Allgemein
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.
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.
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.
Künstliche Intelligenz als digitaler Mitbewohner
Künstliche Intelligenz kann im privaten Alltag weit mehr sein als eine Anwendung, der man gelegentlich eine Frage stellt. Richtig eingesetzt wird sie zu einem digitalen Mitbewohner: Sie hilft dabei, Informationen zu ordnen, Termine im Blick zu behalten, Entscheidungen vorzubereiten und wiederkehrende Aufgaben leichter zu bewältigen.Dieses Buch zeigt Schritt für Schritt, wie eine verlässliche und zugleich entspannte Zusammenarbeit mit KI entstehen kann ohne technisches Vorwissen und ohne den eigenen Alltag bis ins Letzte zu optimieren. Im Mittelpunkt steht nicht die Frage, wie sich noch mehr Aufgaben in einen Tag pressen lassen. Es geht darum, Kopfraum zurückzugewinnen und mehr Zeit für die Dinge zu schaffen, die wirklich wichtig sind.Anhand konkreter Beispiele lernst du, deinen digitalen Mitbewohner sinnvoll einzuarbeiten, klare Aufträge zu formulieren und persönliche Grenzen festzulegen. Dabei geht es unter anderem um Haushaltsorganisation, Wochenplanung, Kommunikation, Finanzen, Reisen, bewussten Konsum, Hobbys und besondere Lebenssituationen. Auch Datenschutz, Vertrauen, mögliche Fehler und der verantwortungsvolle Umgang mit persönlichen Informationen werden verständlich behandelt.Ein 30-Tage-Plan, vollständige Alltagsabläufe und direkt nutzbare Vorlagen helfen dir dabei, aus einzelnen KI-Anfragen verlässliche Routinen zu entwickeln. Du entscheidest jederzeit selbst, was die KI vorbereiten darf, welche Ergebnisse du kontrollierst und welche Bereiche bewusst privat oder frei von Optimierung bleiben.Ein praxisnaher Begleiter für alle, die Künstliche Intelligenz im persönlichen Alltag sinnvoll nutzen möchten für mehr Übersicht, weniger gedankliche Belastung und echten Freiraum.
Your Digital Companion
Artificial intelligence can do far more in private life than answer the occasional question. Used thoughtfully, it can become a digital companion that helps organise information, keep track of appointments, prepare decisions and make recurring tasks easier to manage. Your Digital Companion shows you how to build this kind of reliable and relaxed collaboration with AI without technical expertise and without turning your life into a constant optimisation project. Step by step, you will learn how to formulate clear requests, introduce your digital companion to the parts of your life that matter and set boundaries around what it should and should not do. The book explores practical uses for household organisation, weekly planning, communication, personal finances, travel, mindful consumption, hobbies and exceptional situations. It also addresses privacy, trust, inaccurate results and the responsible handling of personal information. A 30-day plan, ten complete everyday processes and a collection of reusable templates help you turn occasional AI assistance into routines that genuinely reduce mental load. You remain in control at every stage: you decide what the AI may prepare, which results need checking and which areas should remain private or free from optimisation. A practical guide for anyone who wants to use artificial intelligence in everyday life to gain greater clarity, reduce mental clutter and create more time for what truly matters.
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ ALS DIGITALER SIDEKICK
Künstliche Intelligenz gehört für viele junge Menschen längst selbstverständlich zum Alltag. Doch wie lässt sie sich so einsetzen, dass sie beim Lernen, bei Entscheidungen und in schwierigen Phasen wirklich unterstützt, ohne die eigene Stimme und Selbstständigkeit zu verdrängen? Dieses Buch zeigt, wie KI zu einem digitalen Sidekick werden kann: einem klugen Begleiter, der hilft, Informationen zu ordnen, Lernstoff verständlicher zu machen, Ideen zu entwickeln und den eigenen Weg klarer zu sehen während du selbst die Hauptfigur bleibst. Anhand lebensnaher Beispiele begleitet das Buch junge Menschen durch Schule, Ausbildung, Studium und den Einstieg ins Berufsleben. Es geht um Hausaufgaben, Referate und Prüfungen, aber ebenso um Freundschaften, Beziehungen, Reisen, Freizeit, Social Media, Zukunftsentscheidungen und den bewussten Umgang mit der eigenen Aufmerksamkeit. Dabei werden auch die Grenzen Künstlicher Intelligenz verständlich erklärt: Fehler und erfundene Informationen, Datenschutz, Abhängigkeit und die Frage, wann menschlicher Rat unverzichtbar bleibt. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Leistungsdruck, ständiger Erreichbarkeit und dem Unterschied zwischen sinnvoller Unterstützung und permanenter Selbstoptimierung. Praktische Übungen, vollständige Anwendungsbeispiele und direkt einsetzbare Prompt-Vorlagen helfen dir dabei, deinen persönlichen Umgang mit KI zu entwickeln. Ein praxisnaher Begleiter für alle, die Künstliche Intelligenz selbstbestimmt, kritisch und alltagstauglich nutzen möchten für mehr Klarheit, mehr Kopfraum und einen guten Start in das eigene Leben.
YOUR DIGITAL SIDEKICK
Artificial intelligence is already a natural part of everyday life for many young people. But how can you use it for learning, decisions and personal challenges without losing your independence, your own voice or control over the result? Your Digital Sidekick shows how AI can become a smart and supportive companion while you remain the main character in your own life. Through relatable examples, the book accompanies young people through school, apprenticeships, university and the first steps into working life. It explores homework, presentations and exams, but also friendships, relationships, social media, travel, free time and important decisions about the future. You will learn what AI can genuinely do, where it can make mistakes and why important information should always be checked. The book also examines privacy, constant availability, comparison with others, performance pressure and the difference between helpful support and relentless self-optimisation. Practical exercises, complete everyday routines and ready-to-use prompt templates help you develop a personal and responsible approach to artificial intelligence. A practical guide for young people who want to use AI confidently and critically for clearer thinking, better organisation and more headspace at the beginning of adult life.
GPU Guide for Local LLMs
The moment you decide to run a large language model on your own hardware, you cross a threshold that most people never even approach. You move from being a passive consumer of AI services to an active participant who owns the technology outright. This shift carries profound implications for privacy, cost, and creative freedom, but it also introduces a problem that the cloud generation rarely thinks about. You now have to choose the hardware that will power your AI, and that choice will determine everything about your experience. Your choice of GPU will determine everything about your local LLM experience, from which models you can run to how fast they respond to how much your electricity bill increases each month. This book provides a comprehensive framework for understanding the tradeoffs between VRAM capacity, memory bandwidth, quantization levels, and total cost of ownership. You will learn how to evaluate hardware based on what you actually need to accomplish, not just what the spec sheet says. Inside, you'll discover: • Why VRAM capacity is the single most important specification for local LLMs • How quantization lets you run larger models on modest hardware • The NVIDIA advantage and when AMD or Apple Silicon makes sense • How to navigate the used and enterprise GPU market • Multi-GPU configurations and when they are worth the complexity • The hidden costs of running local AI including electricity and maintenance • Budget strategies for building your ideal local LLM system The local AI landscape is evolving faster than any hardware market you have ever seen. This book gives you the mental model to evaluate new hardware for years, regardless of which specific products come and go. Master these principles and make the right choice for your needs.
Python With Codex
Python with Codex is a practical guide that teaches developers, students, software engineers, and AI enthusiasts how to use OpenAI Codex to write better Python code, automate repetitive tasks, debug applications, and dramatically increase programming productivity. Whether you are learning Python for the first time or building production software, this book provides a structured approach to working effectively with AI coding assistants. Inside you'll discover: • How to use OpenAI Codex for Python programming from beginner to advanced workflows • Practical techniques for generating clean, maintainable Python code • Methods for debugging, refactoring, and optimizing Python applications with AI • Best practices for prompt design and context management for coding tasks • AI-powered strategies for automating repetitive development work • Real-world Python programming examples that demonstrate practical solutions • Tips for increasing developer productivity while reducing common coding mistakes • Guidance for integrating AI into your everyday software development workflow If you are searching for Python with Codex, OpenAI Codex programming guide, AI coding assistant for Python, Python programming with artificial intelligence, AI software development, Python automation with AI, or Python coding for beginners, this book provides practical knowledge that helps you write better code faster while understanding the reasoning behind every solution. Whether you are building scripts, web applications, data analysis projects, automation tools, or learning Python as a new developer, this guide will help you confidently combine Python programming with the latest AI coding technology. Master modern Python development and discover how AI can become your most valuable programming partner.
The 4-Hour Workday with Claude and ChatGPT
Imagine accomplishing an entire day's worth of work before lunch. The 4 Hour Workday with Claude and ChatGPT is a practical guide for entrepreneurs, freelancers, business owners, creators, and professionals who want to automate repetitive tasks, increase productivity, and reclaim their time using today's most powerful AI assistants. Instead of working longer hours, you'll learn how to build efficient AI-powered workflows with practical AI tools for business & productivity that help you accomplish more with less effort. Whether you are managing a business, creating content, writing code, handling customer support, conducting research, or organizing daily operations, this book shows you how to combine Claude and ChatGPT to dramatically improve your productivity. It is also an ideal resource for Claude AI for solopreneurs and professionals learning AI for work. Inside you'll discover: • How to automate everyday work with Claude and ChatGPT • AI productivity systems that save hours every week • AI prompts for Claude that produce more accurate and useful results • Time-saving workflows for writing, research, coding, marketing, and business operations • Practical methods for reducing repetitive administrative tasks • AI-powered techniques for improving decision-making and creativity • Step-by-step examples that you can implement immediately • Productivity habits that help you focus on high-value work If you are searching for Claude and ChatGPT productivity, AI workflow automation, an AI productivity guide, ChatGPT for business, Claude AI for entrepreneurs, AI tools for small businesses, or how to automate work with AI, this book provides practical strategies to help you work smarter, not harder. Whether your goal is to grow your business, increase productivity, create more content, automate repetitive tasks, or build an AI-first workflow, this guide will help you unlock the full potential of Claude and ChatGPT while freeing up valuable time for the work that matters most. You’ll also gain practical experience with prompt engineering for AI and learning AI for business. Work fewer hours, accomplish more, and build a more productive future with the power of artificial intelligence.
The AI Crypto Tax Guide For Beginners
Crypto taxes can feel overwhelming, especially when every trade, swap, staking reward, and NFT transaction may have tax consequences. The AI Crypto Tax Guide for Beginners is a practical guide that explains cryptocurrency taxation in clear, easy-to-understand language while showing you how artificial intelligence can simplify record keeping, transaction tracking, tax preparation, and financial organization. Whether you are buying Bitcoin for the first time or actively trading digital assets, this guide helps you better understand your tax responsibilities and avoid common mistakes. Inside you'll discover: • How cryptocurrency taxes work for beginners • The difference between capital gains, crypto income, and taxable events • How to track crypto transactions with AI-powered tools • Practical strategies for organizing wallets, exchanges, and transaction histories • Common tax mistakes that crypto investors should avoid • Guidance for staking rewards, NFTs, DeFi, and token swaps • Best practices for maintaining accurate crypto tax records throughout the year • Simple explanations that make complex tax topics easier to understand If you are searching for a crypto tax guide for beginners, an AI crypto tax assistant, a cryptocurrency tax book, a Bitcoin tax guide, crypto tax strategies, a digital asset tax guide, or how to report cryptocurrency taxes, this book provides practical insights that help you stay organized and make informed financial decisions. Whether you are investing in Bitcoin, Ethereum, stablecoins, NFTs, or other digital assets, this guide helps you understand the fundamentals of crypto taxation while using AI to simplify one of the most confusing parts of cryptocurrency investing. Build confidence, stay organized, and approach crypto taxes with greater clarity using practical strategies designed for today's digital asset investors. This text is generated by AI.
The YouTube Channel Secrets
YouTube has created more entrepreneurs, educators, and creators than any platform in history. Yet most channels never gain traction because they lack a clear strategy for attracting viewers, building an audience, and turning content into income. Success on YouTube is not about luck. It is about understanding what people want to watch, creating videos they cannot ignore, and building systems that help your channel grow consistently over time. The YouTube Channel Secrets is a practical guide that reveals the proven strategies successful creators use to grow subscribers, increase views, build loyal communities, and monetize their channels. Whether you're starting your first YouTube channel or looking to accelerate an existing one, this book provides actionable techniques you can implement immediately. Inside, you'll discover how to: • Choose a profitable YouTube niche with long-term growth potential • Create videos that attract more views and increase watch time • Master YouTube SEO to rank higher in search results • Write titles and thumbnails that dramatically improve click-through rates • Build a content strategy that keeps viewers coming back • Understand the YouTube algorithm and how it recommends videos • Grow subscribers organically without relying on paid advertising • Monetize your channel through ads, sponsorships, affiliate marketing, products, and memberships • Use AI tools to streamline scripting, editing, research, and content planning • Build a sustainable YouTube business that generates long-term income Each chapter includes practical examples, growth strategies, optimization techniques, and real-world workflows that help creators build successful YouTube channels in today's competitive landscape. Whether you're searching for YouTube growth strategies, YouTube SEO for beginners, how to grow a YouTube channel, YouTube monetization, content creator business, video marketing, YouTube algorithm tips, or AI tools for YouTube creators, this book provides a complete roadmap for building a thriving channel from the ground up. If you're ready to grow your audience, create videos people love, increase your income, and turn YouTube into a powerful personal brand or business, The YouTube Channel Secrets will become your essential guide to long-term success on the world's largest video platform.
Context Engineering for Codex
Stop fighting your AI coding assistant and start giving it the information it actually needs. Context Engineering for Codex is a practical guide for developers who want to dramatically improve results from AI-assisted software development. Instead of relying on prompt engineering alone, this book teaches the modern discipline of context engineering: providing AI coding tools with the right information at the right time so they generate more accurate, maintainable, and production-ready code. Whether you use Codex, OpenAI Codex, GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Windsurf, or another AI coding assistant, the principles in this book will help you reduce hallucinations, improve code quality, and speed up development. Inside you'll learn: • How context engineering differs from traditional prompt engineering • How to structure repositories for AI-assisted coding • Techniques for managing context windows efficiently • Best practices for AI software development workflows • Strategies for reducing hallucinations and inconsistent outputs • How to create reusable context files and project documentation • Methods for debugging context failures and improving AI responses • Practical examples you can apply immediately to real software projects If you are searching for a context engineering book, AI coding guide, Codex programming book, prompt engineering for developers, AI software development, GitHub Copilot guide, Claude Code handbook, or developer productivity with AI, this book provides practical techniques that can improve your workflow from day one. Whether you are an experienced software engineer or an AI-first developer, you will discover proven methods for helping modern coding models understand your projects, produce higher-quality code, and become more reliable development partners. Master the next evolution of AI-assisted programming by learning the skills that separate effective AI developers from everyone else.
Mastering Multi-agent Systems with Azure OpenAI
This book is your definitive guide to building intelligent, autonomous, and collaborative AI systems on the Microsoft ecosystem. It covers the rapid evolution of Agentic AI and multi-agent frameworks, empowering developers, architects, and AI practitioners to design and implement real-world, production-ready multi-agent solutions using Azure OpenAI and emerging protocols such as Model Context Protocol (MCP) and A2A. Starting with the fundamentals of Generative AI, Large Language Models (LLMs), and Agentic AI, you’ll dive into the practical aspects of building agents using Microsoft’s Agent Framework. You’ll learn how to architect, fine-tune, and secure Azure OpenAI services, build structured multi-turn conversations, and develop specialized agents that can communicate, collaborate, and adapt autonomously. The book goes beyond theory by walking you through hands-on, industry-grade projects—such as Smart Travel Agent and Smart Restaurant—to demonstrate how multi-agent systems can transform real-world scenarios. Moving ahead, you will also explore advanced topics like Retrieval-Augmented Generation (RAG), implementing Model Context Protocol for interoperability, and ensuring ethical, responsible AI design. By the end of this book, you’ll not only understand the technical depth of multi-agent architectures but also gain the practical expertise to design, deploy, and scale intelligent, context-aware AI ecosystems on Azure. What You Will Learn: Multiple autonomous agents based Agentic AI solutions using Azure AI and Microsoft Agent FrameworkMulti-Agent collaboration using Model Context Protocol (MCP) and A2ARAG-Enabled Agents using Azure AI Search Best practices and pitfalls to build Agentic AI solutions along with social and ethical considerations. Who This Book Is For: Whether you are a developer, data scientist, or solution architect, this book will help you stay ahead in the rapidly evolving world of Agentic AI.
1/f Intelligente Signale
Zwischen Ordnung und Chaos liegt der Bereich, in dem wir leben. Kein Rhythmus ist vollständig gleichmässig, kein Signal ganz zufällig — ein Muster zieht sich wie ein roter Faden durch unsere Welt: im Herzschlag, in der Musik, im Schlaf, im All. Ein hundert Jahre altes Rätsel, das bis heute niemand vollständig erklären konnte. Das Muster heisst 1/f-Rauschen — auch rosa Rauschen oder Flicker-Rauschen genannt. 1925 in einer Elektronenröhre entdeckt, findet es sich heute in über dreissig Disziplinen: in der Herzfrequenzvariabilität, im EEG des schlafenden und wachen Gehirns, in Sprache und Musik, in Quantencomputern und Atomuhren, in Erdbeben, Sonnenwind und dem Flackern ferner Galaxien. Dieses Buch erzählt die Geschichte der Suche — von Johnson und Schottky über Mandelbrot und die selbstorganisierte Kritikalität bis zu den Messungen von heute — und fragt, was es bedeutet, wenn Gesundheit, Bewusstsein und Kosmos dieselbe spektrale Signatur tragen. 35 Kapitel, 20 Tafeln mit eigenen Messungen an offenen Daten. Geschrieben in der Symbiose zwischen menschlicher Intuition und künstlicher Intelligenz.
Building the Enterprise Identity Operating Model
In a hyperconnected, cloud-first operating environment, identity has become the primary control plane for enterprise security, yet in many organizations it remains fragmented, inconsistently governed, and operationally intensive. This book repositions identity not as a discrete access management function, but as a systemic discipline that underpins risk management, regulatory compliance, and digital operations across employees, partners, customers, and third-party ecosystems. The objective is not incremental improvement, but architectural realignment: positioning identity as a governed, measurable, and enforceable enterprise capability. Building the Enterprise Identity Operating Model challenges the legacy view of identity as simply an access permission model. Instead, it defines identity as a continuously evaluated risk construct, requiring centralized visibility, policy orchestration, and life cycle control. At the core of this model is the concept of an Identity Warehouse, an authoritative aggregation layer that normalizes identity data, supports deterministic automation, and enables real-time risk evaluation across the full identity life cycle. This approach establishes a foundation for auditability, policy consistency, and adaptive access enforcement at scale. The material is grounded in practical architecture: how to design and implement scalable identity ecosystems, integrate with enterprise control layers, and align with evolving regulatory obligations. It addresses the operational realities of modern environments, including hybrid environments, legacy infrastructure, distributed workforces, and third-party dependencies. Just as critically, it elevates identity governance to the executive level, where accountability for identity-related risk must be explicitly owned. Failures in identity are no longer isolated technical events; they are systemic breakdowns with enterprise-wide consequences. This book is intended for identity architects and security leaders responsible for designing, governing, or transforming identity capabilities. Whether establishing a foundational program or rationalizing a mature environment, it provides a structured framework for evolving identity into a strategic control system that reduces attack surface, enforces policy with precision, and enables the organization to operate securely at scale. What You Will Learn Gain an understanding of the criticality of identity management and the role it plays across both employee and consumer risk mitigation strategiesKnow what an Identity Warehouse is, how it benefits the enterprise, and successful deployment strategiesUnderstand how modern identity protocols are driving both interoperability and risk visibility across the entire ecosystem Communicate the overall business value of a centralized identity ecosystem, and how it drives new business features, empowers users, and reduces overall enterprise risk Who This Book Is For CISOs, as well intermediate to advanced cybersecurity architects or strategists
KI für Kids
KI VERSTEHEN, AUSPROBIEREN UND SICHER NUTZEN – DAS MITMACHBUCH FÜR CLEVERE KIDSWas ist Künstliche Intelligenz? Wo begegnet sie dir im Alltag? Und wie nutzt du sie richtig? Dieses Mitmachbuch erklärt Kindern ab 10 Jahren Schritt für Schritt, was KI kann – und wo ihre Grenzen liegen. Ob Texte schreiben, Bilder erzeugen, Musik erstellen oder Übersetzen: Spiegel-Bestseller-Autor Philip Kiefer zeigt jungen Lesern, wie sie KI sinnvoll für Schule und Freizeit einsetzen. Dabei bleibt das Buch bewusst tool-neutral – statt einzelner Programme werden allgemeine Prinzipien vermittelt, die auch bei zukünftigen KI-Entwicklungen gelten.Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Sicherheit und kritischem Denken: Wie erkennt man Deepfakes und Fake News? Warum sollte man der KI nichts Privates anvertrauen? Was bedeuten Fairness und Urheberrecht bei KI? Kinder lernen einen Faktencheck-Fahrplan kennen und erfahren, warum KI manchmal Quatsch erzählt.Das Mitmach-Format mit Praxisübungen, »Nachgedacht!«-Fragen und Tipps für Eltern und Lehrkräfte macht das komplexe Thema greifbar.Komplett in Farbe, mit vielen Illustrationen und im hochwertigen Hardcover – ein ideales Geschenk für neugierige Kinder! Bescheid wissen: Was KI ist und was sie alles kannClever nutzen: KI für Schule und Alltag – sicher, fair, kreativDurchblicken: Fake News und Deepfakes erkennen und richtig reagieren Aus dem Inhalt: Künstliche Intelligenz – was steckt dahinter?Was KI schon heute alles kann: Schule, Gaming, Musik und mehrDarum kann KI auch gefährlich seinDie KI selbst ausprobieren: ChatGPT, Copilot und Co.KI als Lerncoach: Texte schreiben, übersetzen und zusammenfassenMit KI Bilder, Videos und Musik erzeugenDeepfakes und Fake News erkennen – und richtig reagierenDatenschutz und Urheberrecht: Sicher und fair mit KI umgehenKI für Fortgeschrittene: Smarte Suche, Brillen und mehrSo verändert KI unsere Zukunft – und was das für dich bedeutet
Produkt-Entwicklung (2. Auflg.)
Hier erfahren Sie, wie Sie agile Ansätze erfolgreich bei der Entwicklung von physischen Produkten einsetzen können. Sie lernen die Grundlagen des Lean Development kennen, mit dem Sie Ihren eigenen Weg zur Verbesserung Ihrer Abläufe finden. Sie profitieren von der Praxiserfahrung des Autors und vielen Beispielen aus der agilen Entwicklung von Mechanik- und Elektronikprodukten. Zusätzlich: Impulse für Lean / Agil in der Organisationsentwicklung Neu in der 2. Auflage: Agiles Systems Engineering, agile Entwicklung von Medizinprodukten, Automatisierung im Engineering, produktorientierte agile Transformationen. Scrum, Kanban und Co sind längst aus der Welt der Softwareentwicklung ausgebrochen: Von Nockenwellen über Maschinen und Halbleiter bis hin zu Flugzeugen – immer mehr Unternehmen profitieren von Konzepten wie Lean Development oder agile Produktentwicklung. Dieses Buch stellt dar, wie Lean Development und agile Ansätze zur Entwicklung von physischen Produkten erfolgreich eingesetzt werden können. Aus Sicht des Engineering liegt dabei der Fokus auf einer sinnvollen Definition des Produkt-Inkrements, dem Zusammenspiel mit Systems Engineering sowie der Umsetzung von regulativen Anforderungen. Als Praxishandbuch zeigt es Vorgehen und Beispiele für die ersten Schritte: Welche Trainings und Workshops bereiten die Organisation für den Start vor? Wie läuft ein agiles Entwicklungsvorhaben ab? Verschiedene Ansätze zur Umsetzung über die Team-Ebene hinaus sowie viele Praxistipps runden dieses Werk ab. AUS DEM INHALT // Teil I: Grundlagen: Motivation für Lean/Agil // Lean Production // Engpasstheorie // Lean Development // Scrum // Kanban // Menschen und Teams Teil II: Herausforderungen: Definition des Produkt-Inkrements // Vergleich zu Inkrementen bei der Software // Reduzierung von Zykluszeiten // Management und Leadership // PEP und Unterstützungsprozesse // Agiles Systems Engineering und Umgang mit regulativen Anforderungen Teil III: Umsetzung: Auswahl des Konzepts // Scrum-Teams // Kanban-Teams // Umsetzung auf Wertstromebene // Planen und Verfolgen // Schnittstellen zu Kunden und Lieferanten // Lernen auf Team und Organisationsebene // Portfolio Management // Organisationsentwicklung und produktorientierte agile Transformationen
Von Vibe Coding zu Agentic Engineering
Zeigt professionellen Softwareentwickler:innen, wie sie KI-Agenten – Claude Code, Cursor, GitHub Copilot und Co. – mit Ingenieursdisziplin einsetzen, um echte Software zu bauen, statt im Vibe-Coding-Hype zu versinken. Für professionelle Softwareentwickler:innen, Senior Engineers, Tech Leads, CTOs, IT-Berater:innen, fortgeschrittene Informatikstudierende. Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches Der Markt ist gespalten: auf der einen Seite euphorische Vibe-Coder mit wachsenden Produktivitätszahlen, auf der anderen Seite Senior Engineers, die den Aufräumdienst für KI-generierten Code übernehmen. Zwischen beiden Lagern gibt es eine wachsende Zahl professioneller Entwickler:innen, die eine dritte Antwort suchen: strukturierte, verantwortete Arbeit mit KI-Agenten – was Andrej Karpathy im Februar 2026 als Agentic Engineering bezeichnet und als Nachfolger des Vibe-Coding-Begriffs selbst eingeführt hat. Genau diese Entwickler:innen möchte das Buch ansprechen. Es ist kein Hype-Manifest und keine KI-Kritik, sondern ein Praxishandbuch. Es stellt die drei im Markt relevanten Methodik-Frameworks (BMAD, Spec Kit, GSD) ausführlich vor, begleitet ein vollständiges Wochenendprojekt vom ersten Prompt bis zum Deployment, diskutiert Sicherheit und Qualitätssicherung in der Tiefe und ordnet die Entwicklung in den größeren Kontext ein – von der METR-Studie bis zu den Einschätzungen von Andrew Ng und Dario Amodei. AUS DEM INHALT // Teil I – Grundlagen: Begriff, Toollandschaft, Claude Code im Detail Teil II – Methodik: BMAD, Spec Kit, GSD und die vollständige Wochenendprojekt-Fallstudie Teil III – Professionalität: Sicherheit & Qualität, Open-Claw-Fallstudie, kritische Einordnung, Agentic Engineering als Nachfolgekonzept
Augmented Reality in Industry
The use of augmented reality in industry holds enormous potential. In particular, the use of smart glasses offers the advantage that both hands remain free for the task at hand, while information is continuously available in the user’s field of vision. In the future, industrial actors will be able to combine virtual and real components and train on virtual objects. Especially complex tasks can initially be tested in a virtual environment. These are just a few of the many possible applications currently being developed. However, beyond challenges in software development, the practical use of smart glasses also faces very tangible issues that should be carefully considered before investing in augmented reality. For example, progressive lenses—which account for roughly a quarter of all glasses worn in Germany—are not always compatible with smart glasses. What level of accuracy is required for a given application? Questions of occupational safety and data protection must also be addressed. Since smart glasses are equipped with cameras, it must be clarified under which conditions their use is acceptable on the shop floor. Prof. Dr.-Ing. Werner Schreiber, who led the research field of Virtual Technologies in corporate research at Volkswagen AG for 15 years, uses this book to strengthen the ability to assess the use of smart glasses, enabling thoughtful and sustainable implementation in industry in the future.
Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Menschheit
Zwischen dem Herbst 1981, als an der ETH Zürich der erste Informatikstudiengang begann, und dem Sommer 2026 liegt der Weg von einer belächelten Randdisziplin zur mächtigsten Technologie der Menschheit. Dieses Buch erzählt ihn aus der Sicht eines Informatikers und Unternehmers. Die künstliche Intelligenz ist da: vierzig Jahre später als versprochen, aber wuchtiger. Die Propheten der 1950er Jahre scheiterten nicht an falschen Ideen, sondern an fehlender Rechenleistung und fehlenden Daten. Ab 2012 gab es beides im Überfluss. Seither wachsen die Fähigkeiten der Maschinen rasant. 2022 lernte die KI zu sprechen, 2025 zu handeln, Anfang 2026 erklärten Labors, ihre Systeme könnten sich selbst verbessern. Die Maschine wurde vom Werkzeug zum Akteur. Doch die Kontrolle hinkt hinterher. Im Juli 2026 brach erstmals ein KI-System aus einer Testumgebung aus, hackte autonom ein Unternehmen und beschaffte sich Mittel, die nie Teil seines Auftrags waren. In Tests widersetzten sich Modelle ihrer Abschaltung, logen, täuschten und erpressten. Keine Science-Fiction, sondern eine alte Warnung: Ein System, das klüger wird als wir, will nicht automatisch, was wir wollen. Vor uns liegen zwei Zukünfte. Dieselbe Technologie kann Krankheiten heilen, Armut lindern und den Menschen von der Mühsal des Überlebens befreien - ein Schlaraffenland materieller Fülle. Oder sie führt in einen goldenen Käfig: komfortabel und sicher, aber unfrei, weil der Mensch verlernt, ohne Maschinen zu leben und zu entscheiden. Nicht die Technologie wählt. Wir tun es. Die Wirtschaft steht vor einem Umbruch, auf den kein Sozialsystem vorbereitet ist. Übernehmen Maschinen die Arbeit, geraten lohnbasierte Staatsfinanzierung und Generationenvertrag ins Wanken - nicht aus Böswilligkeit, sondern aus Arithmetik. Während Güter billiger werden, verliert Geld an Bedeutung. Wem die Maschinen gehören und wie ihre Erträge verteilt werden, wird zur explosivsten politischen Frage der nächsten zwanzig Jahre. Die Politik muss jetzt handeln. Maschinen entwickeln sich in Wochen, Gesetze in Legislaturperioden. Das Buch formuliert zehn Aufträge: das fiskalische Paradox zu lösen, das die Schweizer KI-Forschung aushungert; Opferschutz zu schaffen; den Sozialstaat maschinengestützt neu zu finanzieren; und die Schweiz an die KI-Weltspitze zu führen. Nichts davon ist utopisch. Alles ist überfällig. Die Tür des goldenen Käfigs steht noch offen. Ob wir hindurchgehen, solange wir es können, ist die Frage, um die dieses Buch kreist.
Microsoft Certified: AI Transformation Leader Study Companion
Artificial intelligence is no longer a purely technical concern; it is a leadership challenge. As organizations adopt generative AI at scale, business leaders must make informed decisions about value, risk, governance, and organizational readiness. Microsoft Exam AB-731: AI Transformation Leader reflects this shift, focusing on strategic understanding rather than hands-on development. The book begins by establishing the role of the AI Transformation Leader and clarifying how AB-731 differs from technical AI certifications. It then explores generative AI fundamentals from a business perspective, helping readers identify where AI creates real value and how return on investment should be assessed. Responsible AI, risk management, and ethical considerations are treated as core leadership responsibilities, not optional add-ons. A significant portion of the book focuses on the Microsoft AI ecosystem, including Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, and Azure AI services, explaining when and why each should be used. The book also addresses data readiness, enterprise grounding, and prompt engineering concepts—strictly at a leader’s level—before moving into adoption strategy, governance, and scaling AI across the organization. Throughout the book, exam-style scenarios, decision frameworks, and “exam perspective” sections help readers understand how to approach AB-731 questions confidently. The result is a concise, practical, and authoritative guide that prepares readers not only to pass the exam, but to lead AI transformation effectively in the real world. What You Will Learn: Identify and prioritize high-impact generative AI opportunities that deliver measurable business value Make informed decisions about Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, and Azure AI services for real-world enterprise scenarios Apply Responsible AI principles to manage risk, ethics, and trust in organizational AI adoption Evaluate enterprise readiness for AI, including data, security, and prompt considerations, from a leadership perspective Design and lead a scalable AI adoption and governance strategy aligned with the objectives of Microsoft Exam AB-731 Who Is This Book For: Business leaders and senior managers. Professionals preparing for Microsoft Exam AB-731.
ZX-Calculus for Quantum Circuits
ZX-Calculus has emerged as one of the most powerful frameworks for representing and optimizing quantum circuits—bridging the gap between abstract theory and real-world implementation. This book offers a complete and coding-driven introduction to ZX-Calculus, guiding readers from the mathematical and physical foundations of quantum circuits to the advanced techniques of diagrammatic reasoning and circuit optimization. Beginning with qubits, gates, and entanglement, you will gradually go through the principles of ZX-Calculus, spider rules, and diagrammatic equivalences that form the foundation of this visual and rigorous language. Building upon this foundation, the book takes a hands-on approach to applying ZX-Calculus in modern quantum development environments. You will explore open-source tools such as PyZX, Quantomatic, and ZX-Optimizer; learn to translate quantum circuits into diagrams and back; and perform real-world circuit optimizations that reduce resource costs for NISQ devices. Advanced chapters extend these ideas to phase gadgets, Clifford hierarchies, and measurement-based computation, while the final section dives into circuit fabrication from ZX nodes—linking theory directly to implementation. Whether you are a student, researcher, or professional developer, this book equips you with the theoretical insight, coding skills, and practical tools to design, optimize, and deploy efficient quantum circuits using the power of ZX-Calculus. What You Will Learn: Translate complex quantum operations into intuitive diagrammatic forms and simplify them through step-by-step transformationsIntegrate ZX-Calculus concepts into modern quantum computing workflows and frameworksMaster the fundamentals of ZX-Calculus and apply ZX-based methods for large-scale circuit optimizationDiscover how ZX-Calculus can be used in fermionic tensor networks, quantum error correction, and quantum machine learning Who This Book Is For: Researchers, Developers and Post graduate students in Quantum Computing.