** Offizieller Text des Deep Learning G-Tests, Shinichi Asakawa, Arisa Ema, Ikuko Kudo, Yusuke Negago, Keisuke Setani, Takayuki Matsui, Yutaka Matsuo, 2018, JDLA ** https://www.amazon.co.jp/深層学習教科書-ディープラーニング-G検定（ジェネラリスト）-公式テキスト-浅川-ebook/dp/B07H2ZR6M2/ Es deckt eine breite Palette von Inhalten ab, von den Grundlagen des Deep Learning bis zum Umgang mit Big Data. Anfänger.
** Deep Learning aus der Scratch-Theorie und Implementierung von Deep Learning, gelernt mit Python, Yasuki Saito, 2016, O'Reilly Japan ** https://www.amazon.co.jp/ゼロから作るDeep-Learning-―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装-斎藤-康毅/dp/4873117585 Grundlegende Inhalte. Anfänger.
** Datenanalysetechnologie, die mit Kaggle, Daisuke Kadowaki, Takashi Sakata, Keisuke Hosaka und Yuji Hiramatsu, 2019, Technical Review Company, gewinnt ** https://www.amazon.co.jp/Kaggleで勝つデータ分析の技術-門脇-大輔/dp/4297108437/ Eine breite Palette praktischer Techniken wird vorgestellt. Empfohlen.
Fluent Python, Clear, Concise, and Effective Programming, Luciano Ramalho, 2015, O'Reil https://www.amazon.com/Fluent-Python-Concise-Effective-Programming/dp/1491946008/ Die zweite Hälfte ist auf einmal schwer zu verstehen, aber es ist ein Buch für diejenigen, die mit Python vertraut sind, um mehr über das pythonische Schreiben zu lernen.
Deep Learning with Python, François Chollet, 2017, Manning https://www.amazon.com/Deep-Learning-Python-Francois-Chollet/dp/1617294438/ Ein beliebtes Buch der Entwickler von Keras. Für Anfänger bis Fortgeschrittene, die bis zu einem gewissen Grad Python können und Grundkenntnisse in DL / ML haben. Empfohlen.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow, 2nd Edition, Updated for TensorFlow 2, Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, Aurélien Géron, 2019, O'Reilly https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1492032646/ Dies ist auch ein Klassiker. Inhalte, die das gesamte maschinelle Lernen und Deep Learning abdecken. Die 2. Ausgabe ist farbig gedruckt, daher ist sie leicht zu sehen.
Geoprocessing with Python, Chris Garrard, 2016, Manning https://www.amazon.com/Geoprocessing-Python-Chris-Garrard/dp/1617292141/ ArcGIS, das Buch der Personen, die mit GIS-Daten in Python umgehen, wird kaum erwähnt. Im Buch wird eine offene Bibliothek verwendet.
Natural Language Processing IN ACTION, Understanding analyzing, and generating text with Python, Hobson Lane, Cole Howard, Hannes Max Hapke, 2019, Manning https://www.amazon.com/Natural-Language-Processing-Action-Understanding/dp/1617294632/ Wenn Sie natürliche Sprache lernen möchten, ist dieses Buch das erste.
Keras Reinforcement Learning Projects, Giuseppe Ciaburro, 2018, Packt https://www.amazon.com/Keras-Reinforcement-Learning-Projects-reinforcement-dp-1789342090/dp/1789342090/ Ich empfehle das nicht sehr.
Hands-on GPU Programming with Python and CUDA, Dr, Brian Tuomanen, 2018, Packt https://www.amazon.com/Hands-Programming-Python-CUDA-high-performance-ebook/dp/B07FSKH35Q/ Ein Buch zum Erlernen der GPU-Parallelcomputerprogrammierung mit Python. Einige Kenntnisse in C ++ sind ebenfalls erforderlich.
Python Bootcamp: Go from zero to hero in Python online course (13 hours), Jose Portilla, Udemy https://www.udemy.com/course/complete-python-bootcamp/ Nehmen Sie 3, um auf die Grundlagen von Python zurückzublicken. Nehmen Sie 1,5 bis 2 Mal schneller zur Überprüfung.
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp online course (21.5 hours), Jose Portilla, Udemy https://www.udemy.com/course/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/ Ich habe den Inhalt vergessen, aber ich denke, es war gut.
Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading online course (17 hours), Jose Portilla, Udemy https://www.udemy.com/course/python-for-finance-and-trading-algorithms/ Finanzdaten studieren. Analyse herkömmlicher Finanzdaten, nicht Inhalte wie Aktienprognosen von AI.
Beginning C++ Programming - From Beginner to Beyond online course (39.5 hours), Frank J. Mitropoulos, Udemy https://www.udemy.com/course/beginning-c-plus-plus-programming/ Ich interessierte mich für die GPU-Programmierung und lernte die Grundlagen in diesem Kurs. C ++ selbst ist in erster Linie schwierig, daher müssen Sie es sorgfältig studieren.
Microsoft Power BI - A Complete Introduction (10.5 hours), Maximilian Schwarzmüller, Maximilian Schwarzmüller, Udemy https://www.udemy.com/course/powerbi-complete-introduction/ Englisch mit deutschem Akzent, aber der Inhalt ist leicht zu verstehen. Allein dadurch habe ich das Gefühl, Power BI fast gemeistert zu haben.
CUDA programming Masterclas (11 hours), Kasun Liyanage, Udemy https://www.udemy.com/course/cuda-programming-masterclass/learn/lecture/11833442/ Frustriert vom Inhalt und der Schwierigkeit des indischen Englisch ...
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