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.
Aktuelles
Am Dienstag, 9.7., sind die Ausleihen der Universitätsbibliothek (Haupt- und Zweigstelle) geschlossen. mehr...
+ Suchhistorie (1 Recherche)
RSSDrucker
Folder
Sortierung: 
Kein Fach bevorzugen

Treffer einschränken:

 bis  
 
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)
2. 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 
3. Schell, Uli: Maschinelles Lernen mit R : Daten aufbereiten und verarbeiten mit H2O und Keras / Uli Schell. -
München: Hanser, [2022]. - XIV, 365 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-446-47165-8
Buch/keine Angabe 
Signatur: LN-U 10-19675
4. 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
5. 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)
6. 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)
7. 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)
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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
Folder
Bei Erscheinungsjahren bis 1961 prüfen Sie bitte auch die Bestände im DigiKat.
zum Seitenanfang