Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1293266183 |
| Art des Inhalts | Aufsatzsammlung |
| Titel | Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis : Von Algorithmen und Methoden zur praktischen Umsetzung in Unternehmen |
| Person(en) |
Gillhuber, Andreas (Herausgeber) Kauermann, Göran (Herausgeber) Hauner, Wolfgang (Herausgeber) |
| Organisation(en) | Springer-Verlag GmbH (Verlag) |
| Ausgabe | 1. Auflage 2023 |
| Verlag | Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2023062004103102567252 DOI: 10.1007/978-3-662-66278-6 |
| URL | https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-66278-6 (Verlag) |
| ISBN/Einband/Preis | 978-3-662-66278-6 |
| EAN | 9783662662786 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Schlagwörter | Künstliche Intelligenz ; Data Science ; Datenanalyse |
| DDC-Notation | 519.53 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 510 Mathematik ; 004 Informatik ; 650 Management |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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