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41.
서명
PyTorch Deep Learning Hands-On [electronic resource] Apply Modern AI Techniques with CNNs, RNNs, GANs, Reinforcement Learning, and More  미리보기
저자
Thomas, Sherin
출판사
Packt Publishing, Limited
청구기호
005.133
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
42.
서명
Hands-On Deep Learning Architectures with Python [electronic resource] Create Deep Neural Networks to Solve Computational Problems Using TensorFlow and Keras  미리보기
저자
Liu, Yuxi (Hayden)
출판사
Packt Publishing, Limited
청구기호
005.133
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
43.
서명
Machine Learning with Scala Quick Start Guide [electronic resource] Leverage Popular Machine Learning Algorithms and Techniques and Implement Them in Scala  미리보기
저자
Karim, Rezaul
출판사
Packt Publishing, Limited
청구기호
005.114
출판년
2019
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
44.
서명
Natural Language Processing for Computing the Influence of Language on Perception and Behavior  미리보기
저자
Pryzant, Reid
출판사
Stanford University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
400
출판년
2021
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
45.
서명
Larger-Context Neural Machine Translation  미리보기
저자
Jean, Sebastien
출판사
New York University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
004
출판년
2021
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
46.
서명
Pre-Finetuning Methods for Domain and Task Adaptation, with Applications to Discourse and Translation  미리보기
저자
Iter, Dan
출판사
Stanford University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
400
출판년
2022
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
47.
서명
Building machine learning systems with Python : scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템  미리보기
저자
Richert, Willi
출판사
에이콘
청구기호
005.133 R529bㅈ
출판년
2014
자료유형
단행본 단행본
소장처
삼성캠퍼스 대출가능 열기
48.
서명
텐서플로 첫걸음  미리보기
저자
Torres, Jordi
출판사
한빛미디어
청구기호
004.73 T693fㅂ
출판년
2016
자료유형
단행본 단행본
소장처
삼성캠퍼스 대출가능 열기
49.
서명
Macroeconomics in times of liquidity crises : searching for economic essentials  미리보기
저자
Calvo, Guillermo A.
출판사
MIT Press
청구기호
339
출판년
2016
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
50.
서명
Data science  미리보기
저자
Kelleher, John D.
출판사
The MIT Press
청구기호
005.7
출판년
2018
자료유형
E-Book E-Book URL
소장처
 
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(38610)경상북도 경산시 한의대로 1 대구한의대학교 향산도서관 FAX : 053-819-1260, 1261

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