; Boston: De Gruyter, [2023]. - VI, 126 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-11-102431-8 (De Gruyter graduate) Themen: Angewandte Mathematik \| Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz Book/no value → search for similar titles Table of content	on loan (total of reservations: 0) Shelfmark: LN-U 10-19882 → Other editions
7.	Deep learning for the earth sciences : a comprehensive approach to remote sensing, climate science, and geosciences / edited by Gustau Camps-Valls (Universitat de València, Spain), Devis Tuia (EPFL, Switzerland), Xiao … . - Hoboken, NJ ; Chichester, West Sussex: Wiley, 2021. - 1 Online-Ressource (xxvi, 405 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-1-119-64618-1 DOI: 10.1002/9781119646181 Themen: Deep learning \| Fernerkundung \| Geoinformatik \| Geostatistik \| Geowissenschaften \| Glaziologie \| Klimatologie \| Maschinelles Lernen \| Meteorologie \| Methode \| Neuronales Netz \| Wettervorhersage Online resource → search for similar titles	use online → Other editions
8.	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 Online resource → search for similar titles	use online → Other editions
9.	Synthetic Aperture Radar (SAR) Data Applications / edited by Maciej Rysz, Arsenios Tsokas, Kathleen M. Dipple, Kaitlin L. Fair, Panos M. Pardalos. - 1st ed. 2022.. - Cham: Springer International Publishing, 2022.. - 1 Online-Ressource(X, 278 p. 124 illus., 91 illus. in color.), ISBN 978-3-031-21225-3 (Springer Optimization and Its Applications ; 199) DOI: 10.1007/978-3-031-21225-3 Themen: Bildverarbeitung \| Datenanalyse \| Deep learning \| Neuronales Netz \| Polarimetrie \| Radarfernerkundung \| Synthetische Apertur Online resource → search for similar titles	use online → Other editions
10.	Hirschle, Jochen: Machine Learning für Zeitreihen : Einstieg in Regressions-, ARIMA- und Deep-Learning-Verfahren mit Python / Jochen Hirschle. - München: Hanser, [2021]. - VII, 267 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-446-46726-2 Themen: Deep learning \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz \| Python <Programmiersprache> \| Scikit-learn \| TensorFlow \| Zeitreihenanalyse Book/no value → search for similar titles Table of content: 1, 2	request Shelfmark: LN-U 10-19463 → Other editions
11.	Géron, Aurélien: Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow : Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme / Aurélien Géron ; deutsche Übersetzung von Kristian Rother & Thomas Demmig. - 3., aktualisierte und erweiterte Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, 2023. - 876 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-212-4 Themen: Deep learning \| Keras <Framework, Informatik> \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz \| Programmbibliothek \| Python 3.0 \| Python <Programmiersprache> \| TensorFlow Book/no value → search for similar titles Table of content	request Shelfmark: LN-U 10-18726::(3) → Other editions
12.	Weidman, Seth: Deep Learning - Grundlagen und Implementierung : neuronale Netze mit Python und PyTorch programmieren / Seth Weidman ; deutsche Übersetzung von Jørgen W. Lang. - 1. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, [2020]. - XIII, 235 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-136-3 Themen: Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz \| PyTorch \| Python <Programmiersprache> Book/no value → search for similar titles Table of content	request Shelfmark: LN-U 10-19338 → Other editions
13.	Zai, Alex: Einstieg in Deep Reinforcement Learning : KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren / Alexander Zai, Brandon Brown. - München: Hanser, [2020]. - XV, 382 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-446-45900-7 Themen: Bestärkendes Lernen <Künstliche Intelligenz> \| Deep learning \| Maschinelles Lernen \| Mehragentensystem \| Neuronales Netz \| PyTorch \| Python <Programmiersprache> Book/no value → search for similar titles Table of content	on loan (total of reservations: 0) Shelfmark: LN-U 10-19437 → Other editions
14.	Krohn, Jon: Deep Learning illustriert : eine anschauliche Einführung in Machine Vision, Natural Language Processing und Bilderzeugung für Programmierer und Datenanalysten / Jon Krohn, Grant Beyleveld, Aglaé Bassens ; aus dem Englischen von Kathrin Lichtenberg. - Heidelberg: dpunkt.verlag, [2020]. - xxvi, 445 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-86490-663-3 Themen: API \| Big Data \| Bilderzeugung \| Data Science \| Deep learning \| Keras <Framework, Informatik> \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Maschinelles Sehen \| Neuronales Netz \| PyTorch \| Sprachverarbeitung \| TensorFlow Book/no value → search for similar titles Table of content	on loan (total of reservations: 0) Shelfmark: LN-U 10-19656 → Other editions
15.	Chen, Weitao: Remote Sensing Intelligent Interpretation for Geology : From Perspective of Geological Exploration / by Weitao Chen, Xianju Li, Xuwen Qin, Lizhe Wang. - 1st ed. 2024.. - Singapore: Springer Nature Singapore, 2024.. - 1 Online-Ressource(XI, 235 p. 98 illus., 76 illus. in color.), ISBN 978-981-9989-97-3 DOI: 10.1007/978-981-99-8997-3 Themen: Bildauswertung \| China \| Deep learning \| Fernerkundung \| Geochemische Prospektion \| Gestein \| Hyperspektraler Sensor \| Interpretation \| Lineament \| Lithologie \| Luftbildauswertung \| Maschinelles Lernen \| Mineral \| Morphotektonik \| Mustererkennung \| Neuronales Netz \| Prospektion \| Räumliche Verteilung \| Satellitenbild \| Satellitenbildauswertung \| Vorkommen Online resource → search for similar titles	use online → Other editions
16.	Salvaris, Mathew: Deep Learning mit Microsoft Azure / Mathew Salvaris, Danielle Dean, Wee Hyong Tok. - 1. Auflage. - Bonn: Rheinwerk Verlag, 2019. - 261 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-8362-6993-3 (Rheinwerk Computing) Themen: Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Neuronales Netz \| Softwareplattform \| Windows Azure Book/no value → search for similar titles Table of content	request Shelfmark: LN-U 10-19056 → Other editions
17.	Rao, Delip: Natural Language Processing mit PyTorch : intelligente Sprachanwendungen mit Deep Learning erstellen / Delip Rao und Brian McMahan ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau. - 1. Auflage, deutsche Ausgabe. - Heidelberg: O'Reilly, 2020. - XIV, 234 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-118-9 Themen: Automatische Sprachanalyse \| Deep learning \| Natürliche Sprache \| Neuronales Netz \| PyTorch Book/no value → search for similar titles Table of content	on loan (total of reservations: 0) Shelfmark: LN-U 10-19234 → Other editions
18.	Lanquillon, Carsten: Knowledge Science – Grundlagen : Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten / Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht. - Wiesbaden ; [Heidelberg]: Springer Vieweg, [2023]. - VI, 207 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-658-41688-1 Themen: Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz \| Text Mining \| Wissensmanagement Book/no value → search for similar titles Table of content	request Shelfmark: LN-U 10-19889 → Other editions
19.	Mihaylov, Todor: Knowledge-enhanced neural networks for machine reading comprehension / Todor Borisov Mihaylov ; supervisor: Prof. Dr. Anette Frank. - Heidelberg, 2022. - 1 Online-Ressource (ix, 159 Seiten) DOI: 10.11588/heidok.00034352 Themen: Computerlinguistik \| Deep learning \| Leseverstehen \| Neuronales Netz Online resource → search for similar titles	use online → Other editions
20.	Graupe, Daniel: Principles of artificial neural networks : basic designs to deep learning / Daniel Graupe (University of Illinois, Chicago, USA). - 4th edition. - Singapore ; Hackensack, NJ ; London: World Scientific Publishing, [2019]. - xvi, 422 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 9789811201226 (Advanced series in circuits and systems ; vol. 8) Themen: Deep learning \| Neuronales Netz Book/no value → Collective title → search for similar titles Table of content	request Shelfmark: UBN/ST 301 G774(4) → Other editions

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