Книги / AI и ML

AI и ML

Все Языки программирования 1182AI и ML 779ВЕБ-разработка 380Алгоритмы и теория 327IT-менеджмент 310DevOps и Инфраструктура 307Кибербезопасность 227Базы данных 189Встраиваемые системы 118Разработка игр 113ОС и Системное 111
Все Data Science 255Машинное обучение 155Нейронные сети 79LLM 72Математика 66Tensorflow 33ChatGPT 32Компьютерное зрение 29Pandas 21PyTorch 18NLP 15MLOps 4
EN
Causal Inference and Discovery in Python – Machine Learning and Pearlian Perspective

Causal Inference and Discovery in Python – Machine Learning and Pearlian Perspective

A

Aleksander Molak

AI и ML
EN
Handbook of Big Data Research Methods

Handbook of Big Data Research Methods

A

Shahriar Akter, Samuel Fosso Wamba (редакторы)

AI и ML
RU
Машинное обучение. Портфолио реальных проектов

Машинное обучение. Портфолио реальных проектов

A

Алексей Григорьев

AI и ML
RU
GPT-3: программирование на Python в примерах

GPT-3: программирование на Python в примерах

A

Aймен Эль Амри

AI и ML
RU
GPT-3: Руководство по использованию API OpenAI

GPT-3: Руководство по использованию API OpenAI

A

Сандра Кублик, Шубхам Сабу

AI и ML
RU
Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)

Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)

A

Франк Хуттер, Ларс Коттхофф, Хоакин Ваншорен

AI и ML
EN
The Science of Deep Learning

The Science of Deep Learning

A

Iddo Drori

AI и ML
EN
Modeling and Simulation in Python: An Introduction for Scientists and Engineers

Modeling and Simulation in Python: An Introduction for Scientists and Engineers

A

Allen B. Downey

AI и ML
EN
Developing Time Series Forecasting Models with Generative Artificial Intelligence

Developing Time Series Forecasting Models with Generative Artificial Intelligence

B

Juan Morales-Garcia, Antonio Llanes, Francisco Arcas-Tunez, Fernando Terroso-Saenz

AI и ML
EN
Data Wrangling Using Pandas, SQL, and Java

Data Wrangling Using Pandas, SQL, and Java

A

Oswald Campesato

AI и ML
RU
DAX для профессионалов: теория и практика. Выведи свои аналитические навыки в Microsoft Power BI на новый уровень

DAX для профессионалов: теория и практика. Выведи свои аналитические навыки в Microsoft Power BI на новый уровень

A

Мишель Розема, Хенк Влотман

AI и ML
EN
Generative Deep Learning with Python: Unleashing the Creative Power of AI

Generative Deep Learning with Python: Unleashing the Creative Power of AI

A

Cuantum Technologies

AI и ML
EN
Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in Python

Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in Python

A

Peter Corke

AI и ML
EN
ChatGPT Prompts Mastering: A Complete Guide to Mastering Effective Prompts

ChatGPT Prompts Mastering: A Complete Guide to Mastering Effective Prompts

A

Christian Brown

AI и ML
RU
ChatGPT™ для чайников®

ChatGPT™ для чайников®

A

Пэм Бейкер

AI и ML
RU
ChatGPT: ваш наставник по Python. Овладение основами за 100 запросов

ChatGPT: ваш наставник по Python. Овладение основами за 100 запросов

A

Серхио Рохас-Галеано

AI и ML
RU
Chat GPT и Революция Искусственного Интеллекта

Chat GPT и Революция Искусственного Интеллекта

B

Тимур Казанцев

AI и ML
EN
Python Tools for Data Scientists Pocket Primer

Python Tools for Data Scientists Pocket Primer

A

Oswald Campesato

AI и ML
EN
Deep Learning for Crack-Like Object Detection

Deep Learning for Crack-Like Object Detection

A

Kaige Zhang, Heng-Da Cheng

AI и ML
EN
Brain Computer Interface: EEG Signal Processing

Brain Computer Interface: EEG Signal Processing

A

Narayan Panigrahi, Saraju P. Mohanty

AI и ML
EN
Generative AI with LangChain: Build large language model (LLM) apps with Python, ChatGPT, and other LLMs

Generative AI with LangChain: Build large language model (LLM) apps with Python, ChatGPT, and other LLMs

A

Ben Auffarth

AI и ML
EN
Bayesian Optimization: Theory and Practice Using Python

Bayesian Optimization: Theory and Practice Using Python

A

Peng Liu

AI и ML
EN
Understanding Large Language Models: Learning Their Underlying Concepts and Technologies

Understanding Large Language Models: Learning Their Underlying Concepts and Technologies

A

Thimira Amaratunga

AI и ML
EN
Processing for Android: Create Mobile, Sensor-aware, and XR Applications Using Processing, Second Edition

Processing for Android: Create Mobile, Sensor-aware, and XR Applications Using Processing, Second Edition

A

Andrés Colubri

AI и ML
EN
Pro Deep Learning with TensorFlow 2.0: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python

Pro Deep Learning with TensorFlow 2.0: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python

A

Santanu Pattanayak

AI и ML
EN
MLOps Lifecycle Toolkit: A Software Engineering Roadmap for Designing, Deploying, and Scaling Stochastic Systems

MLOps Lifecycle Toolkit: A Software Engineering Roadmap for Designing, Deploying, and Scaling Stochastic Systems

A

Dayne Sorvisto

AI и ML
EN
Deep Dive into Power Automate: Learn by Example

Deep Dive into Power Automate: Learn by Example

B

Goloknath Mishra

AI и ML
EN
Beginner’s Guide to Streamlit with Python: Build Web-Based Data and Machine Learning Applications

Beginner’s Guide to Streamlit with Python: Build Web-Based Data and Machine Learning Applications

B

Sujay Raghavendra

AI и ML
EN
Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques

Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques

A

Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, V Adithya Krishnan

AI и ML
EN
Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks: With Examples in OpenCV and TensorFlow with Python, Second Edition

Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks: With Examples in OpenCV and TensorFlow with Python, Second Edition

A

Shamshad Ansari

AI и ML
EN
Machine Learning for Imbalanced Data: Tackle imbalanced datasets using machine learning and deep learning techniques

Machine Learning for Imbalanced Data: Tackle imbalanced datasets using machine learning and deep learning techniques

A

Kumar Abhishek, Dr. Mounir Abdelaziz

AI и ML
EN
Pandas for Everyone: Python Data Analysis. Second Edition

Pandas for Everyone: Python Data Analysis. Second Edition

A

Daniel Y. Chen

AI и ML
EN
Quantum Mechanics and Bayesian Machines

Quantum Mechanics and Bayesian Machines

A

George Chapline

AI и ML
EN
Streaming Data Mesh: A Model for Optimizing Real-Time Data Services

Streaming Data Mesh: A Model for Optimizing Real-Time Data Services

A

Hubert Dulay, Stephen Mooney

AI и ML
EN
Hands-on Guide to Apache Spark 3: Build Scalable Computing Engines for Batch and Stream Data Processing

Hands-on Guide to Apache Spark 3: Build Scalable Computing Engines for Batch and Stream Data Processing

A

Alfonso Antolínez García

AI и ML
EN
Hands-On Augmented Reality Development with Meta Spark Studio: A Beginner’s Guide

Hands-On Augmented Reality Development with Meta Spark Studio: A Beginner’s Guide

A

Jaleh Afshar

AI и ML
EN
Learning Pandas 2.0: A Comprehensive Guide to Data Manipulation and Analysis for Data Scientists and Machine Learning Professionals

Learning Pandas 2.0: A Comprehensive Guide to Data Manipulation and Analysis for Data Scientists and Machine Learning Professionals

A

Matthew Rosch

AI и ML
EN
Financial Modeling Using Quantum Computing: Design and manage quantum machine learning solutions for financial analysis and decision making

Financial Modeling Using Quantum Computing: Design and manage quantum machine learning solutions for financial analysis and decision making

A

Anshul Saxena, Javier Mancilla, Iraitz Montalban, Christophe Pere

AI и ML
EN
Web Data Mining with Python: Discover and extract information from the web using Python

Web Data Mining with Python: Discover and extract information from the web using Python

A

Dr. Ranjana Rajnish, Dr. Meenakshi Srivastava

AI и ML
EN
Practical Machine Learning on Databricks

Practical Machine Learning on Databricks

A

Debu Sinha

AI и ML
RU
Pandas в действии

Pandas в действии

A

Борис Пасхавер

AI и ML
RU
Data Science в действии. Пять реальных проектов Python

Data Science в действии. Пять реальных проектов Python

A

Леонард Апельцин

AI и ML
RU
Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow

Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow

A

Анирад Коул, Сиддха Ганджу, Мехер Казам

AI и ML
EN
Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science

Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science

A

Anthony Sarkis

AI и ML
RU
R в действии. Анализ и визуализация данных с использованием R и Tidyverse

R в действии. Анализ и визуализация данных с использованием R и Tidyverse

A

Роберт И. Кабаков

AI и ML
EN
Изучение науки о данных: Обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python

Изучение науки о данных: Обработка, исследование, визуализация и моделирование данных с помощью Python

A

Сэм Лау, Джозеф Гонсалес, Дебора Нолан

AI и ML
RU
Изучаем Shiny. Создание интерактивных приложений, отчетов и дашбордов при помощи R

Изучаем Shiny. Создание интерактивных приложений, отчетов и дашбордов при помощи R

A

Хэдли Уикем

AI и ML
RU
Искусственный интеллект: современный подход. Четвертое издание. Том 3. Обучение, восприятие и действие

Искусственный интеллект: современный подход. Четвертое издание. Том 3. Обучение, восприятие и действие

A

Стюарт Рассел, Питер Норвиг

AI и ML
RU
Глубокое обучение на Python. Второе издание

Глубокое обучение на Python. Второе издание

B

Франсуа Шолле

AI и ML
RU
PyTorch. Освещая глубокое обучение

PyTorch. Освещая глубокое обучение

A

Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

AI и ML
← 678910 →

Оценка качества PDF:

A Отличное — текст копируется, оглавление, метаданные B Хорошее — текст есть, часть данных отсутствует C Среднее — текст частично извлекается D Плохое — скорее всего скан F Скан без OCR — текст не извлекается