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Ein System zur Vorhersage und Analyse von Krebserkrankungen mit DL Algo: Ein System zur Vorhersage und Analyse von Krebserkrankungen mit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen
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Agile Entwicklung von Deep Learning-Anwendungen: Empfehlung und Unternehmen-smanagement-systeme Praktische Fälle
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DEEP LEARNING FÜR DAS GESUNDHEITSWESEN: AI IN DIAGNOSE, BILDGEBUNG UND GENOMIK
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Angewandte Mathematik für künstliche Intelligenz: Der linearen Algebra und der Statistik durch Machine Learning und Deep Learning einen Sinn verleihen.
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Neuronale Netze programmieren mit Python: Der Einstieg in KI, Machine Learning und Deep Learning. Mit KI-Lernumgebung, Python-Crashkurs, Keras und TensorFlow
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PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
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BEWERTUNG DES HAUTZUSTANDS UND DER GESUNDHEITLICHEN AUSWIRKUNGEN: Maschinelles Lernen & Deep Learning Technologie
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Finanzmärkte entschlüsseln mit Deep-Learning-Wellentheorie: Wie neuronale Netze Marktzyklen erkennen und nutzen
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Deep Learning und KI-Superheld: Beherrsche TensorFlow, Keras und PyTorch: Fortgeschrittenes maschinelles Lernen und KI, neuronale Netzwerke und reale Projekte
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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ FÜR ABSOLUTE ANFÄNGER MIT TENSORFLOW UND KERAS: Ein praxisorientierter Einstieg in smarte Anwendungen mit Python, Deep Learning und neuronalen Netzen
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Nutzung von Deep Learning für die Erkennung von Emotionen in der Sprache: Mastering Deep Learning für die Erkennung von Sprachemotionen: Techniken, Herausforderungen und Anwendungen
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MASCHINELLES LERNENMIT PYTHON SCIKIT-LEARN UND TENSORFLOW: Aufbau intelligenter Systeme mit prädiktiver Modellierung und Deep Learning
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Python-Programmierung für künstliche Intelligenz: Mit TensorFlow und Scikit-learn zur Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen und Deep-Learning-Modellen
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Die Black Box enthüllen: Praktisches Deep Learning und erklärbare KI
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Deep Learning-Konzepte und -Techniken
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Deep Learning mit TensorFlow und PyTorch: Erstellen Sie Schritt für Schritt Ihre ersten Projekte zur künstlichen Intelligenz
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Pixels & Pinselstriche: Wie Deep Learning, Daten und neuronale Netze Kunst neu erfinden
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Die KI-Revolution: Maschinelles Lernen und Deep Learning verstehen: Erforschung der Grundlagen, Fortschritte und Auswirkungen intelligenter Systeme
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Zeichendetektion und -erkennung mit CNN und maschinellem Lernen: Verbesserung der Mensch-Maschine-Interaktion durch Deep Learning
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