Computer und IT
No-Code Data Science
Data Science ohne Programmierung Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mit KNIME vollständige Data-Science- und Machine-Learning-Projekte ohne Programmierkenntnisse umsetzen. Sie lernen, Daten systematisch zu prüfen und aufzubereiten, Modelle zu trainieren, Ergebnisse fachlich und technisch zu bewerten und Workflows so aufzubauen, dass sie im Arbeitsalltag wiederverwendbar sind. Das Buch richtet sich an Data Analysts und Business Analysts ebenso wie an Fach- und Führungskräfte, Studierende und alle, die datengetriebene Projekte praxisnah realisieren möchten.Strukturierte Workflows nach CRISP-DM Als roter Faden dient der bewährte CRISP-DM-Prozess. Schritt für Schritt durchlaufen Sie Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment - jeweils konkret umgesetzt in KNIME. Dabei geht es nicht nur darum, Modelle zu trainieren, sondern auch, Zielgrößen sauber zu definieren, Datenrisiken zu erkennen, Schwellenwerte festzulegen und Ergebnisse in konkrete Entscheidungen und Prozessschritte zu übersetzen. Praxisnahe Projekte für reale Anwendungsfälle Durchgängige Beispielprojekte aus verschiedenen Branchen zeigen, wie sich dieselbe methodische Logik auf unterschiedliche Fragestellungen übertragen lässt: von Kampagnenreaktionen und Kundenabwanderung über Kreditrisiken, Betrugserkennung und Produktionsqualität bis hin zu Healthcare-, Diagnose- und Retail-Anwendungen. So erwerben Sie nicht nur KNIME-Know-how, sondern auch eine Methodik, mit der Sie eigene Analyse-, Machine-Learning- und Automatisierungsprojekte strukturiert umsetzen können.
Retro-Games mit Python für Einsteiger
In diesem Buch lernst du Schritt für Schritt, wie du deine eigenen Spieleklassiker mit Python programmierst - unabhängig davon, ob du zum ersten Mal programmierst oder schon Vorkenntnisse mit Python oder einer anderen Programmiersprache hast. Mit Python und der Spielebibliothek pygame entwickelst du acht verschiedene Retro-Spiele, die nach und nach anspruchsvoller werden. Von einfachen Arcade-Games bis hin zu komplexen Taktik-Klassikern werden alle Spiele Schritt für Schritt erklärt und können direkt ausprobiert, verändert und erweitert werden.Mit modernen KI-Techniken bringst du deine Spiele-Klassiker auf das nächste Level, indem du Gegner entwickelst, die intelligent auf dein Verhalten reagieren oder selbstständig dazulernen.So verbindest du Retro-Gaming mit spannenden Einblicken in die Welt der künstlichen Intelligenz.Du lernst unter anderem: Spiele mit Python und pygame entwickelnSpielfiguren, Kollisionen und Highscores umsetzenLabyrinthe, Punktesysteme und Spielsteuerungen programmierenNPCs mit neuronalen Netzen trainierenKI-Verfahren wie Q-Learning und Mini-Max praktisch anwendeneigene Spielideen weiterentwickeln und anpassenSo lernst du nicht nur Python und Spieleentwicklung kennen, sondern bekommst auch einen praktischen Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz.Spiele im Buch (basierend auf beliebten Klassikern): SchlangenbissPress under WaterPyramideTetrimaniaDiamond PusherArcade Fighter mit KI-gesteuerten GegnernRobi Chase mit KI-basierter WegsucheLandgewinn mit KI-Gegner in verschiedenen Schwierigkeitsstufen
The Future of Technology
Stell dir eine Welt vor, in der die Grenzen zwischen Mensch und Maschine verschwimmen — in der künstliche Intelligenz nicht nur unseren Alltag bereichert, sondern das Wesen des Menschseins selbst verändert. In The Future of Technology Unveiled erkunden wir bahnbrechende Innovationen, die nicht mehr nur am Horizont warten — sie formen unsere Welt bereits heute. Von den ethischen Dilemmata der KI bis zum Versprechen des Quantencomputings, von der Revolution der Biotechnologie bis zum Aufstieg autonomer Gesellschaften: Dieses Buch ist dein Schlüssel zum Verständnis der Kräfte, die unsere Zukunft bestimmen werden. Aber es geht nicht nur um Technologie — es geht darum, wie diese Entwicklungen unsere Werte, unsere Beziehungen und unser Selbstverständnis herausfordern werden. Bist du bereit, einen Blick in eine Zukunft zu werfen, die näher ist, als du denkst? Tauche ein in The Future of Technology Unveiled und lerne, die Welt durch eine Linse der Möglichkeiten zu sehen — in der die Zukunft kein ferner Traum mehr ist, sondern eine sich entfaltende Wirklichkeit.
Sicher im digitalen Alltag
Digitale Sicherheit muss nicht kompliziert sein. Phishing-Mails, gehackte Konten, falsche Bankmitarbeiter, Datenlecks, Identitätsdiebstahl und inzwischen sogar täuschend echte KI-Stimmen und Deepfakes gehören zum digitalen Alltag. Doch um sich wirksam zu schützen, muss man kein IT-Experte sein. "Sicher im digitalen Alltag" erklärt verständlich und ohne unnötiges Technik-Blabla, welche Schutzmaßnahmen wirklich wichtig sind. Du erfährst, wie du deine wichtigsten Konten absicherst, Passwörter sinnvoll verwaltest, Zwei-Faktor-Authentifizierung und Passkeys nutzt und typische Betrugsmaschen rechtzeitig erkennst. Konkrete Praxisfälle zeigen, was bei verdächtigen Nachrichten, übernommenen Konten, falschen Zahlungsaufforderungen oder einem verlorenen Smartphone zu tun ist. Checklisten, Sicherheitswerkstätten und einfache Notfallpläne helfen dabei, das Gelernte direkt im eigenen Alltag umzusetzen. Ein verständlicher Ratgeber für alle, die ihre digitale Sicherheit verbessern möchten - ohne Angst, Fachchinesisch und ständige Paranoia.
Controlling Implementation in SAP S/4HANA
Controlling in SAP S/4HANA represents a fundamental shift from the classic structures and logic of SAP ECC. Many familiar concepts have been modernized—or entirely reimagined—to meet current business demands and align with SAP’s evolving technological landscape. For many organizations, the transition to SAP S/4HANA creates a rare opportunity to redesign fragmented Controlling landscapes, harmonize processes, simplify architectures, and establish a future-ready foundation aligned with SAP Best Practices and SAP’s strategic roadmap. However, these opportunities can only be realized when Controlling is approached not merely as a configuration task, but as a strategic design domain directly linked to business value creation. Controlling Implementation in SAP S/4HANA: From Strategic Design to Business Value provides a structured framework for making key design decisions that shape long-term system architecture, enterprise steering capabilities, reporting transparency, and operational agility. The book explains the conceptual and functional changes introduced in SAP S/4HANA Controlling through direct comparisons with SAP ECC and demonstrates how strategic design choices influence transformation success far beyond technical go-live. Designed for project and workstream leads, solution architects, SAP consultants, and client-side stakeholders, this book helps readers make informed Controlling design decisions that support scalable system architecture and measurable business value. Readers Will Gain: A clear understanding of the strategic challenges and critical design topics in SAP S/4HANA Controlling A structured framework for evaluating key design decisions and their impact on architecture, governance, and process harmonizationPractical guidance for aligning Controlling solutions with SAP Best Practices and SAP’s long-term direction The ability to make informed, future-proof decisions that support scalable architecture and long-term business value This Book is for: SAP S/4HANA project and Controlling leadsSAP S/4HANA system architectsSAP S/4HANA CO consultantsClient-side project management teamsCorporate and business unit controllers on the client side
Praxiswissen Softwarearchitektur für KI-Systeme
Das Buch zum Lehrplan »Certified Professional for Software Architecture – Softwarearchitektur für KI-Systeme« Grundlagen moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme Entwicklung skalierbarer, wartbarer und erweiterbarer KI-Lösungen Praktische Ansätze zur Integration von KI in bestehende IT-Landschaften In diesem Buch lernen Sie die zentralen Architekturkonzepte, die für den Entwurf und die Umsetzung von KI-Systemen notwendig sind, kennen. Es richtet sich an Softwareentwickler, Softwarearchitekten und Data Scientists, die Machine-Learning- und Generative-KI-Lösungen entwickeln und in bestehende Systeme einbinden wollen. Die Autoren waren maßgeblich an der Entstehung des SWARC4AI-Lehrplans beteiligt. Sie zeigen Ihnen, wie Sie grundlegende Prinzipien der Softwarearchitektur auf KI-Anwendungen anwenden können – von der Analyse spezifischer Qualitätsanforderungen über den Umgang mit Daten- und Modelllebenszyklen bis zur strukturierten Integration von KI-Komponenten in bestehende Softwarelandschaften. Neben den theoretischen Grundlagen lernen Sie Architektur-Patterns kennen, die im KI-Kontext besonders relevant sind. Dazu gehören Muster für Datenpipelines, Trainings- und Bereitstellungsarchitekturen, Modellverwaltung sowie das Zusammenspiel klassischer Komponenten mit KI-basierten Bausteinen. Anhand praxisnaher Beispiele lernen Sie, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie robust, erweiterbar und langfristig wartbar bleiben – zentrale Anforderungen in einer dynamischen technologischen Umgebung.
F*ckups
Alles, was schiefgehen kann, ist bereits irgendwo schiefgegangen. Sie haben die Nase voll von der schönen neuen IT-Welt voller Best Practices, Clean Code und Five Nines? Dann schauen Sie sich ganz entspannt an, was alles nicht funktioniert hat – und was sich daraus lernen lässt. Die Fallbeispiele dieser forensischen Untersuchung des Scheiterns decken auf, was wir schon längst vermutet haben: Computer sind Diven, die dummerweise immer genau das tun, was man ihnen sagt. Festplatten haben ein feines Gespür für Dramatik und geben am liebsten dann den Geist auf, wenn das letzte Backup viel zu lange her ist. Das Internet ist ein Kartenhaus, das auf einem wackeligen Fundament gutgemeinter Annahmen, viel Bürokratie und einer großen Portion Hoffnung steht. Dieses Buch ist für alle Entwicklerinnen, Admins, SREs und DevOps-Engineers, die wissen, dass auf die Nase fallen Teil der Arbeit ist, und die in Fehlern eine Chance sehen, etwas zu lernen. Warum Backups nie funktionieren, Ausfallsicherheit ein Mythos ist und DNS immer schuld ist. Redundanz und Resilienz sind schön und gut, aber letztendlich doch nur Aufforderungen an die Welt sich neue Formen des Scheiterns zu überlegen. Am Ende werden Sie verstehen, warum Murphy immer Recht behalten wird. 96 Lessons Learned, basierend auf über 500 Quellen 28 Konzepte und Ideen erklärt, ohne Kauderwelsch und Fachchinesisch.
KI-Agenten im Unternehmen
Wir leben im Zeitalter agentischer KI. Unternehmen investieren entsprechend massiv in derartige Systeme. KI-Agenten antworten nicht nur auf Anfragen wie KI-Chatbots, sondern planen zur Zielerreichung eigenständig Zwischenschritte, wählen Werkzeuge und treffen Entscheidungen. Viele dieser Projekte erreichen nie den produktiven Betrieb, wobei die Technologie selbst selten der Grund ist. Dieses Essential führt Entscheidungsträger in Unternehmen durch die zentralen Fragen: Was ist agentische KI? Wann lohnt sich ihr Einsatz? Welche Lösung passt zur Ausgangslage? Im Zentrum stehen das Kontrollproblem autonomer Agenten und die Governance-Mechanismen, mit denen es sich beherrschen lässt. Das Buch bietet Bewertungsraster, Entscheidungshilfen und einen schrittweisen Einstiegspfad für eine erfolgreiche Integration. Der Inhalt Grundlagen agentischer KIPotenzial bewerten und Lösung wählenOrganisatorische IntegrationGovernance und KontrolleVon der Theorie in die Praxis
Designing Self-Healing Systems with .NET
Software systems fail. The expensive part is not the failure itself but the recovery: manual restarts, replayed jobs, drained queues, and configuration changes performed under pressure at inconvenient hours. Most teams already know the corrective actions for their common incidents. What they lack is an architecture that can apply those actions without waiting for a human to intervene every time. This book brings recovery into the architecture. It treats self-healing as a design discipline and provides a reference architecture that organizes detection, decision, safety, execution, and verification into a coherent control loop. It then delivers a concrete reference implementation in .NET, mapping every architectural layer to explicit contracts and components that teams can study, adapt, and extend. The architecture is grounded in production experience on a large distributed platform that connected dozens of public administrations through document exchange flows. As external integrations multiplied, each new dependency brought failure modes that demanded their own detection logic and recovery strategies. The design described in these pages emerged from that growth, and the anecdotes, case studies, and decisions throughout the text reflect that origin. The treatment goes beyond cloud-native microservices. It covers monoliths, legacy systems, hybrid environments, batch processing, messaging, and queue-centered workloads. It addresses the operating model as well: governance, safety boundaries, adoption roadmap, anti-patterns, and organizational roles. No existing title combines a self-healing reference architecture with a .NET reference implementation, and I believe this book addresses a gap that practicing .NET architects will recognize. What You Will Learn: Design and implement a self-healing reference architecture in .NET, with explicit contracts for observation, detection, decision, safety, execution, and verification.Classify failure modes (stall, degradation, traffic absence, gray failure) and build composite detection rules that reduce false positives while catching real conditions.Design bounded recovery actions (restart, degraded mode, quarantine, replay, credential rotation) with safety guards, cooldowns, action budgets, and verification gates.Apply self-healing patterns across different deployment topologies: single deployable, API-worker pair, queue-centered tier, modular monolith, distributed services, and hybrid/legacy environments.Build the organizational operating model behind self-healing: governance, adoption roadmap, maturity assessment, incident integration, and team roles. Who This Book is For The primary audience is .NET software architects and senior developers who design and operate backend systems, distributed services, messaging platforms, and integration layers. These professionals deal with production reliability challenges and are looking for a structured approach to automated recovery beyond ad-hoc retry logic and restart scripts.
KI, Statistik und Anwendungen
In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz allgegenwärtig erscheint und gleichzeitig viel Halbwissen kursiert, bietet dieses kompakte Lehrbuch eine fundierte und verständliche Einführung in die Grundlagen der KI – mit einem besonderen Fokus auf Anwendungen und statistische Methoden. Ausgehend von einfachen Excel-Beispielen bis hin zu komplexeren Konzepten wie dem Perceptron-Paradigma, neuronalen Netzen und Clustering, führt der Autor Schritt für Schritt durch zentrale Themen der KI. Dabei bleibt er – wo möglich – im Rahmen der Schulmathematik und ergänzt notwendige Kenntnisse in R und Matrizenrechnung in übersichtlichen Anhängen. Zahlreiche Übungen fördern durch das eigenständige Lernen und Vertiefen das Verständnis. Dieses Buch richtet sich nicht nur an Studierende der Wirtschaftsinformatik und BWL, sondern auch an alle, die sich kritisch und fundiert mit KI auseinandersetzen möchten.
Medien und Musik
Medien und Musik gehören einfach zusammen. Radio und Fernsehen, Werbung und Videos, Smartphones und Streamingdienste sorgen dafür, dass Musik uns ständig begleitet: Von den 16 Stunden am Tag, die wir nicht schlafen, hören wir im Durchschnitt mindestens fünf Stunden Musik. Dieses Buch thematisiert die wichtigen Musikmedien und ihre Inhalte. Zugleich ist das Buch ein Streifzug durch die Entwicklung und die Geschichte von Musik in den Medien: Es geht auf wichtige Ereignisse, Erkenntnisse und Anekdoten ein und macht die Entwicklung und den Wandel medialer Musik von den Anfängen der Tonaufzeichnung bis zu den aktuellsten Phänomenen nachvollziehbar. Für die zweite Auflage haben die Autoren alle Kapitel grundlegend überarbeitet und aktualisiert. Dazu haben sie auch aktuellste Entwicklungen wie das Aufkommen von Künstlicher Intelligenz integriert.
Large-Scale Agile Frameworks
Warum sollten Sie sich mit Large-Scale Agile Frameworks auseinandersetzen? Agilität in Unternehmen und Organisationen gewinnt zunehmend an Bedeutung. Dieses Buch unterstützt Sie mit praxisnahen Lösungen und Werkzeugen zur übergreifenden Priorisierung von Anforderungen zur Software-Entwicklung. Ermöglichen Sie bestmögliche digitale Lösungen und etablieren einen optimalen Informationsfluss in Ihrer Organisation.Mit agilen Strukturen, Prozessen und Workflows - den Large-Scale Agile Frameworks - werden Organisationen anpassungsfähiger. Damit können sie schneller auf Veränderungen reagieren und werden wettbewerbsfähiger. Wissenschaftsorientiert werden Large-Scale Agile Frameworks im Kontext des Large-Scale Agile Development, agiler Methodik und Tools beleuchtet. Mit Domain Driven Design, dem Scaled Agile Framework (SAFe) und dem Spotify Engineering Model werden drei bekannte Vertreter vorgestellt. Dabei sind aktuelle Technologiethemen wie Cloud, IT Security und die organisatorischen Anforderungen im Hinblick auf Compliance und IT-Security reflektiert.
KI für jeden Tag
KI im Alltag: Wie Sie künstliche Intelligenz sicher, verständlich und sofort praktisch nutzen – auch ohne Technik-Vorkenntnisse Sie hören ständig von KI, ChatGPT, digitalen Assistenten und smarten Tools, fragen sich aber insgeheim, was davon wirklich nützlich ist? Haben Sie Sorge, den Anschluss zu verlieren, falsche Informationen zu übernehmen oder versehentlich sensible Daten preiszugeben? Oder wünschen Sie sich einfach einen klaren, unkomplizierten Einstieg, der Ihnen zeigt, wie KI im Alltag tatsächlich Zeit spart, Entscheidungen erleichtert und Ordnung in Ihren Tag bringt? Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein Zukunftsthema für Programmierer, Unternehmen oder Technikfans. Sie begegnet Ihnen bereits heute beim Navigieren, Übersetzen, Einkaufen, Schreiben, Planen und Suchen – oft unsichtbar im Hintergrund. Doch der entscheidende Unterschied liegt darin, KI nicht nur passiv zu nutzen, sondern sie bewusst, sicher und gewinnbringend einzusetzen. Genau dabei begleitet Sie dieses Buch: ohne Fachchinesisch, ohne Überforderung und ohne unrealistische Versprechen. Sie lernen Schritt für Schritt, welche KI-Tools für Alltag, Beruf und Freizeit wirklich sinnvoll sind, wie Sie bessere Antworten erhalten, woran Sie Fehler erkennen und wie Sie Ihre persönlichen Routinen mit KI clever vereinfachen. Ob E-Mails, Wochenplanung, Haushalt, Budget, Lernen, Familie oder kreative Projekte – dieser Ratgeber macht aus einem abstrakten Hype einen praktischen Helfer, der zu Ihrem Leben passt. KI ohne Fachchinesisch: Verstehen Sie endlich, was künstliche Intelligenz wirklich ist, welche Begriffe Sie kennen sollten und wo Ihnen digitale Assistenten bereits heute im Alltag begegnen. Die richtige Werkzeugkiste: Entdecken Sie passende KI-Tools für Einsteiger, erfahren Sie, wann kostenlose Angebote ausreichen und wann sich ein bezahltes Upgrade tatsächlich lohnen kann. Die ALLTAG-Formel: Lernen Sie eine einfache Methode kennen, mit der Sie bessere Prompts formulieren, klarere Ergebnisse erhalten und KI-Antworten gezielt verbessern, statt blind zu übernehmen. Schreiben, Planen, Entscheiden: Nutzen Sie KI als Sprachhelfer für E-Mails, Briefe, Übersetzungen und schwierige Gespräche – und als Strukturgeber für Aufgaben, Prioritäten, Checklisten und Entscheidungen. Praktische Hilfe für Haushalt, Geld und Gesundheit: Erfahren Sie, wie KI beim Kochen, Einkaufen, Reparieren, Vergleichen von Verträgen und Einordnen gesundheitlicher Informationen unterstützt – ohne wichtige Grenzen zu überschreiten. Sicher und selbstbestimmt bleiben: Schützen Sie Ihre Daten, erkennen Sie Betrug, Deepfakes und falsche Gewissheit und entwickeln Sie mit dem 14-Tage-Plan kleine KI-Routinen, die dauerhaft funktionieren. Dieser Ratgeber zeigt Ihnen realistisch und verständlich, was KI kann – und was nicht. Sie müssen weder besonders technikaffin sein noch stundenlang neue Programme lernen: Die Anleitungen sind alltagstauglich, klar strukturiert und sofort umsetzbar, selbst wenn Sie bisher nur wenig Erfahrung mit künstlicher Intelligenz haben. So gewinnen Sie Sicherheit, sparen Zeit und behalten trotzdem die Kontrolle über Ihre Entscheidungen. Also, worauf warten Sie noch? Klicken Sie nun auf "In den Einkaufswagen" und machen Sie KI ab sofort zu Ihrem smarten, sicheren und zuverlässigen Alltagshelfer!
Azure DocumentDB in Practice
Azure DocumentDB in Practice is your complete guide to understanding and leveraging Microsoft’s unified document database platform, combining the power of Cosmos DB vCore with DocumentDB OSS capabilities. This book walks you through the full architecture of Azure DocumentDB, from its global foundations and MongoDB API compatibility to the vCore execution model that simplifies scaling, performance planning, and cost predictability. Moving beyond fundamentals, you’ll dive deep into performance engineering, data modeling, application development, and workload optimization tailored to Azure DocumentDB’s architecture. You will then learn to benchmark and test workloads, build resilient applications using MongoDB drivers, and implement scalable, high-availability designs. Dedicated chapters on migration strategies help you transition workloads from self-hosted MongoDB, Cosmos DB RU-based models, or other databases with minimal friction. Real-world patterns, industry use cases, and reference architectures give you the blueprints needed to solve complex problems at scale. You’ll learn how compute, storage, and networking layers work together, how to secure and govern your data with enterprise-grade identity and compliance features, and how to provision, size, and manage clusters for production workloads. With clear explanations, hands-on guidance, and practical best practices, this book equips you to confidently operate Azure DocumentDB in cloud-native, highly distributed environments. Whether you’re a developer, architect, or database engineer, Azure DocumentDB in Practice provides the technical depth and practical guidance required to design, build, and operate next-generation document database solutions and understand where the platform is headed next. What You Will Learn: Designing and deploying production grade clusters with the right sizing, networking, and securityHow to model data effectively using optimal schema, sharding, and indexing strategiesDiagnose and optimize performance using profiler, query plans, metrics, and best practicesBuild resilient applications using transactions, connection pooling, retry logic and Change streamsHow to run and operate clusters with backup/restore, monitoring, parameters Who This Book Is For: This book is meant for developers, architects, and database engineers.
The Future of Technology
Imagine a world where the boundaries between human and machine blur, where artificial intelligence not only enhances our daily lives but transforms the very essence of what it means to be human. In The Future of Technology Unveiled, we explore groundbreaking innovations that are not just on the horizon—they’re already reshaping our world. From the ethical dilemmas of AI to the promise of quantum computing, from biotech revolutions to the rise of autonomous societies, this book is your gateway to understanding the forces that will define our future. But it’s not just about the tech—it’s about how these advancements will challenge our values, our relationships, and our very identity. Are you ready to glimpse into a future that is closer than you think? Dive into The Future of Technology Unveiled and prepare to see the world through a lens of possibility, where the future is no longer a distant dream, but an unfolding reality.
Praxiswissen Softwarearchitektur für KI-Systeme
Das Buch zum Lehrplan »Certified Professional for Software Architecture – Softwarearchitektur für KI-Systeme«¶•Einführung in moderne Softwarearchitekturen für KI-Systeme¶•Know-how zur Entwicklung skalierbarer, wartbarer und erweiterbarer KI-Lösungen¶•Praxisnahes Wissen zur Integration von KI in bestehende IT-Landschaften¶Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über moderne Softwarearchitekturkonzepte für KI-Systeme. Ziel ist es, leistungsfähige, skalierbare und nahtlos integrierbare KI-Lösungen zu entwerfen. Es richtet sich an Softwareentwickler, Architekten und Data Scientists, die sich mit der Entwicklung von Machine-Learning- und generativen KI-Systemen beschäftigen.¶Sie lernen, wie Sie die Prinzipien der Softwarearchitektur bei der Planung und Implementierung von KI-Anwendungen gezielt einsetzen können, um diese optimal in bestehende Softwaresysteme zu integrieren. Neben den theoretischen Grundlagen werden praktische Modellierungs- und Architekturwerkzeuge vorgestellt, mit denen sich hybride Systeme entwerfen lassen, die sowohl KI- als auch traditionelle Softwarekomponenten enthalten.¶Ein besonderer Fokus liegt auf der Vermittlung kommunikativer Fähigkeiten, um eine einheitliche Sprache zwischen den verschiedenen Experten zu etablieren. Anhand praxisnaher Beispiele und bewährter Architekturansätze wird vermittelt, wie KI-Systeme so gestaltet werden können, dass sie skalierbar, wartbar und erweiterbar bleiben – essenzielle Eigenschaften in einer sich schnell verändernden Technologielandschaft.
Machine Learning mit PyTorch - kurz & gut
Jetzt zu PyTorch - die bewährte Kurzeinführung in Machine Learning Der Bestseller zum Thema Machine Learning nutzt jetzt PyTorch als zentrales Framework Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Behandelt auch MLOps und Large Language Models wie ChatGPT Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des Machine Learning und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung Supervised und Unsupervised Learning Neuronale Netze und Deep Learning LLMs – moderne Sprachmodelle MLOps – Machine Learning für die Praxis Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. In Jupyter Notebooks kannst du mit den Codebeispielen experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy und PyTorch. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigenen Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.
Vibe Coding Done Right
Vibe coding is redefining how enterprises imagine, prototype, and deliver applications bridging the gap between business stakeholders and developers. This book introduces organizations to both the promise and the pitfalls of vibe coding, cutting through the hype to show where it creates tangible value. From breaking down the anatomy of modern applications in plain terms to exploring how AI-assisted development platforms such as Google AI Studio, Codex, Cursor, and other modern coding tools accelerate delivery, readers gain a practical framework for balancing rapid innovation with enterprise-grade governance, security, and scalability. Business leaders will see how vibe coding can reduce IT backlogs and speed up proof-of-concepts, while developers and engineering teams will learn how to adopt it as a force multiplier rather than a replacement. Moving beyond surface-level tutorials, this book provides a structured, step-by-step guide: from preparing teams with the right workflows and guardrails, to building working prototypes, adding features, and scaling responsibly. It also maps the broader ecosystem, introduces alternative enterprise-ready platforms, and highlights when organizations should transition from prototypes to production-grade systems. With actionable checklists, do’s and don’ts, and a clear roadmap for safe adoption, this book empowers enterprises to harness vibe coding as a catalyst for innovation while avoiding common traps and ensuring long-term success. You Will: Plan workflows, write clear prompts, and avoid common AI coding pitfalls. Learn how to build, ship, and refine apps using modern AI-assisted development platforms, including Google AI Studio, Codex, Cursor, and more. Explore real-world use cases from enterprise prototypes and business demos to student projects and startup experiments. This book is for: Developers, Enterprise architects, and engineering teams
AI-Powered Product Management
Given the accelerated adoption of artificial intelligence across industries, there is a driving need to address the critical gap between traditional product management methodologies and contemporary, AI-enhanced practices. This structured, comprehensive guide is specifically designed for aspiring and early-career product managers who wish to leverage AI tools to master product management effectively. Structured into four distinct parts, AI-Powered Product Management introduces foundational PM concepts before diving into practical applications of AI in market research, product strategy, road mapping, requirement gathering, and growth strategies. It uniquely incorporates illustrative case studies, such as the development and iteration of a fictional mobile app, and guides readers through real-world scenarios enhanced by AI-driven insights. The book concludes with focused sections on how readers can leverage AI to effectively prepare for and excel in PM interviews, providing them with a decisive advantage in competitive job markets. What You Will Learn Seamlessly integrate AI into core product management tasks such as market research, strategy formulation, prioritization, and feature development.Techniques for utilizing AI-powered tools to significantly improve decision-making efficiency, product innovation, and user experience.Methods for crafting compelling product requirement documents (PRDs), roadmaps, and user stories with AI assistance. Who This Book Is For Aspiring product managers, junior PMs, professionals transitioning from engineering, marketing or business roles into product management, MBA students, career changers exploring product management, and existing PMs seeking to integrate AI into their workflows for enhanced efficiency and strategic decision-making.
Künstliche Intelligenz als digitaler Kollege
Künstliche Intelligenz kann Fragen beantworten, Texte entwerfen und Informationen zusammenfassen. Im beruflichen Alltag reicht eine gute Einzelantwort jedoch selten aus. Kundenaufträge verlangen klare Ziele, verlässliche Grundlagen, nachvollziehbare Arbeitsschritte und eine sorgfältige Prüfung der Ergebnisse.Dieses Buch zeigt dir, wie aus der gelegentlichen Nutzung von KI eine strukturierte Zusammenarbeit entsteht. Du lernst, Aufgaben verständlich zu beschreiben, den notwendigen Kontext bereitzustellen und verbindliche Qualitätskriterien festzulegen. Schritt für Schritt entwickelst du einen digitalen Kollegen, der dich bei wiederkehrenden Tätigkeiten unterstützt, ohne dir fachliche Entscheidungen und Verantwortung abzunehmen.Im Mittelpunkt stehen die Anforderungen von Freelancern, virtuellen Assistenzen und Consultants. An konkreten Beispielen erfährst du, wie sich Kundenaufträge vorbereiten, Dokumente auswerten, Inhalte entwickeln, Entscheidungen strukturieren und Ergebnisse kontrollieren lassen. Dabei geht es auch um sensible Daten, Quellenprüfung, Freigaben und den sinnvollen Einsatz von KI-Agenten.Ein 30-Tage-Plan begleitet dich beim Aufbau deines ersten eigenen KI-Arbeitsablaufs. Drei vollständig ausgearbeitete Praxisfälle und direkt einsetzbare Vorlagen helfen dir, das Gelernte auf deine Arbeit zu übertragen.Ein praxisnaher Leitfaden für alle, die KI nicht nur ausprobieren, sondern verlässlich in ihre beruflichen Abläufe integrieren möchten.
Your Digital Colleague
Artificial intelligence can draft text, summarise documents, organise information and develop ideas within seconds. But a polished answer is not yet a reliable professional result. Your Digital Colleague shows freelancers, virtual assistants and consultants how to move beyond occasional prompts and build structured, dependable workflows with AI. Step by step, you will learn how to define clear briefs, provide useful context, establish quality standards and onboard an AI tool for recurring professional tasks. The book explains how to create a shared digital workspace, prepare client work, improve communication and documents, and introduce AI agents without losing control over permissions, confidential information or important decisions. Practical examples demonstrate how AI can support research, project preparation, meeting follow-ups, client communication and the delivery of professional results. A 30-day plan, three complete workflows and a collection of reusable templates help you turn the principles into a working process of your own. Throughout the book, responsibility remains clearly with the human professional: AI provides structure, speed and practical support, while you assess the information, make the decisions and approve the final result. A hands-on guide for self-employed professionals and businesses that want to use artificial intelligence purposefully, securely and with standards they can explain to their clients.