| 1. |
Wang, Lijing: Data science for the geosciences / Lijing Wang (Lawrence Berkeley National Lab, California), Zhen Yin (Stanford University, California)… . -
Cambridge ; New York, NY ; Port Melbourne, VIC ; New Delhi ; Singapore: Cambridge University Press, 2024. - xiii, 244 Seiten, 8 ungezählte Seiten Bildtafeln : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-009-20141-4
 Buch/keine Angabe |
Signatur: UBN/TG 1111 W246
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| 2. |
Petrelli, Maurizio: Machine Learning for Earth Sciences : Using Python to Solve Geological Problems / by Maurizio Petrelli. - 1st ed. 2023.. -
Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(XVI, 209 p. 102 illus., 99 illus. in color.), ISBN 978-3-031-35114-3
(Springer Textbooks in Earth Sciences, Geography and Environment)
DOI: 10.1007/978-3-031-35114-3
 Online-Ressource |
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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. - 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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| 4. |
Liemohn, Michael W.: Data analysis for the geosciences : essentials of uncertainty, comparison, and visualization / Michael W. Liemohn (University of Michigan, USA). -
Hoboken, NJ: Wiley Blackwell, 2024. - xxiii, 424 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-119-74787-1
(Advanced textbook ; 5)
Buch/keine Angabe |
Signatur: UBN/TG 1111 L719
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| 5. |
Petrelli, Maurizio: Introduction to Python in Earth Science Data Analysis : From Descriptive Statistics to Machine Learning / by Maurizio Petrelli. - 1st ed. 2021.. -
Cham: Springer International Publishing, 2021.. - 1 Online-Ressource(XV, 229 p. 112 illus., 104 illus. in color.), ISBN 978-3-030-78055-5
(Springer Textbooks in Earth Sciences, Geography and Environment)
(Springer eBook Collection)
DOI: 10.1007/978-3-030-78055-5
Online-Ressource |
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| 6. |
Petrelli, Maurizio: Introduction to Python in earth science data analysis : from descriptive statistics to machine learning / Maurizio Petrelli. -
Cham, Switzerland: Springer, [2021]. - xv, 229 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-030-78054-8
(Springer textbooks in earth sciences, geography and environment)
(Springer textbook)
Buch/keine Angabe |
Signatur: UBN/TG 1112 P494
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| 7. |
Encyclopedia of Mathematical Geosciences / edited by B. S. Daya Sagar, Qiuming Cheng, Jennifer McKinley, Frits Agterberg. - 1st ed. 2023.. -
Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(555 illus., 344 illus. in color. eReference.), ISBN 978-3-030-85040-1
(Encyclopedia of Earth Sciences Series)
DOI: 10.1007/978-3-030-85040-1
Online-Ressource |
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| 8. |
Wu, Jiaping: Quantitative analysis and modeling of earth and environmental data : space-time and spacetime data considerations / Jiaping Wu, Junyu He, George Christakos. -
Amsterdam ; Kidlington, Oxford ; Cambridge, MA: Elsevier, [2022]. - 1 Online-Ressource (x, 492 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-0-12-816342-9
DOI: 10.1016/C2018-0-00055-9
Online-Ressource |
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| 9. |
Burd, Adrian: Mathematical methods in the earth and environmental sciences / Adrian Burd (University of Georgia). -
Cambridge ; New York, NY ; Port Melbourne: Cambridge University Press, 2019. - xiii, 584 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-1-107-11748-8
DOI: 10.1017/9781316338636
Buch/keine Angabe |
Signatur: UBN/TG 1111 B949
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| 10. |
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 |
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| 11. |
Sick, Beate: Probabilistic Deep Learning / Sick, Beate. - 1st edition. -
[Erscheinungsort nicht ermittelbar]: Manning Publications, 2020. - 1 online resource (296 pages), ISBN 978-1-61729-607-9
Online-Ressource |
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| 12. |
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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| 13. |
Stevens, Eli: Deep learning with PyTorch / Eli Stevens, Luca Antiga, and Thomas Viehmann ; foreword by Soumith Chintala. -
Shelter Island: Manning, [2020]. - xxviii, 490 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-1-61729-526-3
Buch/keine Angabe |
Signatur: LN-U 10-19504
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| 14. |
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
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| 15. |
Reddy, T. Agami: Applied Data Analysis and Modeling for Energy Engineers and Scientists / by T. Agami Reddy, Gregor P. Henze. - 2nd ed. 2023.. -
Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(XXI, 609 p. 400 illus., 194 illus. in color.), ISBN 978-3-031-34869-3
DOI: 10.1007/978-3-031-34869-3
Online-Ressource |
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| 16. |
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)
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| 17. |
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
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| 18. |
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
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| 19. |
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
Buch/keine Angabe |
Signatur: LN-U 10-19437
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| 20. |
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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