Книги / AI и ML

AI и ML

Все Языки программирования 1183AI и ML 779ВЕБ-разработка 380Алгоритмы и теория 328IT-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
RU
Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинным обучением

Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинным обучением

A

Эйлин Нильсен

AI и ML
EN
Machine Learning and Data Mining for Emerging Trend in Cyber Dynamics: Theories and Applications

Machine Learning and Data Mining for Emerging Trend in Cyber Dynamics: Theories and Applications

A

Haruna Chiroma, Shafi’i M. Abdulhamid, Philippe Fournier-Viger, Nuno M. Garcia (Editors)

AI и ML
RU
JavaScript для глубокого обучения TensorFlow.js

JavaScript для глубокого обучения TensorFlow.js

A

Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн Байлесчи, Шэнкуинг Цэй

AI и ML
EN
Deep Learning with PyTorch Step-by-Step: A Beginner’s Guide

Deep Learning with PyTorch Step-by-Step: A Beginner’s Guide

A

Daniel Voigt Godoy

AI и ML
EN
Powerful Command-Line Applications in Go: Build Fast and Maintainable Tools

Powerful Command-Line Applications in Go: Build Fast and Maintainable Tools

A

Ricardo Gerardi

AI и ML
RU
Data Science. Наука о данных с нуля

Data Science. Наука о данных с нуля

A

Джоэл Грае (Joel Grus)

AI и ML
EN
Control Systems: Theory and Practice with Lab Exercises

Control Systems: Theory and Practice with Lab Exercises

A

Dong-Jin Lim

AI и ML
EN
Machine Learning with Python for Beginners: A Step-by-Step Guide with Hands-On Projects

Machine Learning with Python for Beginners: A Step-by-Step Guide with Hands-On Projects

A

Jamie Chan

AI и ML
EN
Big Data Using Hadoop and Hive

Big Data Using Hadoop and Hive

A

Nitin Kumar

AI и ML
RU
Apache Airflow и конвейеры обработки данных

Apache Airflow и конвейеры обработки данных

A

Бас Харенслак, Джулиан де Руйтер

AI и ML
EN
Continuous Architecture in Practice

Continuous Architecture in Practice

A

Murat Erder, Pierre Pureur, Eoin Woods

AI и ML
RU
Эффективная работа в Microsoft Excel. Руководство по совершенствованию навыков работы в Excel

Эффективная работа в Microsoft Excel. Руководство по совершенствованию навыков работы в Excel

B

Алан Мюррей

AI и ML
RU
Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python

Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python

A

Сет Вейдман

AI и ML
RU
Data Science для карьериста

Data Science для карьериста

A

Нолис Жаклин, Робинсон Эмили

AI и ML
RU
Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

A

Хапке Х., Нельсон К.

AI и ML
RU
Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

A

Фостер Дэвид

AI и ML
EN
Machine Learning Concepts with Python and the Jupyter Notebook Environment: Using Tensorflow 2.0

Machine Learning Concepts with Python and the Jupyter Notebook Environment: Using Tensorflow 2.0

A

Nikita Silaparasetty

AI и ML
EN
Data Teams: A Unified Management Model for Successful Data-Focused Teams

Data Teams: A Unified Management Model for Successful Data-Focused Teams

A

Jesse Anderson

AI и ML
RU
Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика

A

Эндрю Гласснер

AI и ML
RU
Глубокое обучение в биологии и медицине

Глубокое обучение в биологии и медицине

A

Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

AI и ML
RU
Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и IPython

Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и IPython

A

Уэс Маккини

AI и ML
RU
Глубокое обучение для чайников

Глубокое обучение для чайников

A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

AI и ML
EN
Practical Natural Language Processing: A Comprehensive Guide to Building Real-World NLP Systems

Practical Natural Language Processing: A Comprehensive Guide to Building Real-World NLP Systems

A

Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

AI и ML
EN
Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python

Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python

A

Pramod Singh, Avinash Manure

AI и ML
EN
Practical Machine Learning with Rust: Creating Intelligent Applications in Rust

Practical Machine Learning with Rust: Creating Intelligent Applications in Rust

A

Joydeep Bhattacharjee

AI и ML
RU
Введение в глубокое обучение

Введение в глубокое обучение

A

Евгений Черняк

AI и ML
RU
Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс

Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс

A

Чару Аггарвал

AI и ML
RU
Цифровой синтез: практический курс

Цифровой синтез: практический курс

A

Коллектив авторов под общ. ред. А. Ю. Романова, Ю. В. Панчула

AI и ML
RU
Формулы в Microsoft Excel 2016

Формулы в Microsoft Excel 2016

A

Майкл Александер, Дик Куслейка

AI и ML
RU
Методы и технологии обработки больших данных

Методы и технологии обработки больших данных

A

М.М. Железнов

AI и ML
RU
Технологии машинного обучения. Учебно-методическое пособие

Технологии машинного обучения. Учебно-методическое пособие

A

П.Е. Гладилин, К.О. Боченина

AI и ML
RU
Глубокое обучение на Python. Библиотека Keras, TensorFlow и scikit-learn

Глубокое обучение на Python. Библиотека Keras, TensorFlow и scikit-learn

B

Дж. В. Вандер Плас

AI и ML
RU
Состязательные сети. Проекты. Постройте порождающие сети следующего поколения, используя библиотеки TensorFlow и Keras

Состязательные сети. Проекты. Постройте порождающие сети следующего поколения, используя библиотеки TensorFlow и Keras

A

Кайлаш Ахирвар

AI и ML
RU
Современные технологии интеллектуального анализа данных

Современные технологии интеллектуального анализа данных

A

А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь

AI и ML
RU
Разработка с использованием квантовых компьютеров. Программирование квантовых машин в облаке: Python, Qiskit, Quantum Assembly language и IBM QExperience

Разработка с использованием квантовых компьютеров. Программирование квантовых машин в облаке: Python, Qiskit, Quantum Assembly language и IBM QExperience

A

Владимир Силва

AI и ML
RU
Python для анализа данных. Обработка данных, визуализация и машинное обучение

Python для анализа данных. Обработка данных, визуализация и машинное обучение

B

Уэс Маккинни

AI и ML
RU
Рекомендательные системы на практике

Рекомендательные системы на практике

A

Ким Фальк

AI и ML
RU
Распознавание образов и машинное обучение

Распознавание образов и машинное обучение

A

Кристофер М. Бишоп

AI и ML
RU
Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов

Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов

A

Умберто Микелуччи

AI и ML
RU
Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения

Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения

A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

AI и ML
RU
Структуры и алгоритмы обработки данных

Структуры и алгоритмы обработки данных

A

Л. А. Павлов, Н. В. Первова

AI и ML
RU
Основы искусственного интеллекта

Основы искусственного интеллекта

A

Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова

AI и ML
RU
Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование

Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование

A

Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман

AI и ML
RU
Обучение с подкреплением: Введение. Второе издание

Обучение с подкреплением: Введение. Второе издание

A

Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто

AI и ML
RU
Обработка естественного языка с TensorFlow

Обработка естественного языка с TensorFlow

A

Тушан Ганегедара

AI и ML
RU
Обработка естественного языка в действии. Понимание, анализ и генерация текста с помощью Python

Обработка естественного языка в действии. Понимание, анализ и генерация текста с помощью Python

A

Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

AI и ML
RU
Нейронные системы обработки информации

Нейронные системы обработки информации

A

С. В. Макартичян, Н. С. Кузнецова, С. С. Дементьев

AI и ML
RU
Наука о данных: учебный курс

Наука о данных: учебный курс

A

Стивен С. Скиена

AI и ML
RU
Наглядная статистика. Используем R!

Наглядная статистика. Используем R!

A

А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова, А. И. Коробейников, С. А. Назарова, С. В. Петров, В. Г. Суфиянов

AI и ML
RU
Web-аналитика на Python: практикум

Web-аналитика на Python: практикум

A

В.В. Мокеев

AI и ML
← 910111213 →

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