Allgemein
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.
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.
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.
React Native for Mobile Development
Modern mobile applications demand more than working code. They require thoughtful architecture, outstanding performance, maintainability, security, and the ability to evolve as products grow. Through real-world examples, proven architectural patterns, and industry best practices, you'll learn how to build applications that are designed for long-term success. From crafting intuitive user interfaces and integrating APIs to implementing scalable architectures, optimizing performance, and establishing robust testing strategies, this book guides you through every stage of the development journey. Along the way, you'll gain practical insights drawn from real-world engineering challenges and enterprise-scale applications.Whether you're a developer taking your first steps into React Native, a mobile engineer looking to deepen your expertise, or a technical leader building enterprise applications, this book provides the knowledge, tools, and confidence to create exceptional mobile experiences. By the end of this book, you'll be equipped to design, build, test, deploy, and maintain high-quality React Native applications with confidence. What You'll Learn Master React Native fundamentals and modern development workflowBuild responsive, reusable, and production-ready user interfacesImplement navigation and API integrationsApply scalable architecture and engineering best practicesOptimize performance for enterprise-grade applicationsBuild reliable applications through testing and quality engineeringDeploy and maintain applications across iOS and Android platformsBest practice for scalable, maintainable, and high-performance mobile apps Who This Book Is For From beginners to advanced, this book introduces developers who have experience with JavaScript but are new or not acquainted with React Native or ReactJS.
Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn und PyTorch
Der Klassiker - jetzt neu zu PyTorch! Das Standard-Lehrbuch von Bestseller-Autor Aurélien Géron, nutzt jetzt das führende Framework PyTorch Führt leicht verständlich in die Basics des Machine Learning ein und vermittelt darauf aufbauend alle wesentlichen Techniken für die Programmierung von KI mit PyTorch Umfassend: von Datenexploration, Regression und Clustering bis Transformern, LLMs, Agenten und Reinforcement Learning Mit zahlreichen Übungen und Lösungen Das Potenzial von Machine Learning ist enorm, doch viele Entwicklerinnen und Entwickler schreckt die Komplexität des Themas ab. Ob Sie Ihre Fähigkeiten erweitern, Machine Learning in realen Projekten einsetzen oder verstehen möchten, wie KI-Systeme funktionieren – dieses Buch bietet einen idealen Einstieg. Aurélien Géron vermittelt anhand konkreter Praxisbeispiele und anschaulicher Erklärungen ein intuitives Verständnis zentraler Konzepte und Werkzeuge. Sie lernen moderne Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-Learn, PyTorch und Hugging Face sowie eine Vielzahl von Techniken und Methoden kennen – von Basics wie Regression bis hin zu fortgeschrittenen Deep Neural Networks, Large Language Models und KI-Agenten. Verstehen Sie die Grundlagen des Machine Learning, einschließlich Konzepten wie Overfitting und Hyperparameter-Tuning Führen Sie ein vollständiges ML-Projekt mit Scikit-Learn durch – von der Datenexploration bis zur Modellbewertung Lernen Sie Techniken für unüberwachtes Lernen wie Clustering und Anomalieerkennung Entwickeln Sie mit PyTorch fortgeschrittene Architekturen wie Transformer-basierte Chatbots und Diffusionsmodelle Nutzen Sie vortrainierte Modelle, einschließlich LLMs, und optimieren und beschleunigen Sie sie Trainieren Sie autonome Agenten mithilfe von Reinforcement Learning
Information und Wirklichkeit
Wirklichkeit (Ort und Moment der Wirkung) und Information sind mit Blick auf den Zeit-Strom gegensätzlich. Wirklichkeit ist einmalig und vergänglich, Information ist dauerhaft und starr aber nicht einmalig, dafür aber kopierbar. Leben existiert und wirkt in der einmaligen Wirklichkeit, nutzt aber gleichzeitig die dauerhafte Information, die nicht mit dem Jetzt-Zeit-Punkt der Gegenwart vergeht, die für sich genommen zeitlos ist. Information für sich alleine kann nicht wirken - sie ist nicht körperlich in den Zeitfluss eingebunden. Um etwas zu bewirken, muss Information in die Verbindung mit der einmaligen Wirklichkeit kommen, sie muss "gelesen" werden: die Information muss körperlich in die Wirklichkeit, in die Welt der einmaligen Wirkungen aufgenommen werden. Sie kann beispielsweise als geschriebenes oder ausgesprochenes Wort, als gegebenes Zeichen oder als Elektronenfluss im Rechner mit der körperlichen Wirklichkeit in Verbindung stehen. Werden die Naturgesetze gelesen - oder wirken sie unmittelbar, ohne Umweg der Decodierung? Und wie lernte der lebendige Geist, Zeit und Raum und damit Veränderung zu begreifen? Geschah und geschieht dies durch eine spontane Verbindung von Information und Wirklichkeit? Um Information über Veränderungen zu bekommen, muss ich Zeit und Raum verstehen - aber erst, wenn ich Zeit und Raum begreife, und Erinnerungen speichern kann, kann ich Veränderung erkennen. Was war zuerst? Unsere Welt wird durch immer mehr Veränderungen, die aufgrund von Information geschehen, verändert. Durch einen Überfluss an Information kann die Gefahr entstehen, durch Planen und sich Sorgen, die Wahrnehmung des Hier und Jetzt der einmaligen Wirklichkeit zu verlieren. Spiritualität kann hier eine Gegenkraft sein.
Breaking the Model Context Protocol
As AI agents plug into more tools and internal systems, the Model Context Protocol (MCP) is becoming a core part of how modern platforms work. With this shift comes a fast‑growing challenge: understanding the new attack surfaces created when probabilistic models interact with real APIs, data, and networks. This book gives practitioners a clear, practical guide to navigating that emerging threat landscape by showing how MCP architectures behave in production and where hidden risks often appear. The book begins by mapping today’s MCP trust boundaries and explaining why traditional security assumptions don’t hold when the “client” is an LLM. You’ll explore real attack stories and hands‑on labs demonstrating tool‑poisoning techniques, signature cloaking, and sampling‑based abuses. You’ll then learn how attackers target the surrounding environment through DNS rebinding, malicious MCP servers, and confused‑deputy patterns that turn over‑permissioned tools into high‑impact attack paths. From there, the book provides defensive approaches built on schemas, contracts, monitoring, least privilege, and continuous red‑team testing. Each chapter helps you apply the ideas to real deployments. Drawing on active MCP security research and real‑world agent testing, this book offers a focused roadmap for securing the next generation of AI systems. What You Will Learn Understand how MCP architectures function in real AI agent systemsIdentify trust boundaries and map emerging attack surfacesUse sampling‑based and elicitation‑based techniques to assess model behaviorProtect MCP environments from DNS rebinding and confused‑deputy risks Who This Book is For This book is for security engineers, AI platform teams, red‑teamers, DevSecOps practitioners, MCP implementers, agent‑framework developers, and technical leaders responsible for securing AI‑driven systems and LLM‑powered applications.
The Structural Design Toolkit for C#
Modern software systems must remain flexible, maintainable, and open to continuous change. While object creation often receives significant attention, the long-term quality of software is largely determined by how objects are structured, composed, and allowed to collaborate. Poor structural decisions can quickly lead to rigid designs that are difficult to extend or refactor. This book focuses on the structural design patterns that remain highly relevant in modern C# and .NET development. Rather than presenting patterns as rigid templates to memorize, it treats them as practical design mechanisms that help developers manage variation, simplify collaboration between components, and build systems that can evolve over time. Part I of the book explores six essential structural patterns that continue to play an important role in modern software design: Decorator, Adapter, Proxy, Facade, Bridge, and Composite. Each chapter introduces a pattern through a clear design problem, followed by real-world motivation, practical examples from computing systems, and complete C# implementations with output. Special attention is given to clarifying closely related patterns—such as Decorator versus Proxy and Adapter variants—to help you understand when and why each should be used. Focused Q&A-style discussions address common doubts, misuses, and design trade-offs, reinforcing practical understanding. Part II of the book brings all six structural patterns together into a single hands-on workshop project that demonstrates how multiple design patterns collaborate within one cohesive system to solve real-world design challenges. This book provides you with a compact yet effective toolkit for improving object composition and creating more adaptable and maintainable .NET applications. What You Will Learn: Understand object composition, delegation, and collaboration in C# with .NETLearn how and when to apply key structural design patterns in C# with .NETDistinguish between closely related patterns and avoid common misusesGain hands-on experience with complete C# implementations, leveraging modern coding standards and clean-code principles.Explore alternatives and trade-offs for each pattern Who This Book Is For: Developers in C# and .NET.
Handbuch für Software-Delivery und Operations
Software-Delivery – umfassend und für die Praxis erklärt Konsequenter Praxisbezug: Lernen durch praxistypische Codebeispiele und Übungen Alle relevanten Themen rund um moderne Software-Delivery Durchdachter Aufbau: vom Hello World einer App auf einem einzelnen Server ausgeführt bis zu fortgeschrittenen Architekturen wie Microservices in Kubernetes und automatisierter Bereitstellung Während sich die meisten DevOps-Bücher auf die Theorie und Kultur konzentrieren, beschreibt dieser Praxisleitfaden die Tools und Praktiken für eine erfolgreiche Softwarebereitstellung. Yevgeniy (Jim) Brikman zeigt anhand von vielen Beispielen, wie Sie Software in der Produktivumgebung betreiben und warten – mit realen Systemen und echtem Code. Lernen Sie grundlegende Konzepte und Best Practices kennen und erwerben Sie wesentliche Fähigkeiten für DevOps, SRE und die Full-Stack-Entwicklung: Nutzen Sie moderne Verfahren, um Anwendungen und Microservices in der Cloud zu deployen. Stellen Sie Anwendungen mithilfe von VMs (EC2), Containern (Kubernetes) und serverlosen Diensten (Lambda) bereit. Verwalten Sie Infrastructure as Code mit OpenTofu/Terraform, Packer, Docker und Ansible. Automatisieren Sie Ihren Softwarebereitstellungszyklus in einer CI/CD-Pipeline. Konfigurieren Sie Netzwerke, einschließlich VPCs, VPNs, DNS und Service Meshes. Teilen Sie Ihre Codebasis in mehrere Umgebungen, Bibliotheken und Microservices auf. Verwalten Sie Secrets und verschlüsseln Sie Daten während der Übertragung (TLS) und im Ruhezustand (AES). Speichern Sie Daten in relationalen Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und Dateispeichern.
Power or Control
Warum gute Absichten oft nicht ausreichen – und was stattdessen wirkt Ein klares Denkmodell, um Kontrollmuster zu erkennen und wirksamer zu handeln Den Kreislauf aus Unsicherheit, Kontrolle und Widerstand nachhaltig durchbrechen Konkrete Impulse für Selbstführung, Zusammenarbeit und Veränderung In herausfordernden Situationen greifen wir schnell zu dem, was Sicherheit verspricht: mehr Kontrolle. Wir verschärfen Regeln, treffen Entscheidungen für andere und versuchen, Unsicherheit möglichst auszuschließen. Kurzfristig beruhigt das. Langfristig entstehen jedoch oft Widerstand, Abhängigkeit und genau jene Probleme, die wir eigentlich lösen wollten. Dieses Buch macht die grundlegende Entscheidung sichtbar, die hinter unserem Denken und Handeln steht: Wählen wir Kontrolle – oder handeln wir aus innerer Wirksamkeit, aus Power? Henning Wolf und Bill J. McCarley stellen das Power or Control Model erstmals umfassend in Buchform vor. Sie zeigen, warum Kontrolle so verführerisch ist, wie sich der Control Cycle selbst verstärkt und wie stattdessen ein Power Cycle entstehen kann, der Lernen, Zusammenarbeit und nachhaltige Ergebnisse ermöglicht. Sie erfahren, wie Sie: den Control Cycle erkennen und seine Dynamik unterbrechen den Power Cycle in Gang setzen und wirksamer handeln Unsicherheit und Angst aushalten, ohne von ihnen gesteuert zu werden Verantwortung als erweiterten Handlungsspielraum nutzen andere Fragen stellen und neue Perspektiven gewinnen in Teams und Organisationen nachhaltige Veränderungen ermöglichen
Building MCP Servers with C#
The Model Context Protocol (MCP) is quickly becoming the standard way for AI models to talk to external tools, data, and services. Anthropic announced it late 2024, and Microsoft, OpenAI, Google, and others all jumped on board pretty quickly. It gives a universal protocol so AI agents can call into code: reading databases, calling APIs, accessing files, whatever is needed. People like to call it "USB-C for AI." This book teaches .NET developers how to build MCP servers using the official C# SDK (ModelContextProtocol on NuGet). Start with the basics, learn how the protocol works, prepare the dev environment, then build increasingly complex servers. The book walks through the three MCP primitives: tools (functions the AI can call), resources (data the AI can read), and prompts (reusable templates), with examples you can actually run as you go. GitHub Copilot, Claude, ChatGPT, and other AI assistants are adding MCP support right now. If you can build MCP servers, your code and APIs become accessible to every major AI platform at once. Readers build a complete capstone project that ties together tools, resources, prompts, DI, database integration, and deployment. The last chapters cover enterprise stuff like auth, resilience, and observability, plus getting it running with Docker, Azure, and CI/CD. So you can actually ship what you build. What You Will Learn Understand how MCP works architecturally. Learn how hosts, clients, and servers communicate with JSON-RPC 2.0, how capability negotiation works, and what the transport layers do.Build MCP tools with the C# SDK. Create tools with typed parameters, async execution, progress reporting, and proper error handling using the official ModelContextProtocol NuGet package.Expose data through MCP resources. Serve static and templated resources with proper URI schemes and MIME types so AI models can read your application data.Create reusable prompt templates. Build parameterized prompts with multiple messages that guide AI behavior and can be shared across teams.Pick the right transport layer. Understand when to use stdio vs Streamable HTTP and implement both with ASP.NET Core.Use proper .NET patterns in MCP servers. Use dependency injection, IOptions configuration, structured logging, HttpClientFactory, the same patterns you'd use in any production ASP.NET Core app.Deploy MCP servers for real. Containerize with Docker, publish as .NET tools on NuGet, deploy to Azure, and set up CI/CD with GitHub Actions. Who This Book is For This book is for any .NET developers seeking to use Model Context Protocol to develop intelligent applications.
Die digitale Revolution in der Musikindustrie
Dieser Band, der erste Teil einer dreiteiligen Reihe, untersucht die Ursprünge und die erste Welle der digitalen Transformation in der Musikindustrie, beginnend mit der CD und den technologischen Voraussetzungen, die den Übergang von physischen Formaten zum vollständig digitalen Konsum ermöglichten. Er beleuchtet, wie die MP3-Komprimierung, die Verbreitung von Breitbandinternet und P2P-Netzwerke eine beispiellose Krise für die phonografische Industrie auslösten und die Erwartungen der MusikkonsumentInnen neu prägten. Durch die Analyse von Napster, Filesharing-Systemen der zweiten Generation und den rechtlichen Gegenmaßnahmen der Branche zeigt der Band, wie struktureller Wandel unvermeidlich wurde. Er dokumentiert zudem, wie Amazon, Apple, Google und Social-Media-Plattformen zu mächtigen Vermittlern aufstiegen und Vertrieb, Entdeckung und Monetarisierung von Musik neu definierten. Durch die Kombination von wirtschaftlicher, technologischer und kultureller Analyse vermittelt der Band ein grundlegendes Verständnis dafür, wie digitale Netzwerke die Wertschöpfungskette der Tonträgerindustrie auflösten und neu aufbauten.