PyTorch kompakt: Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle
Gespeichert in:
1. Verfasser: | |
---|---|
Weitere Verfasser: | |
Format: | Elektronisch E-Book |
Sprache: | German English |
Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
2022
|
Ausgabe: | 1. Auflage |
Schriftenreihe: | Animals
|
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | DE-898 DE-863 DE-862 |
Beschreibung: | Auf dem Cover: Mit PyTorch Schnelleinstieg |
Beschreibung: | 1 Online-Ressource (238 Seiten) |
ISBN: | 9783960106005 |
Internformat
MARC
LEADER | 00000nam a22000008c 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | BV047661660 | ||
003 | DE-604 | ||
005 | 20220208 | ||
007 | cr|uuu---uuuuu | ||
008 | 220110s2022 gw o|||| 00||| ger d | ||
020 | |a 9783960106005 |9 978-3-96010-600-5 | ||
035 | |a (OCoLC)1291612742 | ||
035 | |a (DE-599)BVBBV047661660 | ||
040 | |a DE-604 |b ger |e rda | ||
041 | 1 | |a ger |h eng | |
044 | |a gw |c XA-DE-BW | ||
049 | |a DE-863 |a DE-862 |a DE-898 | ||
084 | |8 1\p |a 004 |2 23sdnb | ||
100 | 1 | |a Papa, Joe |e Verfasser |4 aut | |
245 | 1 | 0 | |a PyTorch kompakt |b Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle |c Joe Papa. Deutsche Übersetzung von Frank Langenau |
250 | |a 1. Auflage | ||
264 | 1 | |a Heidelberg |b O'Reilly |c 2022 | |
300 | |a 1 Online-Ressource (238 Seiten) | ||
336 | |b txt |2 rdacontent | ||
337 | |b c |2 rdamedia | ||
338 | |b cr |2 rdacarrier | ||
490 | 0 | |a Animals | |
500 | |a Auf dem Cover: Mit PyTorch Schnelleinstieg | ||
650 | 0 | 7 | |a Künstliche Intelligenz |0 (DE-588)4033447-8 |2 gnd |9 rswk-swf |
650 | 0 | 7 | |a Deep Learning |0 (DE-588)1135597375 |2 gnd |9 rswk-swf |
650 | 0 | 7 | |a PyTorch |0 (DE-588)1202487386 |2 gnd |9 rswk-swf |
650 | 0 | 7 | |a Maschinelles Lernen |0 (DE-588)4193754-5 |2 gnd |9 rswk-swf |
653 | |a Neuronale Netze | ||
653 | |a Python | ||
653 | |a Machine Learning | ||
653 | |a Data Science | ||
653 | |a Algorithmen | ||
653 | |a KI | ||
653 | |a AI | ||
653 | |a Artificial Intelligence | ||
653 | |a Künstliche Intelligenz | ||
653 | |a Maschinelles Lernen | ||
653 | |a Unsupervised Learning | ||
653 | |a Supervised Learning | ||
653 | |a überwachtes Lernen | ||
653 | |a Neural Networks | ||
653 | |a PyTorch | ||
653 | |a Framework | ||
689 | 0 | 0 | |a Maschinelles Lernen |0 (DE-588)4193754-5 |D s |
689 | 0 | 1 | |a Deep Learning |0 (DE-588)1135597375 |D s |
689 | 0 | 2 | |a PyTorch |0 (DE-588)1202487386 |D s |
689 | 0 | 3 | |a Künstliche Intelligenz |0 (DE-588)4033447-8 |D s |
689 | 0 | |5 DE-604 | |
700 | 1 | |a Langenau, Frank |0 (DE-588)123178002 |4 trl | |
775 | 0 | 8 | |i Parallele Sprachausgabe |z 9781492090007 |
776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Druck-Ausgabe |z 978-3-96009-185-1 |z 3-96009-185-0 |
776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Online-Ausgabe, EPUB |z 978-3-96010-601-2 |
776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Online-Ausgabe, MOBI |z 978-3-96010-602-9 |
883 | 1 | |8 1\p |a vlb |d 20210914 |q DE-101 |u https://d-nb.info/provenance/plan#vlb | |
912 | |a ZDB-219-ODS | ||
943 | 1 | |a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033046467 | |
966 | e | |u http://www.content-select.com/index.php?id=bib_view&ean=9783960106005 |l DE-898 |p ZDB-219-ODS |q ZDB-219-ODS21 |x Aggregator |3 Volltext | |
966 | e | |u http://www.content-select.com/index.php?id=bib_view&ean=9783960106005 |l DE-863 |p ZDB-219-ODS |x Aggregator |3 Volltext | |
966 | e | |u http://www.content-select.com/index.php?id=bib_view&ean=9783960106005 |l DE-862 |p ZDB-219-ODS |x Aggregator |3 Volltext |
Datensatz im Suchindex
DE-BY-FWS_katkey | 954014 |
---|---|
_version_ | 1824555154227068928 |
adam_text | |
adam_txt | |
any_adam_object | |
any_adam_object_boolean | |
author | Papa, Joe |
author2 | Langenau, Frank |
author2_role | trl |
author2_variant | f l fl |
author_GND | (DE-588)123178002 |
author_facet | Papa, Joe Langenau, Frank |
author_role | aut |
author_sort | Papa, Joe |
author_variant | j p jp |
building | Verbundindex |
bvnumber | BV047661660 |
collection | ZDB-219-ODS |
ctrlnum | (OCoLC)1291612742 (DE-599)BVBBV047661660 |
edition | 1. Auflage |
format | Electronic eBook |
fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>00000nam a22000008c 4500</leader><controlfield tag="001">BV047661660</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20220208</controlfield><controlfield tag="007">cr|uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">220110s2022 gw o|||| 00||| ger d</controlfield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">9783960106005</subfield><subfield code="9">978-3-96010-600-5</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)1291612742</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)BVBBV047661660</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield><subfield code="h">eng</subfield></datafield><datafield tag="044" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">gw</subfield><subfield code="c">XA-DE-BW</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-863</subfield><subfield code="a">DE-862</subfield><subfield code="a">DE-898</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="8">1\p</subfield><subfield code="a">004</subfield><subfield code="2">23sdnb</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Papa, Joe</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">PyTorch kompakt</subfield><subfield code="b">Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle</subfield><subfield code="c">Joe Papa. Deutsche Übersetzung von Frank Langenau</subfield></datafield><datafield tag="250" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1. Auflage</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Heidelberg</subfield><subfield code="b">O'Reilly</subfield><subfield code="c">2022</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 Online-Ressource (238 Seiten)</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Animals</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Auf dem Cover: Mit PyTorch Schnelleinstieg</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Künstliche Intelligenz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4033447-8</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Deep Learning</subfield><subfield code="0">(DE-588)1135597375</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">PyTorch</subfield><subfield code="0">(DE-588)1202487386</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Maschinelles Lernen</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193754-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Neuronale Netze</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Python</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Machine Learning</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Data Science</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Algorithmen</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">KI</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">AI</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Artificial Intelligence</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Künstliche Intelligenz</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Maschinelles Lernen</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Unsupervised Learning</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Supervised Learning</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">überwachtes Lernen</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Neural Networks</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">PyTorch</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Framework</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Maschinelles Lernen</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193754-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Deep Learning</subfield><subfield code="0">(DE-588)1135597375</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="a">PyTorch</subfield><subfield code="0">(DE-588)1202487386</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="a">Künstliche Intelligenz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4033447-8</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Langenau, Frank</subfield><subfield code="0">(DE-588)123178002</subfield><subfield code="4">trl</subfield></datafield><datafield tag="775" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Parallele Sprachausgabe</subfield><subfield code="z">9781492090007</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Druck-Ausgabe</subfield><subfield code="z">978-3-96009-185-1</subfield><subfield code="z">3-96009-185-0</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Online-Ausgabe, EPUB</subfield><subfield code="z">978-3-96010-601-2</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Online-Ausgabe, MOBI</subfield><subfield code="z">978-3-96010-602-9</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="1" ind2=" "><subfield code="8">1\p</subfield><subfield code="a">vlb</subfield><subfield code="d">20210914</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#vlb</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-219-ODS</subfield></datafield><datafield tag="943" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033046467</subfield></datafield><datafield tag="966" ind1="e" ind2=" "><subfield code="u">http://www.content-select.com/index.php?id=bib_view&ean=9783960106005</subfield><subfield code="l">DE-898</subfield><subfield code="p">ZDB-219-ODS</subfield><subfield code="q">ZDB-219-ODS21</subfield><subfield code="x">Aggregator</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield><datafield tag="966" ind1="e" ind2=" "><subfield code="u">http://www.content-select.com/index.php?id=bib_view&ean=9783960106005</subfield><subfield code="l">DE-863</subfield><subfield code="p">ZDB-219-ODS</subfield><subfield code="x">Aggregator</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield><datafield tag="966" ind1="e" ind2=" "><subfield code="u">http://www.content-select.com/index.php?id=bib_view&ean=9783960106005</subfield><subfield code="l">DE-862</subfield><subfield code="p">ZDB-219-ODS</subfield><subfield code="x">Aggregator</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield></record></collection> |
id | DE-604.BV047661660 |
illustrated | Not Illustrated |
index_date | 2024-07-03T18:52:43Z |
indexdate | 2025-02-20T07:03:09Z |
institution | BVB |
isbn | 9783960106005 |
language | German English |
oai_aleph_id | oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-033046467 |
oclc_num | 1291612742 |
open_access_boolean | |
owner | DE-863 DE-BY-FWS DE-862 DE-BY-FWS DE-898 DE-BY-UBR |
owner_facet | DE-863 DE-BY-FWS DE-862 DE-BY-FWS DE-898 DE-BY-UBR |
physical | 1 Online-Ressource (238 Seiten) |
psigel | ZDB-219-ODS ZDB-219-ODS ZDB-219-ODS21 |
publishDate | 2022 |
publishDateSearch | 2022 |
publishDateSort | 2022 |
publisher | O'Reilly |
record_format | marc |
series2 | Animals |
spellingShingle | Papa, Joe PyTorch kompakt Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd Deep Learning (DE-588)1135597375 gnd PyTorch (DE-588)1202487386 gnd Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd |
subject_GND | (DE-588)4033447-8 (DE-588)1135597375 (DE-588)1202487386 (DE-588)4193754-5 |
title | PyTorch kompakt Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle |
title_auth | PyTorch kompakt Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle |
title_exact_search | PyTorch kompakt Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle |
title_exact_search_txtP | PyTorch kompakt Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle |
title_full | PyTorch kompakt Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle Joe Papa. Deutsche Übersetzung von Frank Langenau |
title_fullStr | PyTorch kompakt Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle Joe Papa. Deutsche Übersetzung von Frank Langenau |
title_full_unstemmed | PyTorch kompakt Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle Joe Papa. Deutsche Übersetzung von Frank Langenau |
title_short | PyTorch kompakt |
title_sort | pytorch kompakt syntax design patterns und codebeispiele fur deep learning modelle |
title_sub | Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle |
topic | Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd Deep Learning (DE-588)1135597375 gnd PyTorch (DE-588)1202487386 gnd Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd |
topic_facet | Künstliche Intelligenz Deep Learning PyTorch Maschinelles Lernen |
work_keys_str_mv | AT papajoe pytorchkompaktsyntaxdesignpatternsundcodebeispielefurdeeplearningmodelle AT langenaufrank pytorchkompaktsyntaxdesignpatternsundcodebeispielefurdeeplearningmodelle |