Thema Maschinelles Lernen – alle Bücher
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Jay Alammar, Maarten Grootendorst,
Praxisbuch Large Language Models
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Massih-Reza Amini
Advanced Supervised and Semi-supervised Learning
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Cristian Axenie, Meisam Akbarzadeh, Michail A. Makridis, Matteo Saveriano
Applied Antifragility in Technical Systems
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Anupam Bagchi, Pramod Gupta
Essentials of Python for Artificial Intelligence and Machine Learning
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Ying Bai
AI Foundations and Applications with MATLAB
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Tensor Decompositions for Data Science
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Amitabh Basu
Convexity and its Applications in Discrete and Continuous Optimization
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A Beginner's Guide to Generative AI
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Ulisses Braga-Neto
Fundamentals of Pattern Recognition and Machine Learning
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Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz
Data-Driven Science and Engineering
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Jeremy Budd, Yves van Gennip
Differential Equations and Variational Methods on Graphs
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Harvard Business
HBR's 10 Must Reads on AI, Updated and Expanded
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Dany Cajas
Advanced Portfolio Optimization
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Jeff Calder, Peter J. Olver
Linear Algebra, Data Science, and Machine Learning
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Antonio Candelieri, Andrea Ponti, Francesco Archetti
Multiple Information Source Bayesian Optimization
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Umair B. Chaudhry, Hamid Jahankhani
Autonomous Revolution: Strategies, Threats and Challenges
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Chung-Chi Chen, Hiroya Takamura
Agent AI for Finance
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Mingzhe Chen, Shuguang Cui
Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
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