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GRENZEN DES DEEP LEARNING: Fortgeschrittene Modelle, Trainingsparadigmen und offene Probleme
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Master in Data Sciencery: Ein praktischer Leitfaden zu maschinellem Lernen, Deep Learning und NLP
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Wettervorhersage der nächsten Generation: Deep Learning und Datenanalyse: Hybridstruktur LSTM für Wettervorhersagen
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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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Vektorielle akustische Feldinversion mit Deep Learning: Intelligente Schätzung von Sedimentparametern im flachen Wasser und Vorhersage von Ausbreitungskurven im Normalmodus
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Deep Learning mit PyTorch und Python: Neuronale Netze, Computer Vision und NLP-Anwendunge
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Deep Learning in der POS-Automatisierung: Herausforderungen, Innovationen und Trends: Untersuchung der Auswirkungen auf Effizienz, Genauigkeit und zukünftige Entwicklungen
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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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ANWENDUNGEN DES DEEP LEARNING MIT MATLAB. NEURONALE NETZE ZUR ANPASSUNG VON FUNKTIONEN, CLUSTERN, MUSTERN UND ZEITREIHEN
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DEEP LEARNING FÜR DAS GESUNDHEITSWESEN: AI IN DIAGNOSE, BILDGEBUNG UND GENOMIK
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Deep Learning und KI-Superheld: Beherrsche TensorFlow, Keras und PyTorch: Fortgeschrittenes maschinelles Lernen und KI, neuronale Netzwerke und reale Projekte: 2
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Multimodale Emotionserkennung mithilfe von Deep-Learning-Netzwerken: Fortgeschrittenes Deep Learning und Fusionstechniken für die multimodale Erkennung von Emotionen
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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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Künstliche Intelligenz in der Industrie Maschinelles Lernen und Deep Learning
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TENSORFLOW 2 Deep: Learning und Künstliche Intelligenz
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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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Deep Learning mit Python: Neuronale Netze und KI: Ein praktischer Leitfaden zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen
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Finanzmärkte entschlüsseln mit Deep-Learning-Wellentheorie: Wie neuronale Netze Marktzyklen erkennen und nutzen
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KI-ENTWICKLUNG MIT TENSORFLOW UND PYTORCH: Aufbau intelligenter Systeme mit Deep Learning
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MASCHINELLES LERNENMIT PYTHON SCIKIT-LEARN UND TENSORFLOW: Aufbau intelligenter Systeme mit prädiktiver Modellierung und Deep Learning
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