Bücher zum Thema „Apprentissage profond – Réseaux neuronaux (informatique)“
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Rojas, Raúl. Neural networks: A systematic introduction. Berlin: Springer-Verlag, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenThomas, Schiex, Hrsg. Intelligence artificielle et informatique théorique. Toulouse: Cépaduès-éd., 1994.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSøren, Brunak, Hrsg. Bioinformatics: The machine learning approach. 2. Aufl. Cambridge, Mass: MIT Press, 2001.
Den vollen Inhalt der Quelle findenE, Nicholson Ann, Hrsg. Bayesian artificial intelligence. 2. Aufl. Boca Raton, FL: CRC Press, 2011.
Den vollen Inhalt der Quelle findenDeep Learning: A Practitioner's Approach. O'Reilly Media, 2017.
Den vollen Inhalt der Quelle findenKorb, Kevin B., und Ann E. Nicholson. Bayesian Artificial Intelligence. Taylor & Francis Group, 2003.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBayesian Artificial Intelligence. Taylor & Francis Group, 2023.
Den vollen Inhalt der Quelle findenApplied Deep Learning and Computer Vision for Self-Driving Cars: Build Autonomous Vehicles Using Deep Neural Networks and Behavior-Cloning Techniques. Packt Publishing, Limited, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenFundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms. O'Reilly Media, 2017.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBayesian Networks and Decision Graphs (Information Science and Statistics). Springer, 2007.
Den vollen Inhalt der Quelle findenNielsen, Thomas D., und Finn V. Jensen. Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer New York, 2010.
Den vollen Inhalt der Quelle findenPractical AI for Cybersecurity. Auerbach Publishers, Incorporated, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenDas, Ravi. Practical AI for Cybersecurity. Auerbach Publishers, Incorporated, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenDas, Ravi. Practical AI for Cybersecurity. Auerbach Publishers, Incorporated, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenR Deep Learning Cookbook: Solve complex neural net problems with TensorFlow, H2O and MXNet. Packt Publishing - ebooks Account, 2017.
Den vollen Inhalt der Quelle findenNedjah, Nadia, Heitor Silverio Lopes und Luiza De Macedo Mourelle. Evolutionary Multi-Objective System Design: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenNedjah, Nadia, Heitor Silverio Lopes und Luiza De Macedo Mourelle. Evolutionary Multi-Objective System Design: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenNedjah, Nadia, Luiza de Macedo Mourelle und Heitor Silvério Lopes. Evolutionary Multi-Objective System Design. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenEvolutionary Multi-Objective System Design: Theory and Applications. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenR Deep Learning Essentials: A step-by-step guide to building deep learning models using TensorFlow, Keras, and MXNet, 2nd Edition. Packt Publishing, 2018.
Den vollen Inhalt der Quelle findenCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2022.
Den vollen Inhalt der Quelle findenCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenCresson, Rémi. Deep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenDeep Learning for Remote Sensing Images with Open Source Software. Taylor & Francis Group, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenAbbott, L. F., und Peter Dayan. Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems. The MIT Press, 2005.
Den vollen Inhalt der Quelle findenArslan, Hüseyin, und Ertuğrul Başar. Flexible and Cognitive Radio Access Technologies for 5G and Beyond. Institution of Engineering & Technology, 2020.
Den vollen Inhalt der Quelle findenFlexible and Cognitive Radio Access Technologies for 5G and Beyond. Institution of Engineering & Technology, 2020.
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