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1.	Kim, Hee Eun: Rapid convolutional neural networks for Gram-stained image classification at inference time on mobile devices : empirical study from transfer learning to optimization / Hee E. Kim, Mate E. Maros, Fabian Siegel, Thomas Ganslandt, 4 November 2022. - 12 S. : Illustrationen In: Biomedicines, ISSN 2227-9059. 10(2022), 11, Artikel-ID 2808, Seite 1-12 DOI: 10.3390/biomedicines10112808 Online-Ressource Zeitschriftenartikel → Zeitschrift → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben
2.	Kim, Hee Eun: Lightweight visual transformers outperform convolutional neural networks for gram-stained image classification : an empirical study / Hee E. Kim, Mate E. Maros, Thomas Miethke, Maximilian Kittel, Fabian Siegel and Thomas Ganslandt, 30 April 2023. - 14 S. : Illustrationen In: Biomedicines, ISSN 2227-9059. 11(2023), 5 vom: Apr., Seite 1-14 DOI: 10.3390/biomedicines11051333 Online-Ressource Zeitschriftenartikel → Zeitschrift → Ähnliche Titel suchen	→ Andere Auflagen/Ausgaben
3.	Kim, Hee Eun: Transfer learning for medical image classification : a literature review / Hee E. Kim, Alejandro Cosa-Linan, Nandhini Santhanam, Mahboubeh Jannesari, Mate E. Maros and Thomas … , 13 April 2022. - 13 S. In: BMC medical imaging, ISSN 1471-2342. 22(2022), Artikel-ID 69, Seite 1-13 DOI: 10.1186/s12880-022-00793-7 Online-Ressource Zeitschriftenartikel → Zeitschrift → Ähnliche Titel suchen	→ Andere Auflagen/Ausgaben
4.	Aggarwal, Charu C.: Neural Networks and Deep Learning : A Textbook / by Charu C. Aggarwal. - 2nd ed. 2023.. - Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(XXIV, 529 p. 150 illus., 22 illus. in color.), ISBN 978-3-031-29642-0 DOI: 10.1007/978-3-031-29642-0 Themen: Big Data \| Datenanalyse \| Datenauswertung \| Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz \| Support-Vektor-Maschine Online-Ressource → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben
5.	Papa, Joe: PyTorch kompakt : Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle / Joe Papa ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau. - 1. Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, 2022. - 235 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-3-96009-185-1 Themen: Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| PyTorch Buch/keine Angabe → Ähnliche Titel suchen Inhaltsverzeichnis	entliehen (gesamte Vormerkungen: 0) Signatur: LN-U 10-19621 → Andere Auflagen/Ausgaben
6.	Berlyand, Leonid: Mathematics of deep learning : an introduction / Leonid Berlyand and Pierre-Emmanuel Jabin. - Berlin ; Boston: De Gruyter, [2023]. - VI, 126 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-11-102431-8 (De Gruyter graduate) Themen: Angewandte Mathematik \| Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz Buch/keine Angabe → Ähnliche Titel suchen Inhaltsverzeichnis	bestellen Signatur: LN-U 10-19882 → Andere Auflagen/Ausgaben
7.	Golla, Alena-Kathrin: Optimized training pipeline for deep learning applications in medical image processing / vorgelegt von Alena-Kathrin Golla ; Referent: Prof. Dr. Ing. Frank G. Zöllner. - Heidelberg, 2022. - 1 Online-Ressource (xviii, 112 Seiten) : Illustrationen, Diagramme DOI: 10.11588/heidok.00030833 Themen: Bildverarbeitung \| Deep learning Online-Ressource → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben
8.	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 Themen: Deep learning \| Keras <Framework, Informatik> \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz \| Programmbibliothek \| Python 3.0 \| Python <Programmiersprache> \| TensorFlow Buch/keine Angabe → Ähnliche Titel suchen Inhaltsverzeichnis	bestellen Signatur: LN-U 10-18726::(3) → Andere Auflagen/Ausgaben
9.	Lanquillon, Carsten: Knowledge Science – Grundlagen : Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten / von Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht. - 1st ed. 2023.. - Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023.. - 1 Online-Ressource(VI, 207 S. 70 Abb., 12 Abb. in Farbe.), ISBN 978-3-658-41689-8 DOI: 10.1007/978-3-658-41689-8 Themen: Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz \| Text Mining \| Wissensmanagement Online-Ressource → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben
10.	AI in Museums : reflections, perspectives and applications / Sonja Thiel, Johannes C. Bernhardt (eds.). - Bielefeld: transcript, 2024. - 1 Online-Ressource (318 Seiten), ISBN 978-3-8394-6710-7 (Edition Museum ; 74) DOI: 10.1515/9783839467107 Themen: Deep learning \| Digitalisierung \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Museumskunde \| Neue Medien Online-Ressource → Übergeordnete Aufnahme → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben
11.	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 (De Gruyter STEM) (Machine Learning under Resource Constraints ; Volume 3) DOI: 10.1515/9783110785982 Themen: Big Data \| Eingebettetes System \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen Online-Ressource → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben
12.	Mueller, John Paul: Deep Learning kompakt für dummies / John Paul Mueller und Luca Massaron ; Übersetzung aus dem Amerikanischen von Simone Linke. - 1. Auflage. - Weinheim: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2020. - 364 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-527-71687-6 (... für dummies) (Lernen einfach gemacht) Themen: Deep learning \| Künstliche Intelligenz Buch/keine Angabe → Ähnliche Titel suchen Inhaltsverzeichnis	entliehen (gesamte Vormerkungen: 0) Signatur: LN-U 10-19309 → Andere Auflagen/Ausgaben
13.	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 Themen: Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Neuronales Netz \| PyTorch \| Python <Programmiersprache> Buch/keine Angabe → Ähnliche Titel suchen Inhaltsverzeichnis	bestellen Signatur: LN-U 10-19338 → Andere Auflagen/Ausgaben
14.	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 Themen: API \| Big Data \| Bilderzeugung \| Data Science \| Deep learning \| Keras <Framework, Informatik> \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Maschinelles Sehen \| Neuronales Netz \| PyTorch \| Sprachverarbeitung \| TensorFlow Buch/keine Angabe → Ähnliche Titel suchen Inhaltsverzeichnis	entliehen (gesamte Vormerkungen: 0) Signatur: LN-U 10-19656 → Andere Auflagen/Ausgaben
15.	Hormann, Luca: Can oracle-based imitation learning improveneural machine translation with dataaggregation? / Luca Oliver Hormann ; reviewer: Prof. Dr. Stefan Riezler [und ein weiterer Gutachter]. - Heidelberg, 16 Sep. 2021. - 1 Online-Ressource (75 Seiten) : Illustrationen, Diagramme DOI: 10.11588/heidok.00030516 Themen: Deep learning \| Experte \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelle Übersetzung \| Maschinelles Lernen \| Nachahmung \| Operante Konditionierung \| Sprachverstehen \| Student \| Unüberwachtes Lernen \| Überwachtes Lernen Online-Ressource → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben
16.	Taulli, Tom: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz : eine nichttechnische Einführung / Tom Taulli. - Berlin: Springer, [2022]. - 1 Online-Ressource (XVII, 211 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-3-662-66283-0 (Sachbuch) DOI: 10.1007/978-3-662-66283-0 Themen: Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Natürliche Sprache Online-Ressource → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben
17.	AI - limits and prospects of artificial intelligence / Peter Klimczak, Christer Petersen (eds.). - Bielefeld: transcript, 2023. - 1 Online-Ressource (288 Seiten), ISBN 978-3-8394-5732-0 (KI-Kritik ; volume 4) DOI: 10.1515/9783839457320 Themen: Big Data \| Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Maschinelles Lernen \| Medienphilosophie \| Neue Medien Online-Ressource → Übergeordnete Aufnahme → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben
18.	Salvaris, Mathew: Deep Learning mit Microsoft Azure / Mathew Salvaris, Danielle Dean, Wee Hyong Tok. - 1. Auflage. - Bonn: Rheinwerk Verlag, 2019. - 261 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-8362-6993-3 (Rheinwerk Computing) Themen: Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Neuronales Netz \| Softwareplattform \| Windows Azure Buch/keine Angabe → Ähnliche Titel suchen Inhaltsverzeichnis	bestellen Signatur: LN-U 10-19056 → Andere Auflagen/Ausgaben
19.	Tunstall, Lewis: Natural Language Processing mit Transformern : Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen / Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf ; Vorwort von Aurélien Géron ; Deutsche Übersetzung v… . - 1. Auflage, Deutsche Ausgabe. - Heidelberg: O'Reilly, 2023. - 430 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-202-5 (Animals) Themen: Automatische Sprachanalyse \| Chatbot \| Data Mining \| Deep learning \| Künstliche Intelligenz \| Text Mining Buch/keine Angabe → Ähnliche Titel suchen Inhaltsverzeichnis	bestellen Signatur: LN-U 10-19802 → Andere Auflagen/Ausgaben
20.	Buduma, Nithin: Fundamentals of deep learning : designing next-generation machine intelligence algorithms / Nithin Buduma, Nikhil Buduma, and Joe Papa ; with contributions by Nicholas Locascio. - Second edition. - Beijing ; Boston ; Farnham ; Sebastopol ; Tokyo: O'Reilly, 2022. - 1 online resource (76 pages) Themen: Deep learning Online-Ressource → Ähnliche Titel suchen	online aufrufen → Andere Auflagen/Ausgaben

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