Navigation überspringen
Universitätsbibliothek Heidelberg
Bitte beachten Sie die Auswahl Ihrer aktuellen Leihzweigstelle. Mit ihr legen Sie fest, welche Ausgabeorte Ihnen bei einer Bestellung oder Vormerkung angeboten werden. Außerdem hat sie Einfluss auf die Anzeige des Ausleihstatus ('ausleihbar' oder 'bestellbar') der Medien.
+ Suchhistorie (1 Recherche)
DigiKat (1936-1961): - Parallelrecherche im DigiKat läuft noch... RSSDrucker
Folder
|<  [1-20]  [21-40]  [41-60]  [61-80]  [81-100] ... >|
Sortierung: 
Kein Fach bevorzugen

Treffer einschränken:

764.076 Titel < 1825
 bis  
 
1. Dürr, Oliver: Probabilistic deep learning : with Python, Keras and TensorFlow Probability / Oliver Dürr, Beate Sick with Elvis Murina. -
Shelter Island: Manning, [2020]. - xviii, 274 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-1-61729-607-9
(Exercises in Jupyter Notebooks)
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19478
2. 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
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-18726::(3)
3. Chollet, François: Deep learning with Python / François Chollet. - Second edition. -
Shelter Island, NY: Manning, [2021]. - xxiv, 478 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-61729-686-4
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19661::(2)
4. Patel, Ankur A.: Praxisbuch Unsupervised Learning : Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren / Ankur A. Patel ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau. - 1. Auflage, deutsche Ausgabe. -
Heidelberg: O'Reilly, 2020. - XXI, 334 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-127-1
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19317
5. 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
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19656
6. High performance computing and artificial intelligence for geosciences / editors Yuzhu Wang, Jinrong Jiang, Yangang Wang. -
Basel: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2023. - 1 Online-Ressource (vii, 178 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, Karten, ISBN 978-3-0365-8181-1
Online-Ressource 
7. 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
Buch/keine Angabe 
 Inhaltsverzeichnis: 1, 2
Signatur: LN-U 10-19463
8. Deru, Matthieu: Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js / Matthieu Deru, Alassane Ndiaye. - 2., aktualisierte und erweiterte Auflage. -
Bonn: Rheinwerk Verlag, 2020. - 496 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-8362-7425-8
(Rheinwerk Computing)
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19308::(2)
9. 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. - 2. Auflage. -
Heidelberg: O'Reilly, [2020]. - XXVII, 822 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-124-0
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-18726::(2)
10. Géron, Aurélien: Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems / Aurélien Géron. - Second edition. -
Beijing ; Boston ; Farnham ; Sebastopol ; Tokyo: O'Reilly, September 2019. - XXV, 819 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-4920-3264-9
(Covid-19 collection)
Buch/keine Angabe 
Präsenznutzung
11. Steinwendner, Joachim: Neuronale Netze programmieren mit Python / Joachim Steinwendner, Roland Schwaiger. - 2., aktualisierte und überarbeitete Auflage. -
Bonn: Rheinwerk Computing, 2020. - 479 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-3-8362-7450-0
(Rheinwerk computing)
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19028::(2)
12. Ketkar, Nikhil: Deep Learning with Python : Learn Best Practices of Deep Learning Models with PyTorch / Ketkar, Nikhil. - 2nd edition. -
[Erscheinungsort nicht ermittelbar]: Apress, 2021. - 1 online resource (316 pages), ISBN 978-1-4842-5364-9
Online-Ressource 
13. Yalçın, Orhan: Applied Neural Networks with TensorFlow 2 : API Oriented Deep Learning with Python / Yalçın, Orhan. - 1st edition. -
[Erscheinungsort nicht ermittelbar]: Apress, 2020. - 1 online resource (306 pages), ISBN 978-1-4842-6513-0
Online-Ressource 
14. Yalçın, Orhan Gazi: Applied neural networks with TensorFlow 2 : API oriented deep learning with Python / Orhan Gazi Yalçın. -
New York, NY: Apress, [2021]. - xix, 295 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-4842-6512-3
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19565
15. Chollet, François: Deep Learning mit R und Keras : das Praxis-Handbuch ; von Entwicklern von Keras und RStudio / François Chollet mit J.J. Allaire ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Knut Lorenzen. - 1. Auflage. -
Frechen: mitp, 2018. - 442 Seiten : Diagramme, Illustrationen, ISBN 978-3-95845-893-2
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-18946
16. Pointer, Ian: PyTorch für Deep Learning : Anwendungen für Bild-, Ton- und Textdaten entwickeln und deployen / Ian Pointer ; deutsche Übersetzung von Marcus Fraaß. - 1. Auflage. -
Heidelberg: O'Reilly, 2021. - XXII, 247 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-3-96009-134-9
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19425
17. Schwaiger, Roland: Neuronale Netze programmieren : mit Python / Roland Schwaiger, Joachim Steinwendner. - 1. Auflage. -
Bonn: Rheinwerk Computing, 2019. - 447 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-8362-6142-5
(Rheinwerk Computing)
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19028
18. Hirschle, Jochen: Deep Natural Language Processing : Einstieg in Word Embedding, Sequence-to-Sequence-Modelle und Transformer mit Python / Jochen Hirschle. -
München: Hanser, [2022]. - VIII, 248 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-446-47363-8
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19689
19. Hope, Tom: Einführung in TensorFlow : Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen / Tom Hope, Yehezkel S. Resheff & Itay Lieder ; deutsche Übersetzung von Kristian Rother & Thomas Lotz… . - 1. Auflage. -
Heidelberg: O'Reilly, [2018]. - XI, 224 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-074-8
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-18725
20. 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
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19338
Folder
|<  [1-20]  [21-40]  [41-60]  [61-80]  [81-100] ... >|
Bei Erscheinungsjahren bis 1961 prüfen Sie bitte auch die Bestände im DigiKat.
zum Seitenanfang