| 1. |
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)
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| 2. |
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
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| 3. |
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)
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| 4. |
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
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| 5. |
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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| 6. |
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
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| 7. |
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 |
Signatur: LN-U 10-19998
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| 8. |
Heesen, Bernd: Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R : Anwendungen im Bereich Business Analytics / von Bernd Heesen. -
Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023.. - 1 Online-Ressource(XIII, 495 S. 264 Abb., 188 Abb. in Farbe.), ISBN 978-3-658-41576-1
DOI: 10.1007/978-3-658-41576-1
Online-Ressource |
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| 9. |
Lin, Sarah: Hands-on data science for librarians / Sarah Lin, Dorris Scott. -
Boca Raton ; London ; New York: CRC Press, 2023. - 1 Online-Ressource (xix, 180 Seiten) : Diagramme, ISBN 978-1-003-21801-2
(Chapman & Hall/CRC data science series)
DOI: 10.1201/9781003218012
Online-Ressource |
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| 10. |
Heesen, Bernd: Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R : Anwendungen im Bereich Business Analytics / Bernd Heesen. -
Wiesbaden ; [Heidelberg]: Springer Gabler, [2023]. - XIII, 495 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-658-41575-4
Buch/keine Angabe |
Signatur: LN-U 10-19886
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| 11. |
Neuer, Marcus J.: Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften : Einführung in physikalisch informierte, erklärbare Lernverfahren für KI in technischen Anwendungen / von Marcus J Neuer. - 1st ed. 2024.. -
Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2024.. - 1 Online-Ressource(XVII, 260 S. 78 Abb., 49 Abb. in Farbe.), ISBN 978-3-662-68216-6
DOI: 10.1007/978-3-662-68216-6
Online-Ressource |
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| 12. |
Botsch, Benny: Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen : mit Beispielen in Python / Benny Botsch. -
Berlin ; [Heidelberg]: Springer Spektrum, [2023]. - VIII, 263 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-662-67276-1
Buch/keine Angabe |
Signatur: LN-U 10-19949
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| 13. |
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
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| 14. |
Neuer, Marcus J.: Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften : Einführung in physikalisch-informierte, erklärbare Lernverfahren für KI in technischen Anwendungen / Marcus J. Neuer. -
Berlin ; [Heidelberg]: Springer, [2024]. - XVII, 260 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-662-68215-9
(Lehrbuch)
Buch/keine Angabe |
Signatur: LN-U 10-20012
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| 15. |
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
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| 16. |
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)
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| 17. |
James, Gareth: An introduction to statistical learning : with applications in R / Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. - Second edition. -
New York, NY: Springer, 2021. - 1 Online-Ressource (xv, 607 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-0716-1418-1
(Springer texts in statistics)
(Springer eBook Collection)
DOI: 10.1007/978-1-0716-1418-1
Online-Ressource |
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| 18. |
Haußmann, Manuel: Bayesian neural networks for probabilistic machine learning / vorgelegt von Manuel Haußmann, M.Sc. ; advisor: Prof. Dr. Fred A. Hamprecht. -
Heidelberg, 16 Aug. 2021. - 1 Online-Ressource (169 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
DOI: 10.11588/heidok.00030364
Online-Ressource |
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| 19. |
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
Online-Ressource |
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| 20. |
Kaufmann, Uwe H.: Data Science für Einsteiger : Daten analysieren, interpretieren und richtige Entscheidungen treffen / Uwe H Kaufmann, Amy BC Tan. -
München: Hanser, [2021]. - XIX, 402 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-446-46348-6
Buch/keine Angabe |
Signatur: LN-U 10-19473
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