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Zhang, Aston [VerfasserIn]; Lipton, Zachary [VerfasserIn]; Li, Mu [VerfasserIn]; Smola, Alexander J. [VerfasserIn]

Dive into deep learning

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Cambridge; New York; Port Melbourne; New Delhi; Singapore: Cambridge University Press, 2024
Friedman, Daniel P. [VerfasserIn]; Mendhekar, Anurag [VerfasserIn] ; Su, Qingqing [IllustratorIn]; Steele, Guy L. [VerfasserIn eines Vorworts]; Norvig, Peter [VerfasserIn eines Vorworts]

The little learner : a straight line to deep learning

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Cambridge, Massachusetts; London, England: The MIT Press, [2023]
Foster, David [VerfasserIn]

Generative deep learning : teaching machines to paint, write, compose, and play - [First edition]

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Beijing; Boston; Farnham; Sebastopol; Tokyo: O'Reilly, July 2019
Goodfellow, Ian [VerfasserIn]; Bengio, Yoshua [VerfasserIn]; Courville, Aaron [VerfasserIn] ; Lenz, Guido [ÜbersetzerIn]

Deep Learning : das umfassende Handbuch : Grundlagen, aktuelle Verfahren und Algorithmen, neue Forschungsansätze - [1. Auflage]

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Frechen: mitp, 2018

Erschienen in: mitp Business
Lapan, Maxim [VerfasserIn]

Deep reinforcement learning hands-on : apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more

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Birmingham; Mumbai: Packt Publishing, June 2018

Erschienen in: Expert insight
Armanious, Karim [VerfasserIn] ; Yang, Bin [AkademischeR BetreuerIn] Universität Stuttgart

Generative adversarial networks and deep learning for medical image analysis

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Stuttgart, 2022
Ketkar, Nikhil [VerfasserIn]; Moolayil, Jojo [VerfasserIn]

Deep learning with Python : learn best practices of deep learning models with PyTorch - [Second edition]

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New York: Apress, [2021]
Chollet, François [VerfasserIn] ; Lorenzen, Knut [ÜbersetzerIn]

Deep Learning mit Python und Keras : das Praxis-Handbuch : vom Entwickler der Keras-Bibliothek - [1. Auflage]

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Frechen: mitp, 2018
Howard, Jeremy [VerfasserIn]; Gugger, Sylvain [VerfasserIn] ; Chintala, Soumith [VerfasserIn eines Vorworts]

Deep learning for coders with fastai and PyTorch : AI applications without a PhD - [First edition]

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Beijing; Boston; Farnham; Sebastopol; Tokyo: O'Reilly, July 2020
Jiang, Xiaoyue [HerausgeberIn]; Hadid, Abdenour [HerausgeberIn]; Pang, Yanwei [HerausgeberIn]; Granger, Eric [HerausgeberIn]; Feng, Xiaoyi [HerausgeberIn]

Deep learning in object detection and recognition

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Singapore: Springer, [2019]
Moolayil, Jojo [VerfasserIn]

Learn Keras for deep neural networks : a fast-track approach to modern deep learning with Python

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New York, NY: Apress, [2019]
Raschka, Sebastian [VerfasserIn]; Mirjalili, Vahid [VerfasserIn]

Python machine learning : machine learning and deep learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2 - [Third edition]

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Birmingham; Mumbai: Packt, December 2019

Erschienen in: Expert insight
Wartala, Ramon [VerfasserIn]

Praxiseinstieg Deep Learning : mit Python, Caffe, TensorFlow und Spark eigene Deep-Learning-Anwendungen erstellen - [1. Auflage]

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Heidelberg: O'Reilly, 2018
Goodfellow, Ian [VerfasserIn]; Bengio, Yoshua [VerfasserIn]; Courville, Aaron [VerfasserIn] ; MIT Press

Deep learning

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Cambridge, Massachusetts; London, England: The MIT Press, [2016]

Erschienen in: Adaptive computation and machine learning
Verma, Brijesh [VerfasserIn]; Zhang, Ligang [VerfasserIn]; Stockwell, David [VerfasserIn]

Roadside video data analysis : deep learning

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Singapore: Springer, [2017]

Erschienen in: Studies in computational intelligence ; 711
Schick, Nina [VerfasserIn]

Deep fakes and the infocalypse

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London: Monoray, 2020
Chollet, François [VerfasserIn]

Deep learning with Python

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Shelter Island, NY: Manning, [2018]
Lede, Stephan [VerfasserIn] ; Hardt, Wolfram [AkademischeR BetreuerIn]; Schmidt, René [AkademischeR BetreuerIn] Technische Universität Chemnitz

Analyse des Ressourcenverbrauchs von Deep Learning Methoden zur Einschlagslokalisierung auf eingebetteten Systemen

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Chemnitz: Technische Universität Chemnitz, Fakultät für Informatik, Januar 2023

Erschienen in: Chemnitzer Informatik-Berichte ; 2023,1
Russell, Stuart J. [VerfasserIn]; Norvig, Peter [VerfasserIn] ; Pearson Studium

Künstliche Intelligenz : ein moderner Ansatz - [4., aktualisierte Auflage]

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München: Pearson, [2023]

Erschienen in: it - Informatik
Vogel, Paul [VerfasserIn] ; Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Künstliche Intelligenz und Datenschutz : Vereinbarkeit intransparenter Systeme mit geltendem Datenschutzrecht und potentielle Regulierungsansätze - [1. Auflage]

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Baden-Baden: Nomos, 2022

Erschienen in: Robotik und Recht ; 26

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