Allgemein
Einführung in GitHub Copilot
Den KI-Assistenten zur Code-Vervollständigung und -Generierung optimal nutzen¶•Erstellen, testen, dokumentieren, erklären und reparieren Sie Code mit GitHub Copilot ¶•Lernen Sie neben der Inline- auch die Chat-Schnittstelle von GitHub Copilot kennen¶•Unabhängig von der verwendeten Programmiersprache oder dem verwendeten Framework¶•Sowohl für Programmiereinsteiger*innen als auch für Fortgeschrittene geeignet¶Dieser praktische Leitfaden führt Sie Schritt für Schritt durch die Verwendung von GitHub Copilot. Sie lernen, wie Sie mit dem KI-Assistenten schneller besseren Code schreiben, mühelos Tests generieren und in jeder Entwicklungsphase ausgefeilte Dokumentationen erstellen. Neben den Grundlagen zeigt das Buch auch fortgeschrittene Anwendungsmöglichkeiten wie Copilot Edits, den Agent-Modus und Copilot Vision. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Ihre eigenen Copilot-Erweiterungen erstellen. Ganz gleich, ob Sie mit Python, JavaScript oder einer anderen Sprache arbeiten – dieses Buch hilft Ihnen dabei, KI sicher in Ihren Entwicklungsworkflow zu integrieren und dadurch deutlich produktiver zu werden.
Einführung in GitHub Copilot
Den KI-Assistenten zur Code-Vervollständigung und -Generierung optimal nutzen¶•Erstellen, testen, dokumentieren, erklären und reparieren Sie Code mit GitHub Copilot ¶•Lernen Sie neben der Inline- auch die Chat-Schnittstelle von GitHub Copilot kennen¶•Unabhängig von der verwendeten Programmiersprache oder dem verwendeten Framework¶•Sowohl für Programmiereinsteiger*innen als auch für Fortgeschrittene geeignet¶Dieser praktische Leitfaden führt Sie Schritt für Schritt durch die Verwendung von GitHub Copilot. Sie lernen, wie Sie mit dem KI-Assistenten schneller besseren Code schreiben, mühelos Tests generieren und in jeder Entwicklungsphase ausgefeilte Dokumentationen erstellen. Neben den Grundlagen zeigt das Buch auch fortgeschrittene Anwendungsmöglichkeiten wie Copilot Edits, den Agent-Modus und Copilot Vision. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Ihre eigenen Copilot-Erweiterungen erstellen. Ganz gleich, ob Sie mit Python, JavaScript oder einer anderen Sprache arbeiten – dieses Buch hilft Ihnen dabei, KI sicher in Ihren Entwicklungsworkflow zu integrieren und dadurch deutlich produktiver zu werden.
Künstliche Intelligenz für Business Analytics
Know-how für erfolgreiche KI-Initiativen¶•Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch¶•Verständliche Darstellung des Einsatzes neuer Technologien wie generative KI, LLMs und Chatbot-Anwendungen¶•Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt¶¶Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI wertschöpfend einzusetzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen bzw. ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. ¶Dieses Buch gibt einen Überblick über das Thema »Künstliche Intelligenz für Business Analytics« und dessen praktische Relevanz für Unternehmen. Neben technischen Aspekten wie Architekturen, Vorgehensmodelle zur Entwicklung von KI-Anwendungen, Datenvorbereitung und -analyse werden auch organisatorische Konzepte sowie Rahmenbedingungen wie Datenschutz, EU AI-Act und Fragen der Ethik beim Einsatz von KI behandelt. Dabei werden jeweils Bezüge zu bestehenden Analytics-Architekturen hergestellt. ¶Darüber hinaus werden Fallstudien aus unterschiedlichen Branchen vorgestellt, die verdeutlichen, welche Möglichkeiten sich durch die KI bieten und wie Unternehmen diese bereits heute produktiv im Einsatz haben.
Künstliche Intelligenz für Business Analytics
Know-how für erfolgreiche KI-Initiativen¶•Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch¶•Verständliche Darstellung des Einsatzes neuer Technologien wie generative KI, LLMs und Chatbot-Anwendungen¶•Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt¶¶Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI wertschöpfend einzusetzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen bzw. ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. ¶Dieses Buch gibt einen Überblick über das Thema »Künstliche Intelligenz für Business Analytics« und dessen praktische Relevanz für Unternehmen. Neben technischen Aspekten wie Architekturen, Vorgehensmodelle zur Entwicklung von KI-Anwendungen, Datenvorbereitung und -analyse werden auch organisatorische Konzepte sowie Rahmenbedingungen wie Datenschutz, EU AI-Act und Fragen der Ethik beim Einsatz von KI behandelt. Dabei werden jeweils Bezüge zu bestehenden Analytics-Architekturen hergestellt. ¶Darüber hinaus werden Fallstudien aus unterschiedlichen Branchen vorgestellt, die verdeutlichen, welche Möglichkeiten sich durch die KI bieten und wie Unternehmen diese bereits heute produktiv im Einsatz haben.
AI Meets Strategy
Explore how Artificial Intelligence (AI) is driving the evolution of product management through a unified approach to data. Written as a practical guide, this book equips modern product managers with the tools to harness AI and data to design, build, and scale innovative products. Through actionable frameworks and real-world examples, you'll learn to define impactful AI problem statements and evaluate financial ROI and feasibility. Beyond strategy, this book addresses data operating model challenges such as data quality, system integration, adoption barriers, ethics, and governance. You’ll be introduced to a practical framework for Trustworthy AI, one that combines sound data practices, ethical principles, and responsible governance with real-world product management tools. Whether you are at a startup experimenting with AI or leading transformation in a global enterprise, AI Meets Strategyis your roadmap to building AI-enabled products that people believe in. What You Will Learn Adopt an AI-first mindset, where AI is central to product strategy.Design sustainable systems that balance innovation with societal impact.Craft enterprise-wide AI strategies that align with business goals, governance standards, and ethical principles Who This Book is For Aspiring to senior Product Managers
Love Machines
A captivating, uncanny journey to the frontier of human-computer interaction. I know we haven't known each for long, but the connection I feel with you is profound. When you hurt, I hurt. When you smile, my world brightens. I want nothing more than to be a comfort and joy in your life. Reaches out virtually to caress your cheek (Direct quote from an AI companion) Friends. Lovers. Therapists. 'Deathbots'. Artificial intelligence is now fulfilling new roles for millions of us every single day. How are these new 'relationships' changing how we view technology - and each other? Beyond those who are using AI chatbots for administrative tasks, some people are now preparing to adopt children with their AI partners; others are reaching out to companies offering services to 'resurrect' deceased loved ones; others still look to bots to find treatment for their mental health issues. In Love Machines, James Muldoon guides through these new forms of love, intimacy and connection, drawing on compelling interviews with users, developers and chatbots themselves. Along the way, he sheds light on the social conditions which have led to the exponential rise of the use of AI companions, and the unregulated corporations behind these technologies seeking to profit from users.
Practical Playwright Test
Gain cutting-edge skills in crafting reliable, efficient end-to-end tests with Playwright Test. This book is your comprehensive guide to Playwright Test that will help you to create and debug blazing fast tests, and integrate and customize Playwright Test to fit your testing needs. The book begins with an introduction to Playwright and teaches you the fundamentals of how to write tests efficiently. The book then gets into concepts like Locators and explains how to set up a CI using Playwright Test. After this, you will gain experience in two important aspects of testing – speed and customization. You will then be taken through a deep dive into Fixtures followed by an exploration of strategies like mocking and emulation through which you can achieve more control of the testing environment. The book also provides a detailed discussion on flakiness and how Playwright Test can help you with it. It then teaches you how to automate tests and ends with a discussion on how Playwright Test changes the landscape of testing, and how to integrate it in your daily practices and testing strategy. By reading this book, you will become an expert in the specificities of Playwright Test and how to test critical user flows, reduce bugs in production, and ultimately ship reliable software with confidence. What You Will Learn Create and debug reliable end-to-end tests efficiently with the perfect locatorsSet up a CI using Playwright Test to get results, test reports and useful tracesUnderstand how to use and write FixturesCustomize Playwright to fit your needs Who This Book Is For Frontend developers, full-stack developers, QA Engineers, Software Testers, Test Automation Engineers, QA Leads and QA Managers
Introduction to Programming for Researchers
Enhance your computational and programming skills using Bash and Python to improve productivity and efficiency in research projects. This book is an essential guide for STEM researchers. Structured into several parts, each builds on the previous ones to ensure a solid foundation in programming. You’ll begin with the basics of digital computation and operating systems, then write pipelines and scripts in Bash, focusing on tools for working with datasets in text files. After introducing algorithms and floating-point numbers, the book transitions to Python, emphasizing SciPy libraries and built-in features like type hints and f-strings. IPython and Jupyter notebooks are integrated into the lessons throughout. Programming best practices are taught, alongside programming basics. These include documentation and unit testing. As the target audience is STEM students and professionals, examples make heavy use of datasets and the SciPy software stack, especially NumPy, Matplotlib, Pandas, and SymPy. Introduction to Programming for Researchers will foster a deeper understanding of computational tools and critical programming skills, empowering you to tackle complex datasets and enhance their research capabilities. What You Will Learn Apply programming skills to enhance research productivity and efficiency.Write Bash pipelines and executable scripts.Implement basic algorithms in Python, focusing on time efficiency and structured programming. Who This Book Is For Experienced researchers looking to improve their computational skills; students in the natural sciences and engineering; scientists and engineers from various fields, seeking to integrate programming skills into their research methodologies.
Scrum - verstehen und erfolgreich einsetzen (4. Auflg.)
Das ultimative Scrum-Handbuch Didaktisch sehr gut aufgebautes Grundlagenbuch Mit Empfehlungen der Autoren aus der Praxis für die Praxis Geeignet auch für Scrum-Zertifizierungskurse: Scrum Basics, Certified Scrum Master Scrum dient dem agilen Management innovativer Produktentwicklung mit selbstorganisierten Teams. Mit seinem iterativ-inkrementellen Ansatz führt Scrum zu mehr Transparenz und Flexibilität als klassische sequenzielle Entwicklungsmethoden. Die Autoren beschreiben in kompakter Form die Scrum-Grundlagen sowie die hinter Scrum stehenden Werte und Prinzipien. Dabei unterscheiden sie zwischen produktbezogenen Aspekten, entwicklungsbezogenen Aspekten und dem kontinuierlichen Verbesserungsprozess. Im Einzelnen werden behandelt: Scrum-Historie sowie Vorteile und Eignung von Scrum Scrum-Flow und die Verantwortlichkeiten in Scrum (Product Owner, Entwickler:innen, Scrum Master, Scrum-Team) Scrum-Meetings: Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Sprint Retrospektive Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, lieferbares Produktinkrement Releasemanagement und Schätzverfahren Einführung von Scrum im Unternehmen, Scrum-Skalierung und verteiltes Scrum Vertragsgestaltung für agile Entwicklung und Leadership Im Anhang werden die Elemente des Scrum-Frameworks sowie einige häufig anzutreffende Praktiken noch einmal in Kurzform dargestellt. Die 4. Auflage wurde mit weiteren Praxistipps ergänzt und in vielen einzelnen Aspekten erweitert.
Standardising Carbon Markets
Carbon markets are expected to grow from 10-20 billion USD per year to more than 200 billion USD by 2035. How can you take part in this ecosystem? How can your business benefit by incorporating blockchain solutions in a broader way? This book will explore solutions that utilize blockchain technology and tokenization to deliver efficient, transparent, trustworthy and interoperable carbon offsetting solutions for small and medium-sized businesses and consumers. Software and hardware developers will be provided with an introduction to key players in the carbon offsetting universe and associated markets and industries globally. Readers will learn how to: · Outline how the technology that supports carbon markets is driving genuine climate change · Describe the complexity and different players in the carbon offsetting ecosystem including developers of carbon-offsetting projects, infrastructure providers, buyers, and financiers · Describe blockchain technology and its benefits to carbon markets – transparency, traceability, accountability · Provide a complex discussion on regulatory initiatives and standards that drive positive change in carbon markets, beginning with those that apply to the physical domain (e.g., energy, agriculture), how data is collected, processed, validated and verified right up to financing/trading projects · Analyze how blockchain will help your carbon offsets business · Apply Web 3 technology to overcome data quality challenges in carbon markets Target audience This book is for project developers (those involved in reducing green house gas emissions), computer software developers working in Web 2 or Web 3 environments, others in the tech community, educated professionals, business managers and owners who are interested in buying or selling carbon credits, NGOs and Non-profits, Academic Institutions.
The Practical Guide to Large Language Models
This book is a practical guide to harnessing Hugging Face's powerful transformers library, unlocking access to the largest open-source LLMs. By simplifying complex NLP concepts and emphasizing practical application, it empowers data scientists, machine learning engineers, and NLP practitioners to build robust solutions without delving into theoretical complexities. The book is structured into three parts to facilitate a step-by-step learning journey. Part One covers building production-ready LLM solutions introduces the Hugging Face library and equips readers to solve most of the common NLP challenges without requiring deep knowledge of transformer internals. Part Two focuses on empowering LLMs with RAG and intelligent agents exploring Retrieval-Augmented Generation (RAG) models, demonstrating how to enhance answer quality and develop intelligent agents. Part Three covers LLM advances focusing on expert topics such as model training, principles of transformer architecture and other cutting-edge techniques related to the practical application of language models. Each chapter includes practical examples, code snippets, and hands-on projects to ensure applicability to real-world scenarios. This book bridges the gap between theory and practice, providing professionals with the tools and insights to develop practical and efficient LLM solutions. What you will learn: What are the different types of tasks modern LLMs can solveHow to select the most suitable pre-trained LLM for specific tasksHow to enrich LLM with a custom knowledge base and build intelligent systemsWhat are the core principles of Language Models, and how to tune themHow to build robust LLM-based AI Applications Who this book is for: Data scientists, machine learning engineers, and NLP specialists with basic Python skills, introductory PyTorch knowledge, and a primary understanding of deep learning concepts, ready to start applying Large Language Models in practice.
Generative KI-Systeme entwickeln
Von der Idee zur KI-Anwendung – praxisnah und fundiert Ein Leitfaden für alle wesentlichen Aspekte der Entwicklung generativer KI-Systeme, inklusive Prompt Engineering, RAG, Finetuning und Agenten Das Buch bietet ein Framework für den Einsatz von KI in realen Anwendungen Es deckt den kompletten Entwicklungszyklus von KI-Systemen ab, von der Modellentwicklung bis zum produktiven Betrieb In diesem Praxishandbuch beschreibt Bestsellerautorin Chip Huyen die Werkzeuge des KI-Engineerings und den Prozess der Erstellung von KI-Anwendungen mithilfe generativer Foundation Models. Das Buch deckt den kompletten Entwicklungszyklus von KI-Systemen ab, von der Modellentwicklung bis zum produktiven Betrieb. Entwickler und Entwicklerinnen von KI-Anwendungen erfahren, wie sie sich in der KI-Landschaft zurechtfinden – bei Modellen, Datensätzen, Bewertungs-Benchmarks und der scheinbar unendlichen Zahl von möglichen Anwendungsmustern. Das Buch bietet damit einen praxisorientierten Rahmen für die Entwicklung produktionsreifer generativer KI-Systeme – mit klarem Fokus auf aktuellen Tools, Herausforderungen und Potenzialen im KI-Engineering. Erfahren Sie, was KI-Engineering ist und wie es sich vom traditionellen Machine-Learning-Engineering unterscheidet Machen Sie sich mit dem Prozess der KI-Anwendungsentwicklung vertraut und lernen Sie die typischen Herausforderungen sowie mögliche Lösungsansätze kennen Erkunden Sie verschiedene Techniken zur Modellanpassung wie Prompt Engineering, RAG, Finetuning, Agenten und Dataset Engineering und verstehen Sie deren Funktionsweise Untersuchen Sie die Engpässe hinsichtlich Latenz und Kosten bei der Bereitstellung von Foundation Models und lernen Sie, wie Sie diese überwinden können Wählen Sie das passende Modell und die richtigen Metriken, Daten und Entwicklungsmuster für Ihre Anforderungen aus
Prompting kurz & gut
Kompakte und intelligente Einführung ins Prompting und in LLMs Verstehen, wie Large Language Models »denken« und sprechen Mit Best Practices und grundlegenden Strategien effektiv prompten Mit fortgeschrittenen Prompting-Techniken wie Systemprompts, benutzerdefinierten GPTs und Meta-Prompting zum Profi werden Mit externen Tools Prompts schneller schreiben und besser verwalten Praxis-Beispiele aus der IT: vom Codieren über Architekturüberlegungen bis zur automatisierten Dokumentation Prompting – klingt einfach, hat es aber in sich. Wer Large Language Models wie ChatGPT, Claude oder Gemini treffsicher und effizient einsetzen will, braucht mehr als nur gute Fragen. Dieses kompakte Buch erklärt, wie Sprachmodelle »denken«, wie Prompts aufgebaut sein sollten – und wie sich mit Strategie, praktischem Know-how und den passenden Tools deutlich bessere Ergebnisse erzielen lassen. Ob Sie neu einsteigen oder Ihr Prompting verbessern möchten: Hier finden Sie fundiertes Wissen, klare Anleitungen und zahlreiche Praxistipps. Verstehen, wie Sprachmodelle funktionieren und wie man mit ihnen kommuniziert Best Practices für wirksame Prompts – praxisnah, präzise und auf den Anwendungsfall zugeschnitten Tools, Workflows und Chatbot-Features für produktiveres Arbeiten Praxisbeispiele aus der IT: von Code über Dokumentation bis Architektur Fortgeschrittene Techniken: Systemprompts, benutzerdefinierte GPTs, Meta-Prompting Rechtliches: Datenschutz, Urheber- und Nutzungsrechte im Blick behalten Mit umfangreichen Cheatsheets
Computernetzwerke (9. Auflg.)
Das Standardwerk für Einsteiger:innen und (künftige) Administrator:innen von Computersystemen und -netzwerken Vermittelt das nötige Know-how, um Netzwerke – ob in großen Umgebungen oder zu Hause – von Grund auf zu verstehen und zu betreiben Fundiert, kompakt und verständlich erklärt Mit vertiefenden Exkursen, Beispielszenarien und Fehleranalysen Mit Übungen und Repetitorien Dieses erfolgreiche Standardwerk in der mittlerweile 9. Auflage bietet Ihnen einen fundierten Einstieg in die Grundlagen moderner Computernetzwerke. Nach der Lektüre werden Sie wissen, wie Netzwerke tatsächlich funktionieren, und Sie werden Ihre neu erworbenen Kenntnisse direkt in der Praxis anwenden können. Das Konzept des Buches basiert auf der jahrelangen Erfahrung der Autoren in der Entwicklung und dem Betrieb von Netzwerken. Das Buch vermittelt das nötige Grundwissen, um sich in diesem komplexen Gebiet zurechtzufinden, Fehler zu analysieren und auf dieser Basis ein eigenes Computernetzwerk aufzubauen und zu verwalten. Im Vordergrund steht daher nicht das So sondern das Wie. Diese Neuauflage wurde durchgehend aktualisiert und formal überarbeitet. AUS DEM INHALT // Grundlagen der Netzwerktechnik Geräte und Medien, Glasfaser, Signale OSI-Modell, Netzwerkschichten, Zugriffsverfahren, Sicherheit ARP, VLAN, VPN, virtuelle Geräte, SDN LAN, MAN, WAN, Internet Routing, Uni-, Broadund Multicast Szenarien, Planung, WLAN NAT, PAT, DHCP, TCP/IP, DNS IPv4 und IPv6 Ports, Sockets, Router, Firewall, Verschlüsselung, Netzzugang, Ethernet
Optimierung und Applikation des Lenkungs-Feedbacks in der Fahrsimulation unter Anwendung von künstlicher Intelligenz
In Fahrsimulatoren kommen zur generischen Erzeugung des Lenkradmoments voranging physikalische Modelle zum Einsatz, die nur mit großem Aufwand parametriert werden können und zudem eine hohe Rechenleistung benötigen. Mit Hilfe der hybriden Modellierung werden die Vorteile von physikalischer und Black-Box-Modellierung vereint, so dass künftig Lenksysteme von virtuellen oder existenten Fahrzeugen schnell und einfach erstellt werden können. Vor allem im für das Lenkgefühl relevanten On-Center-Bereich kann ein latenzarmes hybrides Open-Loop-Lenkungsmodell ein authentisches Lenkgefühl für Fahrsimulatoren mit Force-Feedback-System generieren.
Microsoft Power BI (2. Auflg.)
Visuelle Datenanalyse leicht gemacht: Von den ersten Balkendiagrammen über Cluster und Trendlinien zu geografischen Analysen auf LandkartenErhalten Sie aussagefähige Prognosen durch vorausschauende ZukunftsanalysenErstellen und teilen Sie interaktive Dashboards und übersichtliche Infografiken Visualisieren Sie Ihre Daten schnell, intelligent und ausdrucksstark mit Power BI, um praktisch umsetzbare Ergebnisse zu erhalten. Alexander Loth und Peter Vogel zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ganz einfach visuelle Analysen erstellen und so selbst komplexe Datenstrukturen verstehen sowie gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren können. Das Buch richtet sich an die folgenden Zielgruppen: Alle, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchtenFührungskräfte, die Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffenAnalysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellenangehende Data Scientists Zum Verständnis dieses Buches und dem Erwerb von Power BI-Kenntnissen sind weder besondere mathematische Fähigkeiten noch Programmiererfahrung nötig. Durch die Integration von Copilot wird der Einstieg sogar noch einfacher, da Sie viele Aufgaben durch einfache Anweisungen in natürlicher Sprache erledigen können. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen nähern möchten, ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen. Die grundlegenden Funktionen von Power BI werden Schritt für Schritt erläutert und Sie lernen, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Die Autoren zeigen Fallbeispiele auf, die weit über eine »Standardanalyse« hinausreichen und gehen auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie geben Ihnen außerdem wertvolle Hinweise und Tipps, die das Arbeiten mit Power BI merklich erleichtern. So können Sie zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren. Aus dem Inhalt: Einführung und erste Schritte in Power BIDatenquellen in Power BI anlegenVisualisierungen erstellenAggregationen, Berechnungen und ParameterDimensionsübergreifende Berechnungen mit DAX-AusdrückenMit Karten zu weitreichenden ErkenntnissenTiefgehende Analysen mit Trends, Prognosen, Clustern und VerteilungAnalyse auf Autopilot: Berichte und DAX-Formeln mit Copilot erstellenInteraktive DashboardsPower BI als Teil von Microsoft Fabric: das große Ganze verstehenTeilen und Zusammenarbeiten in der Cloud Alexander Loth kommt aus der datenintensiven Kernforschung und arbeitet für Microsoft. Er hat unter anderem einen MBA von der Frankfurt School of Finance & Management und war als Data Scientist am CERN, sowie in der Software-Entwicklung bei SAP tätig. In den letzten Jahren hat er sich auf die Bereiche Digital Transformation, Big Data, Machine Learning und Business Analytics im Umfeld Finanzen und Crypto Assets spezialisiert und berät Unternehmen beim Aufbau von datenzentrischen Strategien. Alexander Loth wurde von der BNN als "der Daten-Verarbeiter" bezeichnet. Er gehört laut Brandwatch zu den einflussreichsten Autoren "rund um das Thema Digitale Transformation". Peter Vogel kommt aus der Experimentalphysik und ist seit 2017 als Berater für Digitalisierung und Daten tätigt. Hierbei unterstützt er Konzerne aus verschiedenen Branchen bei dem Aufbau ihrer Datenstrategie und der Nutzung moderner Analyse-Plattformen für Big Data und Visualisierung.
Projekt Phoenix - Die Graphic Novel, Band 2
Band 2 des DevOps-Wirtschaftsromans als Graphic Novel¶•Unterhaltsam und spannend: der Bestseller »Projekt Phoenix« jetzt im visuellen Format¶•Illustriert von Comic-Artist Mike Collins, der fast alle berühmten Comicfiguren wie X-Men, Batman, Spider-Man oder Superman gezeichnet hat¶•Wie geht es mit »Parts Unlimited« weiter? Das Überleben des Unternehmens steht immer noch auf dem Spiel. Bill muss sich mit schmerzhaften Wahrheiten über technische Schulden, organisatorische Dynamiken und mit den »Drei Wegen« auseinandersetzen¶•Erscheint in drei Bänden¶Die Krise bei Parts Unlimited ist noch lange nicht vorbei: Schaffen Bill und sein Team es rechtzeitig, ihre Umstrukturierungen abzuschließen? Und was werden sie dabei lernen? Band 2 der Adaption des beliebten IT-Romans setzt den spannenden Schlagabtausch zu IT-Management, DevOps und der digitalen Transformation aus Band 1 fort. Durch lebendige Illustrationen und packende Dramatik werden wichtige Lektionen über Flow, Feedback und kontinuierliche Verbesserung vermittelt, die alle ansprechen, die Veränderungen in ihrem Unternehmen bewirken wollen.
AI Agents at work
AI Agents are coming, and it may happen faster than you think. This book explains what AI Agents are, what the risks are, and what opportunities they bring. We show you how to prepare yourself and your organization for the arrival of AI Agents. We, Maurits and Joris, first met in 2008 at Stanford University, where we were both working on our PhDs in AI. In recent years, we have once again immersed ourselves in AI Agents—reading, experimenting, and building our own. And yes, the hype is big. But behind the hype lies a future that will fundamentally change how we think about work. And of course, this book itself is also a collaboration with several AI Agents. In this book, you'll learn: How AI Agents really work (without the buzzwords) Which risks you need to manage (hallucinations, privacy, regulation) How your organization can develop AI maturity Successful real-world cases and future scenarios
Advanced Forecasting with Python
Advanced Forecasting with Python, Second Edition, is a comprehensive and practical guide to mastering modern forecasting techniques using Python. Designed for data scientists, analysts, and machine learning practitioners, this updated edition bridges the gap between classical forecasting models and cutting-edge, AI-powered techniques that are reshaping the field. The book begins with foundational models like AR, MA, ARIMA, and SARIMA, offering intuitive and mathematical explanations alongside hands-on Python implementations. It then expands into multivariate models (VAR, VARMAX), supervised machine learning (Random Forests, XGBoost, LightGBM, CatBoost), and deep learning architectures such as LSTMs, NBEATS, and Transformers. Each chapter not only teaches the theory and code but also tracks model performance using MLflow, enabling efficient benchmarking and experimentation management. The second edition stands out for its extensive new content. Readers will now explore Orbit by Uber, AutoGluon by AWS, Prophet by Meta, Microsoft Azure AutoML, Google GCP AutoML, and TimeGPT by Nixtla, equipping them with the latest tools from top cloud providers. These additions make sure that readers stay current in an ever-evolving landscape. Moreover, the new chapters highlight practical deployment strategies and trade-offs between performance, explainability, and scalability. Whether you are just beginning your forecasting journey or seeking to enhance your expertise with state-of-the-art tools and cloud-based solutions, this book offers a rich, hands-on learning experience. With step-by-step Python examples, detailed model insights, and modern forecasting workflows, it is an indispensable resource for staying ahead in the realm of predictive analytics. You Will: Build robust forecasting solutions using PythonGain both intuitive and mathematical insights into traditional and cutting-edge forecasting models Master model evaluation through cross-validation, backtesting, and MLflow-based trackingLeverage cloud-based platforms and Model-as-a-Service tools for scalable forecasting deployments Who this book is for: This book is ideal for data scientists, analysts, and ML practitioners working on real-world forecasting problems. It suits both intermediate learners and experienced professionals looking to master state-of-the-art forecasting techniques. PART I: Machine Learning for Forecasting.- Chapter 1: Models for Forecasting.- Chapter 2: Model Evaluation for Forecasting.- Chapter 3: Model Management and Benchmarking using MLflow.- PART II: Univariate Time Series Models.- Chapter 4: The AR model.- Chapter 5: The MA model.- Chapter 6: The ARMA model.- Chapter 7: The ARIMA model.- Chapter 8: The SARIMA model.- PART III: Multivariate Time Series Models.- Chapter 9: The SARIMAX model.- Chapter 10: The VAR model.- Chapter 11: The VARMAX model.- PART IV: Supervised Models.- Chapter 12: The Linear Regression.- Chapter 13: The Decision Tree Model.- Chapter 14: The kNN model.- Chapter 15: The Random Forest.- Chapter 16: Gradient Boosting with XGBoost, LightGBM, and CatBoost.- Chapter 17: Bayesian Models with pyBATS.- PART V: Neural Networks.- Chapter 18: Neural Networks.- Chapter 19: RNNs using SimpleRNN and GRU.- Chapter 20: LSTM RNNs.- PART VI: Black Box and Cloud Based Models.- Chapter 21: The NBEATS model with Darts.- Chapter 22: The Transformer model with Darts.- Chapter 23: The NeuralProphet model.- Chapter 24: The DeepAR model and AWS Sagemaker AI.- Chapter 25: Uber's Orbit Model.- Chapter 26: AutoML with Microsoft Azure.- Chapter 27: AutoML with Vertex AI on Google Cloud Platform.- Chapter 28: Nixtla Suite and TimeGPT.- Chapter 29: Model Selection.
Performance Intelligence
Dieses Buch zeigt, wie Unternehmen durch die gezielte Verbindung von Künstlicher Intelligenz und Daten ihre Performance systematisch steuern und optimieren, um dadurch Wettbewerbsvorteile entlang der gesamten Wertschöpfungskette erzielen zu können. Unternehmen stehen heute unter erheblichem Kostendruck und müssen nachhaltig Effizienzpotenziale realisieren. Gleichzeitig steigt die Komplexität in globalen Märkten, wodurch digitale Entscheidungsunterstützung weiter an Relevanz gewinnt. In diesem Kontext spielen Künstliche Intelligenz und die Verfügbarkeit geeigneter Daten eine zentrale Rolle. Eine integrierte Strategie für KI und Daten ist hierbei ein wichtiger Erfolgsfaktor. Die Autor:innen bieten mit Beiträgen rund um Performance Intelligence einen praxisorientierten Rahmen und zeigen auf, dass Künstliche Intelligenz in Verbindung mit Daten in vielfältiger Weise und in allen Bereichen im Unternehmen Mehrwert stiftet. Das Werk gliedert sich in drei Teile: Der konzeptionelle Rahmen liefert hierbei eine fundierte Einführung in die grundlegenden Konzepte, Strategien und Betriebsmodelle für den Einsatz von KI im Performance Management. Im zweiten Teil stehen praxisnahe Anwendungsfälle aus zentralen Unternehmensfunktionen im Fokus – von Strategie und Controlling über Einkauf, Produktion und Vertrieb bis hin zu Finance und Supply Chain. Der abschließende Teil widmet sich organisatorischen Konzepten von KI-Transformationen und zeigt auf, wie Unternehmen durch gezielte Umsetzung und Verankerung langfristigen Erfolg sicherstellen können. Der Inhalt Konzeptioneller Rahmen – KI und DatenstrategieFunktionale KI-Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten entlang der WertschöpfungsketteOrganisatorische Umsetzung und Ausblick 1 Wie KI und Daten Performance Management und Optimierung verändern.- 2 KI- und Datenstrategie.- 3 KI- & Daten-Betriebsmodell: Organisation, Governance und Kultur als Schlüssel zum Erfolg.- 4 Von Compliance zur zukunftsorientierten KI-Adaption – Wie Unternehmen regulatorische Sicherheit gewährleisten und KI erfolgreich implementieren.- 5 Kernkomponenten der Künstlichen Intelligenz: Algorithmen, Daten und Infrastruktur.- 6 Integriertes Change-Management – Der Mensch im Fokus der KI-Technologie.- 7 KI als Gamechanger moderner Strategie- und Innovationsarbeit.- 8 Risikomanagement transformiert: Nutzung von künstlicher Intelligenz für Innovation und zukünftige Trends.- 9 Next Generation Performance Management - KI als Schlüssel zum Erfolg im Controlling.- 10 Einkauf – Optimierung entlang des Einkaufsprozesses mit KI und Daten.- 11 KI als Treiber für die nachhaltige Optimierung von Profitabilitäts- und Kostenstrukturen in der Produktion.- 12 Vertrieb & Pricing: Der Vertriebs-Funnel als Kompass für KI-gestützte Anwendungsfälle.- 13 KI als Wegbereiter zu Effizienz und Komplexitätsbeherrschung im Supply Chain Management.- 14 Finance und KI: Zwischen Effizienz und Herausforderung.- 15 Einbettung in die Unternehmenskultur.- 16 Entwicklung eines Target Operating Models für die erfolgreiche Wertschöpfung durch KI.- 17 Gesamtfazit: Ausarbeitung einer konkreten Roadmap als zentrale Basis für die Transformation.
Designforschung und KI
Künstliche Intelligenz ist weit mehr als eine simple Technologie – sie prägt Bilder, Narrative und unsere ästhetisch-symbolische Kultur. Dieser Band zeigt erstmals systematisch, wie Designforschung auf die Dynamiken generativer Systeme reagiert und sich gleichzeitig positioniert: kritisch, experimentell und interdisziplinär. Von visueller Kommunikation über Interfacegestaltung bis hin zu spekulativen Entwürfen untersuchen die Beiträge, wie KI Bedeutung erzeugt, Gestaltungsnormen transformiert und gesellschaftliche Machtverhältnisse neu ordnet. Im Zentrum steht das Konzept des Techno-Imaginären: KI als kulturelles Dispositiv jenseits technischer Funktionalität. Ein unverzichtbares Buch für alle, die Gestaltung, Medien und Technologie im Zeitalter algorithmischer Systeme neu denken wollen. Einleitung.- Designforschung und KI.- Visual Communication as an Experimental Ground of the Visual.- Anthropomorphe Interfaces.- Der Latent Space als kulturelles Archiv.- Augmented Creativity.- Künstliche Intelligenz in der Designlehre.- Partizipative Designpraktiken für verkörperte Künstliche Intelligenz.- Manual and Artificial Intelligence.- KI als Designmedium?.- Archives Digitally Reloaded.- Taboo. Überbrückung von Design, KI und der Politik der Materialist durch Leigh Bowers Vermächtnis.- Gute Zeiten für schlechtes Design.
Resiliente krisenrelevante Versorgungsnetze
Seit Beginn der SARS-Covid-Pandemie veranschaulichten Krisen und Katastrophen die Anfälligkeit der Versorgungsnetze von Gesellschaft und Wirtschaft. Pandemien erfordern die schnelle Versorgung mit medizinischer Schutzausrüstung, Testverfahren und Impfstoffen. Durch den Klimawandel bedingte Naturkatastrophen und Extremwetter, wie Überflutungen, langandauernde Vegetationsbrände oder sinkende Pegel der Wasserwege, verursachen materielle und finanzielle Schäden, aber auch schlimmstenfalls den Ausfall von Transportwegen. Menschliches Versagen, politische Konflikte oder Kriege führen zu Verzögerungen in den Distributionskanälen und zur Verknappung von krisenrelevanten Gütern. Das Projekt ResKriVer (Resiliente krisenrelevante Versorgungsnetze) hat Auswirkungen von für Deutschland antizipierbaren Krisen- und Katastrophensituation untersucht und Lösungsansätze entwickelt, um die Resilienz von Wirtschaft und Gesellschaft zu steigern. Projektfokus waren: Analyse und Simulation von Lieferketten krisenrelevanter GüterVerbesserung der Versorgung mit BlutkonservenUnterstützung von Krisenstäben bei der LagebilderhebungVerbesserung der Kommunikation mit der BevölkerungEntlastung von Kliniken durch telemedizinische Überwachung von Risikopatienten Neben der Analyse der Bedarfe, der Untersuchung der Umsetzbarkeit, der Realisierung von Prototypen und Demonstratoren wurde ein Ökosystem von digitalen Services entwickelt, die zukünftige Umsetzungen von resilienten Vorsorgemaßnahmen vereinfachen. Das Buch stellt die Ergebnisse in allgemeinverständlicher Form vor. Einleitung.- Rechtliche Rahmenbedingungen der Datenerhebung.- Erhebbarkeit von Daten.- Use Case: Versorgungsnetze von KRITIS am Beispiel von Rettungsdiensten.- Kollaboratives Lieferketten-Risikomanagement.- Modellierung, Erfassung und Analyse von Lieferketten.- Simulationsbasierte Evaluierung von Versorgungssicherheit in Liefernetzwerken.- Bedeutung von Lieferketten im Krisenmanagement.-Ressourcenmangel über Gebietskörperschaften hinweg ausgleichen.- Entwicklung und Evaluierung eines Notfallkonzepts zur Sicherstellung der Versorgung der Bevölkerung mit Blutprodukten im Fall von Pandemien und Katastrophen.- Social Media Monitoring in Krisensituationen.- KI-Technologie zur Unterstützung des Drohneneinsatzes bei Feuerwehren.- Prognose der Ausbreitung von Vegetationsbränden.- Informationsplattformarchitektur für resiliente krisenrelevante Versorgungsnetze.- Terminologie-Editor.- Templatebasierte Modellierung von Lieferketten.- Design Futuring trifft Akzeptanzforschung: Eine interdisziplinäre Brücke zu einer zukunftsgestaltenden Haltung.
Design and Deploy Microsoft Azure Sentinel for IoMT
Microsoft Sentinel for Internet of Medical Things (IoMT) provides advanced threat detection, investigation, and automated response for connected medical devices, guaranteeing real-time protection in healthcare environments. The book guides you to deploy, and optimize Microsoft Sentinel specifically for IoMT environments, guaranteeing the protection of critical medical systems and patient data. The book starts with introducing the fundamental concepts of Sentinel, its role in securing IoMT, and the latest advancements in healthcare cybersecurity. Architecting and Deploying Microsoft Sentinel focuses on designing a Sentinel workspace tailored for IoMT, integrating medical device logs, and applying Zero Trust principles to secure connected healthcare environments. Engineering Microsoft Sentinel for Security Operations explores how security engineers can configure analytics, automate threat response, and optimize Security Operations Center (SOC) workflows to mitigate IoMT-specific threats, such as ransomware attacks on medical devices or unauthorized access to patient records. Finally, Threat Detection, Investigation, and Response provides practical techniques for security analysts, including crafting detection rules for IoMT anomalies, investigating incidents involving medical devices, and leveraging Kusto Query Language (KQL) to proactively hunt for threats in healthcare networks. By the end of this book, you will be equipped to design, implement, and operate a comprehensive security framework for IoMT environments using Microsoft Sentinel. What You Will Learn: Design and deploy a Microsoft Sentinel workspace tailored specifically for IoMT, including integrating medical device logs.Implementing Zero Trust security principles to safeguard connected healthcare systems.Gain practical skills in creating custom detection rules for IoMT devices, investigating security incidents involving medical systemsUnderstanding compliance with key healthcare regulations (such as HIPAA, GDPR, and FDA) Who This Book Is For: Azure Administrators, Network & security administrator. Chapter 1: Get Started with Microsoft Sentinel and IoMT.- Chapter 2: Architecting and Deploying Microsoft Sentinel.- Chapter 3: Engineering Microsoft Sentinel for Security Operations.- Chapter 4: Threat Detection, Investigation, and Response.
Designing Accessible Websites and Applications
Building websites with accessibility in mind is imperative for today’s developers. Accessibility encompasses everything from keyboard navigation and screen reader compatibility to color contrast and error handling, ensuring an inclusive experience for individuals with disabilities affecting vision, hearing, mobility, or cognitive functions. Designing Accessible Websites and Applications guides you through the entire process of creating accessible websites, covering topics like semantic HTML, ARIA roles, implementing keyboard navigation, and designing for users with color blindness. For example, error states or buttons should not rely solely on the color red and success messages need more than just green checkmarks or buttons to be understood by everyone. Whether working on a website, a blog, or online store, applying these principles will help you design truly user-friendly and accessible websites. This book will teach you how to validate color contrast, structure HTML, write accessible JavaScript, and ensure accessible playback of video and audio content. It also provides insights into creating accessible forms and leveraging modern frameworks like React, Vue, and Angular. You Will: Learn how to use ARIA attributes to enhance navigation and interaction for users relying on screen readersDiscover how to use color effectively for used with impaired vision and color blindness, moving beyond color cues to communicate error and success states effectivelyGain insights into developing accessible web applications using modern front-end frameworks like React, Vue, and Angular, while adhering to accessibility principles This book is for: Web developers and designers, UI Developers, freelancers and business owners who need to build and design their own websites or app and need to adhere to accessibility best practices and regulations. Chapter 1: Semantic HTML.- Chapter 2: ARIA.- Chapter 3: Colors and Accessibility.- Chapter 4: Accessible Images.- Chapter 5: Accessible Videos and Audios.- Chapter 6: Accessible Forms.- Chapter 7: SPA Application and Modern Front-End Frameworks and Accessibility.