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)
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Signatur: LN-U 10-19478
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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
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Signatur: LN-U 10-18726::(3)
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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
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Signatur: LN-U 10-19661::(2)
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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
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Signatur: LN-U 10-19317
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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
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Signatur: LN-U 10-19656
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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
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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
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Signatur: LN-U 10-19463
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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)
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Signatur: LN-U 10-19308::(2)
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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
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Signatur: LN-U 10-18726::(2)
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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)
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Präsenznutzung
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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)
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Signatur: LN-U 10-19028::(2)
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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
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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](/https/katalog.ub.uni-heidelberg.de/opacicon/silk/page_world.png) Online-Ressource
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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
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Signatur: LN-U 10-19565
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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
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Signatur: LN-U 10-18946
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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
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Signatur: LN-U 10-19425
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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)
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Signatur: LN-U 10-19028
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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
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Signatur: LN-U 10-19689
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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
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Signatur: LN-U 10-18725
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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
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Signatur: LN-U 10-19338
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