1. |
Haußmann, Manuel: Bayesian neural networks for probabilistic machine learning / vorgelegt von Manuel Haußmann, M.Sc. ; advisor: Prof. Dr. Fred A. Hamprecht, second referee: Prof. R… . - Heidelberg, 2021. - xiii, 153 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Buch/keine Angabe
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2. |
Haußmann, Manuel: Sampling-free variational inference of Bayesian neural networks by variance backpropagation / Manuel Haußmann, Fred A. Hamprecht, Melih Kandemir, 2018. - 15 S. In: De.arxiv.org. (2018), Artikel-ID 1805.07654, Seite 1-15 DOI: 10.48550/arXiv.1805.07654
Online-Ressource
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Bibliographieeintrag
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3. |
Machine Learning under Resource Constraints : Applications / edited by Katharina Morik, Christian Wietfeld, Jörg Rahnenführer. - Berlin ; Boston: De Gruyter, 2022. - 1 Online-Ressource (VIII, 470 Seiten), ISBN 978-3-11-078598-2 (Machine Learning under Resource Constraints ; Volume 3) (De Gruyter STEM) DOI: 10.1515/9783110785982
Online-Ressource
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4. |
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
Online-Ressource
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5. |
Kirschbaum, Elke: Novel machine learning approaches for neurophysiological data analysis / put forward by Elke Kirschbaum, born in Balingen ; referees: Prof. Dr. rer. nat. Fred A. Hamprech… . - Heidelberg, 2019. - 1 Online-Ressource (xii, 172 Seiten) DOI: 10.11588/heidok.00027449
Online-Ressource
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6. |
Berg, Stuart: ilastik : interactive machine learning for (bio)image analysis / Stuart Berg, Dominik Kutra, Thorben Kroeger, Christoph N. Straehle, Bernhard X. Kausler, Carsten Hau… . - London, New York: Nature Publishing Group, 2019. - 1 Online-Ressource (9 Seiten) DOI: 10.1038/s41592-019-0582-9
Online-Ressource
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7. |
Peter, Sven: Machine learning under test-time budget constraints / put forward by Sven Peter, M.Sc. ; referees: Prof. Dr. Fred A. Hamprecht, Prof. Dr. Carsten Rother. - Heidelberg: Ruprecht-Karls-Universität, [2019?]. - x, 100 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Buch/keine Angabe
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8. |
Kirschbaum, Elke: Novel machine learning approaches for neurophysiological data analysis / put forward by Elke Kirschbaum ; referees: Prof. Dr. rer. nat. Fred A. Hamprecht [und ein weiterer … . - Heidelberg, 2019. - xii, 172 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Buch/keine Angabe
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9. |
Thommes, Tobias: Interconnect technologies for very large spiking neural networks / put forward by M.Sc. Tobias Thommes ; referees: Dr. habil. Johannes Schemmel [und ein weiterer Gutac… . - Heidelberg, 20 Dez. 2023. - 1 Online-Ressource (256 Seiten) : Illustrationen, Diagramme DOI: 10.11588/heidok.00034189
Online-Ressource
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10. |
Haußmann, Manuel: Deep active learning with adaptive acquisition / Manuel Haußmann, Fred Hamprecht and Melih Kandemir, 27 Jun 2019. - 7 S. In: De.arxiv.org. (2019), Artikel-ID 1906.11471, Seite 1-7 DOI: 10.48550/arXiv.1906.11471
Online-Ressource
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Bibliographieeintrag
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11. |
Kirschbaum, Elke: LeMoNADe : Learned Motif and Neuronal Assembly Detection in calcium imaging videos / Elke Kirschbaum, Manuel Haußmann, Steffen Wolf, Hannah Sonntag, Justus Schneider, Shehabeldin Elzohe… , 26 June 2018. - 28 S. In: De.arxiv.org. (2018), Artikel-ID 1806.09963, Seite 1-28 DOI: 10.48550/arXiv.1806.09963
Online-Ressource
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Bibliographieeintrag
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12. |
Murphy, Kevin P.: Probabilistic machine learning : advanced topics / Kevin P. Murphy. - Cambridge, Massachusetts ; London, England: The MIT Press, [2023]. - xxxi, 1319 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-0-262-04843-9 (Adaptive computation and machine learning)
Buch/keine Angabe
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13. |
Fita Sanmartín, Enrique: Exploring graph structures : learning and analysis / put forward by M.Sc. Enrique Fita Sanmartin ; Advisor: Prof. Dr. Fred A. Hamprecht [und ein weiterer… . - Heidelberg: Universitätsbibliothek Heidelberg, 29 Mai 2024. - 1 Online-Ressource (xvii, 213 Seiten) : Illustrationen, Diagramme DOI: 10.11588/heidok.00034851
Online-Ressource
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14. |
Basler, Daniel: Neuronale Netze mit C# programmieren : mit praktischen Beispielen für Machine Learning im Unternehmenseinsatz / Daniel Basler. - München: Hanser, [2021]. - XVI, 357 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-446-46229-8
Buch/keine Angabe
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Signatur: LN-U 10-19497
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15. |
Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für dummies / Jörn Fischer ; Fachkorrektur von Prof. Dr. Kai Eckert und Prof. Dr. Ivo Wolf. - 1. Auflage. - Weinheim: Wiley-VHC GmbH, 2024. - 340 Seiten : Illustrationen, Tabellen, ISBN 978-3-527-72055-2 (Lernen einfach gemacht) (... für Dummies)
Buch/keine Angabe
Inhaltsverzeichnis: 1, 2
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Signatur: LN-U 10-19998
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16. |
Fita Sanmartín, Enrique: Exploring graph structures : learning and analysis / put forward by M.Sc. Enrique Fita Sanmartin ; Advisor: Prof. Dr. Fred A. Hamprecht [und ein weiterer… . - Heidelberg: Universitätsbibliothek Heidelberg, [2024?]. - xvii, 213 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Buch/keine Angabe
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17. |
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
Online-Ressource
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18. |
Krauss, Patrick: Künstliche Intelligenz und Hirnforschung : neuronale Netze, Deep Learning und die Zukunft der Kognition / Patrick Krauss. - Berlin ; [Heidelberg]: Springer, [2023]. - XII, 294 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-662-67178-8 (Sachbuch)
Buch/keine Angabe
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19. |
Meyer, Joseph Theo: Statistical learning for structured models: tree based methods and neural networks / vorgelegt von Meyer, Joseph Theo ; Betreuer : Prof. Dr. Enno Mammen. - Heidelberg, 04 Okt. 2023. - 1 Online-Ressource (186 Seiten) : Diagramme DOI: 10.11588/heidok.00033849
Online-Ressource
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20. |
Meyer, Joseph Theo: Statistical learning for structured models: tree based methods and neural networks / vorgelegt von Meyer, Joseph Theo ; Betreuer : Prof. Dr. Enno Mammen. - Heidelberg, [2023?]. - 186 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Buch/keine Angabe
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