Machine Learning & KI

Sie möchten in die Welt der Large Language Models eintauchen? Dieses handliche Buch hilft Ihnen, das nötige Grundlagenwissen aufzubauen, um das Innenleben von LLMs zu verstehen und erste praktische Erfahrungen zu sammeln. Es führt Schritt für Schritt in die Sprachmodellierung ein, beginnend mit Machine Learning und neuronalen Netzen über RNNs und Transformern bis zu aktuellen LLM-Architekturen. Das Buch unterstützt Sie dabei:die mathematischen Grundlagen des Machine Learnings und der neuronalen Netze zu verstehen und zu beherrschendrei Architekturen von Language Models in Python zu erstellen und zu trainierenein Transformer-Sprachmodell von Grund auf in PyTorch zu programmierenmit LLMs zu arbeiten und effektive Prompt-Engineering- und Feinetuning-Techniken kennenzulernenHalluzinationen zu vermeiden und Modelle zu bewertenÜber den Autor:Andriy Burkov hat einen Doktortitel in Künstlicher Intelligenz und ist ein anerkannter Experte für Machine Learning und Natural Language Processing. Bei Fujitsu und Gartner hat er zahlreiche produktionsreife KI-Projekte in verschiedenen Geschäftsbereichen erfolgreich geleitet. Seine Bücher wurden in zwölf Sprachen übersetzt und werden als Lehrbücher an vielen Universitäten weltweit verwendet. Seine Arbeit hat Millionen von Praktikern und Forschern im Bereich Machine Learning weltweit beeinflusst.

Der praktische Einstieg in KI-basiertes Requirements Engineering- Praktische Beispiele mit Prompts zur Anwendung von KI in der Praxis des RE- Erfahrungen und Einblicke in den Einsatz von KI aus realen Entwicklungsprojekten- Passend zum Buchinhalt aufbereitete elektronische Zusatzmaterialien auf der Online-Wissensplattform: Videos der Prompts, Erklärvideos zu spezifischen Aspekten sowie animierte InhalteDas Buch gibt einen praktischen Einstieg in das KI-basierte Requirements Engineering (RE). Es beschreibt,- wie der Einsatz von KI die RE-Methoden systematisch bereichern kann, - wo die Grenzen heutiger KI-Systeme liegen, - wie das KI-System in den Unternehmenskontext eingebettet ist und - welche Rolle der Mensch in einer KI-gestützten RE-Umgebung spielt.Dazu liefern die SOPHISTen ein theoretisches Fundament zu den vier Haupttätigkeiten des RE und fassen wichtige Grundlagen des RE zusammen. Darauf aufbauend wird die KI-basierte Anwendung der RE-Methoden an einem durchgängigen Beispiel eines Smart-Home-Systems beschrieben und die KI-generierten Ergebnisse werden bewertet. Das Spektrum reicht dabei von der Identifikation und Verwaltung von Anforderungsquellen über verschiedene Ermittlungstechniken bis hin zur Qualitätssicherung und Dokumentation der Anforderungen in textueller und modellbasierter Form.Neben der Anwendung von KI im RE werden aktuelle Herausforderungen bei der Integration der neuen Werkzeuge in die Systementwicklung, wie z.B. die Aus- und Weiterbildung von Mitarbeitern im Prompt Engineering oder das Thema Datenschutz, beleuchtet und mögliche Lösungsansätze diskutiert.

Ihr Guide für die eigene RAG-Anwendung! Freuen Sie sich auf einen umfassenden Einstieg in die Welt der Generativen KI mit Python. Dieses Buch deckt Schlüsselkonzepte wie Large Language Models (LLMs), LangChain, Vektor-Datenbanken und Retrieval-Augmented-Generation (RAG) ab. Sie lernen die Grundlagen des Prompt Engineering kennen und erfahren, wie Sie Agentensysteme entwickeln und deployen.Mit praxisnahen Beispielen und klaren Erklärungen tauchen Sie tief in die Materie ein – ideal für alle, die Generative KI-Lösungen mit Python umsetzen wollen. Aus dem Inhalt Große Sprachmodelle (LLMs und LMMs) Prompt Engineering Sprachanalyse (NLP) Vektordatenbanken LangChain HuggingFace CrewAI AutoGen Agentensysteme OpenAI- und andere APIsLeseprobe (PDF)

Der KI-Assistent von Microsoft wird in diesem neuen Buch in der frei zugänglichen Basisversion und in der kostenpflichtigen Pro-Version anschaulich vorgestellt. Wolfram Gieseke zeigt Ihnen die Möglichkeiten, aber auch die Unterschiede der beiden Versionen auf und erläutert die Copilot-Technologie mit all ihren Funktionen.Viele Beispiele aus der täglichen Praxis zeigen dem Leser, wie er künstliche Intelligenz gewinnbringend für sich nutzen kann. Microsoft-365-Nutzer erfahren, wie sie mit Copilot Pro von neuartigen Assistenten bei Word, Excel, PowerPoint und Outlook profitieren.Dank zahlreicher Tipps wird der Microsoft Copilot schnell zum wertvollen Helfer, den man nicht mehr missen möchte.Aus dem Inhalt: Einführung in die Versionen, ihre Unterschiede und Einsatzmöglichkeiten Mit den richtigen Prompts zu guten Ergebnissen kommen Recherchieren mit dem KI-Assistenten Texte und Bilder generieren mit Copilot Copilot in den Microsoft-365-Tools Word, Excel, PowerPoint und Outlook nutzen Praktische Übungen mit Tipps & Tricks

LLMs selbst erstellen und von Grund auf verstehen!Der Bestseller aus den USA ist jetzt endlich in deutscher Übersetzung erhältlich und bietet den idealen Einstieg in die Welt der Large Language Models (LLMs). Auf dem eigenen Laptop entwickeln, trainieren und optimieren Sie ein LLM, das mit GPT-2 vergleichbar ist – ganz ohne vorgefertigte Bibliotheken. Bestsellerautor Sebastian Raschka erklärt die Grundlagen und Vorgehensweise Schritt für Schritt und leicht verständlich.Das Buch nimmt Sie mit auf eine spannende Reise in die Blackbox der generativen KI: Sie programmieren ein LLM-Basismodell, bauen daraus einen Textklassifikator und schließlich einen eigenen Chatbot, den Sie als persönlichen KI-Assistenten nutzen können. Dabei lernen Sie nicht nur die technischen Details kennen, sondern auch, wie Sie Datensätze vorbereiten, Modelle mit eigenen Daten verfeinern und mithilfe von menschlichem Feedback verbessern. Ein praxisnaher Leitfaden für alle, die wirklich verstehen wollen, wie LLMs funktionieren – weil sie ihren eigenen gebaut haben.Über den Autor:Sebastian Raschka, PhD, arbeitet sehr mehr als einem Jahrzehnt im Bereich Machine Learning und KI. Er ist Staff Research Engineer bei Lightning AI, wo er LLM-Forschung betreibt und Open-Source-Software entwickelt. Sebastian ist nicht nur Forscher, sondern hat auch eine große Leidenschaft für die Vermittlung von Wissen. Bekannt ist er für seine Bestseller zu Machine Learning mit Python und seine Beiträge zu Open Source.Richtet sich an:Data ScientistsPython-Programmierer*innen, die sich tiefer in die Funktionsweise von LLMs einarbeiten möchten und ML-Grundkenntnisse haben

Das Lehr- und Experimentierwerk zur Windows-SicherheitsarchitekturDieses Buch ist ein Muss für alle, die die Low-Level-Implementierungen des Windows-Betriebssystems verstehen müssen, um neue Schwachstellen zu entdecken oder sich gegen bekannte zu schützen. Entwickler*innen, DevOps und Sicherheitsforschende finden hier einen unvergleichlichen Einblick in die Schlüsselelemente und Schwachstellen des Betriebssystems, der sogar die offizielle Dokumentation von Microsoft übertrifft. James Forshaw, renommierter Bug Hunter und Sicherheitsexperte, stellt anhand von sorgfältig ausgearbeiteten PowerShell-Beispielen, mit denen experimentiert und modifiziert werden kann, die wichtigsten Themen der Windows-Sicherheit vor. Er deckt dabei alles von der grundlegenden Analyse der Ressourcensicherheit bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie der Verwendung der Netzwerkauthentifizierung ab. Interaktive PowerShell-Beispiele helfen Ihnen, das Systemverhalten aktiv zu testen und zu manipulieren. Sie lernen dabei, wie Windows Dateien und die Registrierung sichern, Zugriff auf eine Ressource gewährt oder die Authentifizierung sowohl lokal als auch über ein Netzwerk implementiert.Es behandelt:Die Sicherheitsarchitektur von Windows, einschließlich des Kernels und der Anwendungen im BenutzermodusDer Windows Security Reference Monitor (SRM), einschließlich Zugriffstoken, Abfrage und Einstellung des Sicherheitsdeskriptors einer Ressource sowie Zugriffskontrolle und AuditingInteraktive Windows-Authentifizierung und Speicherung von Anmeldeinformationen im Security Account Manager (SAM) und Active DirectoryMechanismen von Netzwerk-Authentifizierungsprotokollen, einschließlich NTLM und KerberosÜber den Autor:James Forshaw ist ein renommierter Experte für Computersicherheit im Project-Zero-Team von Google. In seiner mehr als 20-jährigen Erfahrung bei der Analyse und Ausnutzung von Sicherheitsproblemen in Microsoft Windows und anderen Produkten hat er Hunderte Sicherheitslücken in Microsoft-Plattformen entdeckt. Andere zitieren häufig seine Forschungsergebnisse, die er in Blogs, in Vorträgen oder durch neuartige Tools präsentiert, und er hat zahlreiche Forscher in der Branche inspiriert. Wenn er nicht gerade die Sicherheit andere Produkte knackt, arbeitet James als „Abwehrspieler“, berät Teams bei ihrem Sicherheitsdesign und verbessert die Chromium Windows Sandbox, um Milliarden von Nutzern weltweit zu schützen.Richtet sich an:System- und NetzwerkadminsMitarbeitende in der IT-SicherheitProgrammierer*innenStudierende (Informatik, IT-Sicherheit)

Künstliche neuronale NetzeDieses Lehrbuch bietet eine verständliche Einführung in die Welt der neuronalen Netze, die für ein breites Publikum zugänglich ist. Es erklärt grundlegende Algorithmen und Verfahren, die neuronale Netze antreiben, ohne tiefere mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung vorauszusetzen.Die Leser:innen lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder, autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten.Über den Autor:Dr. Daniel Scholz ist in der Weiterbildung KI&Data Science bei einem großen deutschen Automobilhersteller tätig und darüber hinaus aktiv im Bereich der schulischen Lehre und Weiterbildung.

Dieses E-Book bietet eine praxisorientierte Einführung in die Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der EU. Es vereint theoretisches Wissen mit konkreten Handlungsempfehlungen zur Umsetzung von KI-Standards und Gesetzen, insbesondere im Rahmen des EU AI Acts. Durch eine speziell entwickelte Systematik werden KI-relevante Gesetze und Standards systematisch erfasst und bewertet. Führungskräfte, CISOs und Cybersecurity-Experten erhalten wertvolle Einblicke, wie sie die Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen in ihren Organisationen gewährleisten können. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Integration von KI in bestehende Sicherheitsstrukturen sowie der Nutzung bewährter Frameworks.Zum Inhalt: Künstliche Intelligenz – gekommen, um zu bleiben Grundlagen der Vertrauenswürdigkeit von KI Risiken von KI Überblick über laufende KI-Regulierungsinitiativen Gesetzliche Vorgaben in der EU KI-Standards und -Frameworks Das Zusammenspiel von KI und IT-Security Best Practices – Ein Leitfaden zur KI-Governance Vorschläge für KI-Regulierungsansätze des BSI Sektorspezifische Betrachtung von KI-SicherheitSyntheseJordan Pötsch ist Unternehmensberater und Auditor für Cyber Security & Privacy bei PwC Deutschland. Seine Schwerpunkte liegen auf der Regulierung von Künstlicher Intelligenz und deren Einsatz in der Cybersicherheit. Zudem lehrt er Informationssicherheit an der FernUniversität Hagen und anderen Institutionen. Er ist Herausgeber der Buchreihe „Vertrauenswürdige KI“ in Springer Nature.Prof. Dr. Rainer Bernnat ist Senior Partner bei Strategy& und Leiter des Bereichs Government & Public Services bei PwC Deutschland. Er ist Experte für strategische Transformationsprogramme und spielte eine zentrale Rolle bei der Einführung der elektronischen Gesundheitskarte in Deutschland. Zudem ist er Honorarprofessor an der Universität Augsburg und war Mitglied des Vorstands der Initiative D21 und Vizepräsident der Special Olympics Deutschland.

Der schnelle Weg, Microsoft Copilot zu meistern! In Erstauflage aus April 2025.Microsoft Copilot ermöglicht es Ihnen, privat und beruflich mehr Dinge in kürzerer Zeit erledigen. Mit diesem Buch lernen Sie alles, was Sie dafür brauchen: Kurze Lektionen, leicht verständliche Anleitungen und anschauliche Screenshots führen Sie Schritt für Schritt zum Ziel. Durch seine übersichtliche Strukturierung ist das Buch zusätzlich bestens als Nachschlagewerk geeignet. Erfahren Sie, wie Sie über verschiedene Geräte und Plattformen auf den KI-gestützten Assistenten zugreifen, inklusive Browser und Mobilgeräte. Lernen Sie die Grundlagen von generativer KI und zielführendem Prompting kennen. Steigern Sie Ihre Produktivität und Kreativität mit Copilot in Apps wie Excel, Outlook, Word, PowerPoint und OneNote. Verwenden Sie Copilot zum Generieren, Bearbeiten, Zusammenfassen und Analysieren von Inhalten, zum Sammeln neuer Ideen und zum Generieren von Bildern. Lassen Sie lästige Datenverwaltungsaufgaben von Copilot übernehmen: Ihr virtueller Assistent markiert, sortiert und filtert Daten für Sie, generiert neue Formelspalten und kann Ihnen mit Visualisierungen helfen, große Datenbestände in Excel zu überblicken. Verwenden Sie Copilot in Outlook und werden Sie zum Kommunikationsprofi. Lassen Sie ganze Konversationen zusammenfassen und Entwürfe für neue E-Mails oder Antworten erstellen. Nutzen Sie die KI in Word, PowerPoint und OneNote, um die Dokumentqualität zu verbessern, Präsentationen zu generieren und Notizen auf effiziente Weise zu verwalten. Das Buch enthält Übungsaufgaben und herunterladbare Übungsdateien, mit denen Sie alle Tipps und Techniken praktisch ausprobieren können. Über die Autorin:Lisa Crosbie ist angesehene Expertin für Microsoft-Unternehmensanwendungen. Ihr Schwerpunkt sind die Nutzung von Copilot und Low-Code-Lösungen im Berufsalltag. Sie wurde fünf Mal als Microsoft Most Valuable Professional und Microsoft Certified Trainer ausgezeichnet. Sie ist dafür bekannt, komplexe Technologien verständlich und für alle zugänglich darzustellen, ohne dass Langeweile aufkommt. Auf Ihrem beliebten YouTube-Kanal zeigt sie Einsteigern, wie sie die ersten Schritte mit Tools wie Copilot meistern sowie Selbstvertrauen und Fertigkeiten aufbauen können.

Microsoft Fabric Schritt für SchrittMit diesem Buch erhalten Sie eine praxisorientiere Einführung in die Struktur und Nutzung der einzelnen Komponenten der All-in-One-Datenplattform Microsoft Fabric. Es eignet sich sowohl für Einsteiger als auch für Expertinnen und Experten im Datenbereich. Ein grundlegendes Verständnis von Daten sowie erste Erfahrungen mit Python und SQL sind an einigen Stellen von Vorteil.Praktische Einführung anhand eines durchgehenden BeispielprojektsAnhand eines fiktiven Beispiels wird ein komplettes End-to-End-Datenprojekt in Microsoft Fabric umgesetzt, wobei alle relevanten Schritte – von der Datenanbindung über Datentransformationen bis hin zum finalen Dashboard – detailliert erklärt werden. Sie haben die Möglichkeit, alle Schritte selbst umzusetzen und das komplette Beispielprojekt praktisch nachzuvollziehen.Fundiert und anschaulichAlle Komponenten von Microsoft Fabric werden anhand einer Reise durch eine fiktive Datenfabrik veranschaulicht und mit zahlreichen Illustrationen visualisiert. Auf diese Weise werden sowohl grundlegende Konzepte als auch Best Practices für die Umsetzung von Datenprojekten mit Microsoft Fabric leicht verständlich erläutert.Über die Autoren:Manuel Hanik verfügt über mehrere Jahre Berufserfahrung in den Bereichen Data Science und Data Engineering, Fabian Hanik in den Bereichen Business Intelligence und Data Analytics. Beide Autoren haben bereits mehrere Datenprojekte in der Finanz- und Automobilbranche sowie im E-Commerce umgesetzt. Mit dem Buch möchten sie Microsoft Fabric auf spielerische und unterhaltsame Weise erklären – unterstützt durch visuelle Elemente und symbolische Eselsbrücken, die dem Leser helfen, die Themen besser zu verstehen und zu verinnerlichen.

Sie möchten eine Website erstellen und dabei die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz nutzen? Dieses Buch zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie im Dialog mit einer KI eine Website konzipieren, umsetzen und optimieren – von der ersten Idee bis zur Vermarktung. Jens Jacobsen erklärt praxisnah, wie Sie mit Hilfe verschiedener KI-Modelle eine Website entwickeln können, ohne sich auf ein bestimmtes Tool festzulegen. Lernen Sie die Grundlagen der menschzentrierten Website-Entwicklung kennen, finden Sie die passenden Tools und erstellen Sie mit KI-Unterstützung Inhalte, Struktur und Design Ihrer Website. Ein interaktiver KI-Assistent, viele Übungen, Tipps zu möglichen Stolperfallen und Fallbeispiele helfen Ihnen, Ihre Website zügig umzusetzen und zu optimieren.Websites mit KI entwickelnKI-Grundlagen für die Webentwicklung Erfahren Sie, wie KI funktioniert und was sie in den Bereichen Text, Code und Bilder für Ihre Website leisten kann. Praktische Übungen zeigen die Möglichkeiten.Die richtigen Tools finden Eine KI hilft Ihnen, die für Ihr Website-Projekt optimalen Werkzeuge und Plattformen zu finden. Kriterien für die Auswahl und praktische Beispiele inklusive.Schritt für Schritt zur fertigen Website Von der Konzeption über Struktur, Design und Inhalte bis zu Tests und Vermarktung – lernen Sie jeden Schritt der Website-Entwicklung mit KI kennen.Aus dem InhaltWas KI im Bereich Webentwicklung leisten kannDen Fahrplan zum Website-Erfolg erstellen: Ziele und ZielgruppenDie besten Werkzeuge und Plattformen auswählenWebsite-Struktur mit KI-Unterstützung anlegenAnsprechendes Design entwickelnEffizient Inhalte erstellen, die begeisternTesten, optimieren und immer besser werdenDie Website vermarkten: SEO, Social Media, Guerilla-MarketingTypische Stolperfallen und Quick Wins

Zuse, IBM, Atari, Browserkrieg: Wenn Sie bei diesen Worten in Nostalgie verfallen oder von Entdeckerlust gepackt werden, dann sind Sie hier genau richtig. Jürgen Wolf nimmt Sie mit auf eine spannende Zeitreise durch die Geschichte der IT.Erleben Sie die Entwicklung der Computer, vom gigantischen Rechnerklotz, der einen ganzen Raum ausfüllt, bis zu smarten Geräten, die in die Hosentasche passen. Erfahren Sie, wie der Millennium-Bug die Welt in Panik versetzte, und staunen Sie, wie jahrhundertealte Verschlüsselungstechniken die Programmierwelt noch bis heute beeinflussen. Dabei können Sie nicht nur Faszinierendes über vergangene Zeiten lernen, sondern sogar selbst aktiv werden und die Geschichte wieder aufleben lassen! Probieren Sie sich an alten Programmiersprachen aus, emulieren Sie den C64-Homecomputer und tauchen Sie ein in die pixelige Welt der Retrogames. Eine kurzweilige Zeitreise durch die Geschichte der Computer, garantiert nicht nur für Nerds!Eine Reise in die VergangenheitIT-Geschichte von der Antike anLernen Sie die Vorreiter unserer heutigen IT-Welt kennen: Abakus, Mechanismus von Antikythera, Chiffrierscheiben, Logarithmentafeln und vieles mehr.Computer, Software und InternetJürgen Wolf bereist mit Ihnen alle Meilensteine der IT-Geschichte, von den ersten Computern und Programmen bis zu sozialen Netzwerken, 5G und Smart Home.Die Anfänge der KIMcCulloch und Pitts, Turing-Test, ELIZA, Deep Blue & Co.: Entdecken Sie die Anfänge der Künstlichen Intelligenz. Bereits Jahrzehnte vor ChatGPT legten die Vordenker der KI den Grundstein für diese revolutionäre Technologie.Ideen zum MitmachenRetrogames zocken, programmieren, emulieren: Zahlreiche Anregungen zum Mitmachen laden Sie dazu ein, in die Computergeschichte einzutauchen.Aus dem InhaltWie der Computer in den Haushalt kamMobile Computer: vom »Ziegelstein« zum SmartphoneUnix, Windows und Co. – Geschichte der Betriebssysteme8-Bit-Helden: Retrokonsolen und -spieleVon Plankalkül und anderen ProgrammiersprachenAuf einmal ist alles eine AppDie Anfänge der Künstlichen IntelligenzDer erste Spam und andere Übel des InternetsAls die Browser in den Krieg zogen ...Die junge Geschichte der sozialen Medien

Der Praxisleitfaden für die Zukunft der Softwareentwicklung mit KI-Assistenz. Erfahren Sie, wie Sie KI-Tools Schritt für Schritt in Ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren Anhand konkreter Beispiele zeigt Ihnen Nathan B. Crocker, wie Sie Code und Designideen generieren und dabei in jeder Phase des Entwicklungsprozesses KI-Assistenten einsetzen Themen sind Softwaredesign und -entwicklung, Datenmanagement, Testing, Deployment, Dokumentation und Sicherheit KI-Assistenten verändern die Art und Weise, wie wir Code schreiben und Software entwickeln, grundlegend. Dieses Buch stellt effektive Techniken und Best Practices vor, um mit Tools wie Copilot und ChatGPT das Beste aus der KI-gestützten Programmierung herauszuholen. Jenseits des Hypes erfahren Sie anhand von Praxisbeispielen, wie KI-Assistenten die Softwareentwicklung effizienter machen, die Qualität des Codes verbessern und damit Ihre Arbeit erleichtern und Sie kreativer werden lassen. Das Themenspektrum des Buchs umfasst den kompletten Entwicklungszyklus von Software: vom Entwurf und der Codegenerierung über das Debugging und die Dokumentation bis zum Deployment.Über den Autor:Nathan B. Crocker ist Mitgründer und CTO bei Checker, einer API-First-Lösung, die traditionelle Kapitalmarktinfrastrukturen mit dem Blockchain-Ökosystem verbindet. Mit über 20 Jahren Erfahrung in den Bereichen Technologie und Finanzen ist er sehr daran interessiert, die komplexen Herausforderungen der Kapital- und Kryptomärkte zu lösen.

Steigern Sie Ihre Produktivität im Office-Alltag mit dem tiefgehenden Fachbuch aus dem Rheinwerk Verlag in Erstauflage, April 2025.Das Potenzial generativer KI jetzt direkt in Outlook, Teams, Word & Co. nutzen! Dank des Microsoft 365 Copilot erledigen Sie Ihre täglichen Aufgaben schneller und effizienter. Der KI-Assistent hilft Ihnen, Texte zu verfassen, Präsentationen zu erstellen, Daten zu visualisieren und vieles mehr. Der Microsoft-Insider Markus Widl zeigt anhand praxisnaher Beispiele, wie Sie den Copilot optimal in Ihren Workflow integrieren. Ein unentbehrlicher Praxisleitfaden für alle, die mit Microsoft 365 arbeiten und von der KI-Power des Copiloten profitieren möchten. Den Microsoft Copilot kennenlernen Was ist Microsoft 365 Copilot und wie unterscheidet es sich von anderen KI-Tools wie ChatGPT? Welche Voraussetzungen sind notwendig für den Einsatz? All das lernen Sie in diesem Buch. Effektiv mit Prompts arbeiten Lernen Sie, wie Sie Ihre Anfragen an den Copiloten formulieren, um klare, präzise und nützliche Ergebnisse zu erhalten. Vermeiden Sie typische Fallstricke und setzen Sie den KI-Assistenten sicher und zielgerichtet ein. Im Büroalltag Zeit sparen Lassen Sie sich vom Copiloten bei der täglichen Arbeit unterstützen: Texte in Word verfassen, Präsentationen mit PowerPoint erstellen, Daten in Excel analysieren, E-Mails in Outlook schreiben und zusammenfassen, Besprechungen in Teams vor- und nachbereiten und vieles mehr. Aus dem Inhalt: Wie funktioniert Microsoft 365 Copilot? Voraussetzungen und Sicherheit Effektive Prompts formulieren Texte mit Word erstellen und optimieren Daten in Excel analysieren und visualisieren Präsentationen in PowerPoint entwerfen E-Mails in Outlook schreiben, zusammenfassen und organisieren Meetings in Teams produktiver gestalten Weitere Dienste wie Loop, Power Automate und Viva Über den Autor:Markus Widl ist Go-To-Market Manager für Teams bei Microsoft. Er begann seine IT-Karriere vor über 20 Jahren als IT-Berater, -Entwickler und -Trainer.

Die Konferenz "BVM - Bildverarbeitung für die Medizin" ist seit vielen Jahren als die nationale Plattform für den Austausch von Ideen und die Diskussion der neuesten Forschungsergebnisse im Bereich der Medizinischen Bildverarbeitung und der Künstlichen Intelligenz (KI) etabliert. Auch 2025 werden wir aktuelle Forschungsergebnisse vorstellen und Gespräche zwischen (jungen) Wissenschaftler*innen, Industrie und Anwender*innen vertiefen. Die Beiträge dieses Bandes – die meisten davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Registrierung, Visualisierung und Animation, computerunterstützte Diagnose sowie bildgestützte Therapieplanung und Therapie. Hierbei kommen Methoden des maschinellen Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz. Keynote. Session 1: Image Registration. Session 2: Video Analysis. Session 3: Shape Modelling. Session 4: Generative Models. Session 5: Improving Reliability. Session 6: Ultrasound & OCT. Session 7: Digital Pathology. Session 8: Segmentation. Postersession 1. Postersession 2. Das Kapitel "Leveraging multiple total body segmentators and anatomy-informed post-processing for segmenting bones in Lung CTs" ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License über link.springer.com frei verfügbar (Open Access).PROF. PALM forscht im Bereich KI für die Medizin mit einem Schwerpunkt in der Analyse endoskopischer Bilddaten zur computerunterstützten Diagnose und Therapie.PROF. BREININGER entwickelt robuste Ansätze des maschinellen Lernens in verschiedenen interdisziplinären Bereichen, mit einem Schwerpunkt auf medizinischen Bilddaten.PROF. DESERNO forscht in Biosignal- und Bilderzeugung und -verarbeitung, insbesondere in der videobasierten Vitaldatenmessung.PROF. MAIER entwickelt Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung zur Diagnoseunterstützung bis hin zur Schichtbildberechnung durch künstliche Intelligenz.PROF. HANDELS entwickelt problemoptimierte, lernfähige Bildverarbeitungsmethoden und integriert diese in hybride Bildverarbeitungssysteme zur Unterstützung der medizinischen Diagnostik und Therapie.PROF. MAIER-HEIN forscht im Bereich maschinelles Lernen und entwickelt Open-Source-Lösungen wie das Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK), Kaapana oder das nnU-Net.PROF. EM. TOLXDORFF ist Experte für maschinelles Lernen, biomedizinisches Datenmanagement, Datenvisualisierung und -analyse sowie Medizinproduktentwicklung in klinischen Workflows.

KI als Assistent für LehrkräfteKI-Modelle wie ChatGPT sind bereits Teil des Schulalltags und werden von vielen Schülerinnen und Schülern regelmäßig genutzt. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie als Lehrkraft ebenfalls KI praxisnah, produktiv und datenschutzkonform einsetzen können.Praktischer Einsatz im SchulalltagDie Autoren zeigen Ihnen, wie Sie zielführende Anfragen an die KI stellen und so Unterstützung für verschiedene Einsatzzwecke erhalten: von der inhaltlichen Unterrichtsplanung über Vorschläge zu interaktiven Lehrmethoden bis hin zur Korrektur von Texten und Tipps für die Förderung von Schülerinnen und Schülern.Für alle Schulformen und -fächerAlle Praxisbeispiele sind nach Schulformen und -fächern gegliedert, sodass Sie schnell passende Anregungen für Ihren eigenen Unterricht finden. Darüber hinaus werden zentrale Fragen wie die Vermittlung von KI-Kompetenz als Lernziel, moderne Prüfungsformen im KI-Zeitalter sowie ethische Herausforderungen diskutiert.Aus dem Inhalt:Funktionsweise von KIs wie ChatGPTStrategien für den effektiven EinsatzUnterrichtsvorbereitungPrüfungsvorbereitung und KorrigierenEinsatz von KI im UnterrichtPraxisbeispiele für Grundschule, Mittelschule sowie Realschule und GymnasiumKonkrete Beispiele für den Einsatz für verschiedene Fächer: DeutschEnglisch, Spanisch, FranzösischGeschichte & ErdkundeMathematik & NaturwissenschaftenKunst & Musiku.v.m.KI-Kompetenz als LernzielPrüfungsformen undHausaufgaben im KI-ZeitalterRechtliche Aspekte und DatenschutzÜber die Autoren:Barbara Engelke hat ein Staatsexamen in Germanistik und Theologie und arbeitet als Lehrerin sowie Fachbetreuerin für Deutsch an einem bayerischen Gymnasium. Es ist ihr ein Anliegen, in ihrer pädagogischen Tätigkeit junge Menschen an neue Herausforderungen heranzuführen und sie für die Zukunft mit den nötigen Kompetenzen auszustatten.Ulrich Engelke hat das erste Staatsexamen in Germanistik und Anglistik sowie einen Magister mit Schwerpunkt Linguistik. Heute ist er als Unternehmensberater für Onlinemarketing mit Schwerpunkt SEO tätig. Sein besonderes Interesse gilt technischen Innovationen und deren ökonomischen wie gesellschaftlichen Auswirkungen.

Wird Künstliche Intelligenz meinen Job ersetzen? Kann sie kreativ sein? Und wie sicher ist der Einsatz von KI wirklich? Dieses Buch räumt mit Halbwissen auf und gibt eine klare, fundierte Einführung in die Welt der KI. Anschaulich wird erklärt, wie Künstliche Intelligenz funktioniert, wo ihre Grenzen liegen und welche Chancen sie bietet. Wir beleuchten technische Hintergründe, gesellschaftliche Auswirkungen und ethische Fragestellungen. Im zugehörigen Online-Kurs finden Sie zudem spannende Kurzgeschichten und Video-Interviews, welche neue Perspektiven und Denkanstöße bieten. Einleitung und Zielsetzung. Was ist Künstliche Intelligenz?. Wie denkt und spricht eine KI? – Eine Einführung in Large Language Models. Kontext statt Erinnerung: Wie LLMs durch Information gesteuert werden. Was passiert, wenn man einer KI Macht gibt?. Muss ich Angst haben, ersetzt zu werden?. Kann eine KI ein Bewusstsein entwickeln?. Kreativität und Künstliche Intelligenz. Urheberrecht in der KI-Welt – Wem gehören die Ideen?. Fake News und Deepfakes – Wenn die Realität verschwimmt. Abschlussgedanken. MARIO BOCK ist Experte für den vielseitigen Einsatz von KI-Technologien. Mit seinem Hintergrund in Softwareentwicklung und seiner Erfahrung im Marketing schlägt er die Brücke zwischen technologischem Know-how und praxisnaher Verständlichkeit.

Künstliche Intelligenz denkt schneller als je zuvor – doch echte Durchbrüche erfordern mehr als nur Rechenleistung. Experten setzen nun auf „langsames Denken“, um KI präziser und effizienter zu machen. Ein chinesisches Unternehmen sorgt dabei für Aufsehen. Steht eine neue Ära bevor?Die Künstliche Intelligenz ist in eine kritische Phase eingetreten – wieder einmal. Wie kompetent derzeit angesagte KI-Modelle mit Sprache umgehen können, wie ausführlich sie auf verschiedenste Anfragen Antworten ausformulieren und in der Lage sind, ein Fachgespräch zu führen, davon haben sich Milliarden Menschen rund um den Globus überzeugt. Doch wie geht es weiter? Hilfreich ist eine bahnbrechende Unterscheidung, die der verstorbene Wirtschaftsnobelpreisträger Daniel Kahneman einmal anstellte, und die auch die Diskussion über die Künstliche Intelligenz inspiriert: Er beschrieb zwei verschiedene Systeme, in denen Menschen denken. Als "schnelles Denken" bezeichnete er spontane Antworten, intuitive, zeitnahe Reaktionen. Nicht immer ist das durchdacht oder korrekt – aber ohne diese Fertigkeit gelingen der Alltag und viel Zwischenmenschliches nicht. Davon grenzte Kahneman das "langsame Denken" ab, die Fähigkeit, etwas tiefer zu durchdringen, zu analysieren, rational zu planen, zu berechnen, abzuwägen. Ohne diese Fähigkeit sind erfolgversprechende Entscheidungen kaum denkbar.Die Entwickler großer KI-Sprachmodelle von führenden Anbietern wie Open AI, Google, Meta oder Anthropic rekonstruierten zunächst vornehmlich das "schnelle Denken". Sie setzten auf immer weiter wachsende Datenmengen und noch mächtigere Rechner, auf einen möglichst großen Wort- und Textschatz, um Nutzern schnell sinnvolle und ausführliche Ergebnisse zu präsentieren. Besonders ausgeklügelt waren und sind diese Antworten aber nicht, denn das ist in diesen KI-Modellen so gar nicht angelegt. Inzwischen ändert sich das. KI-Fachleute konzentrieren sich zunehmen darauf, ihre KI-Modelle zu verbessern, indem sie ihnen mehr Zeit geben, sozusagen um zuerst länger nachzudenken und dann zu antworten. Sie haben Instrumente gefunden und integriert, mit denen die KI-Modelle herausfinden sollen, welcher der beste Lösungsweg ist – auch indem sie Zwischenschritte darlegen und klären, wie komplex eine ihnen gestellte Aufgabe überhaupt ist. Danach wählen sie dann aus, wie viel Aufwand sie hineinstecken. Das macht die Antworten besser und die Modelle effizienter. Und durchaus auch menschenähnlicher in einem gewissen Sinne. Der Fokus richtet sich so zunehmend auf Kahnemans "langsames Denken", um weiter voranzukommen.Genau in diesem Bereich hat das chinesische Unternehmen Deepseek einen enormen Erfolg erzielt. Das ist der Grund, warum dieses bis dahin hierzulande weitgehend unbekannte Unternehmen für Furore und neue Hoffnung sorgte. Indem die Tüftler die benannten Methoden geschickt kombinierten und vermutlich auch besser ausgewählte und aufbereitete Daten verwendeten, ist es ihnen nach eigenem Bekunden gelungen, mit älterer Hardware eine KI zu erfinden, die mit den Spitzenmodellen aus Amerika mithalten kann – für einen Bruchteil der Kosten. Das ist eine großartige Ingenieurleistung.Damit wächst die Zuversicht, viel mehr Unternehmen, Behörden oder Universitäten als bisher könnten dank geringerer Kosten in der Lage sein, in der KI doch mitzuhalten, nicht zuletzt in Deutschland und Europa. Künftig sind vielleicht nicht immer und überall Milliardensummen für riesige Rechenzentren und moderne Hochleistungschips aus dem Hause Nvidia nötig, die speziell auf die Mathematikanforderungen der KI zugeschnitten sind. Gerade deutsche Fachleute propagieren, dass der Weg zum künstlichen Gehirn nicht über immer mehr Daten, Rechenleistung und Modellgröße führen müsse, sondern noch ganz andere Ansätze erforderlich seien. Sie versuchen, auf dem Lernen basierende KI-Systeme mit solchen zu verschmelzen, die auf Logik und fest einprogrammiertem Wissen fußen. Sie wollen den ganzen Kahneman in die Künstliche Intelligenz einbringen, das schnelle Denken und das langsame Denken.Inhalt: 3 Editorial von Alexander Armbruster 4 Ein Mysterium namens Deepseek 7 Das Jahr der KI-Agenten 10 Der harte Kampf um die KI-Hoheit 13 Smartere Screenings 16 Der Chatarzt 20 ChatGPT, mein Anlageberater 23 KI verwaltet Vermögen 26 Ich spreche jeden Tag mit ChatGPT 29 Wie Künstliche Intelligenz den Büroalltag erleichtert 34 "KI-Agenten werden den Charakter der Arbeit verändern" 38 Abgehängt 43 Regelmäßige KI-Nutzung

KI-Transformation im Unternehmen erfolgreich gestaltenKI verstehen und richtig einsetzenDieses Buch gibt Ihnen das nötige Wissen an die Hand, um die Auswirkungen und daraus entstehenden Chancen der Künstlichen Intelligenz in der Arbeitswelt zu verstehen. Es zeigt, wie Sie KI erfolgreich in Ihrem Unternehmen einführen und die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine sinnvoll gestalten. Sie lernen, wie Sie KI zu Ihrem Vorteil und ohne Berührungsängste nutzen können.Führung neu denkenErfahren Sie, wie sich Führungsansätze im Zeitalter der KI verändern und welche bewährten Konzepte Sie auch für die KI-Transformation anwenden können. Ein innovatives Kapitel demonstriert das Potenzial intelligenter Systeme im Führungsalltag ganz praxisnah. Außerdem finden Sie zu jedem Thema Vorschläge für zielgerichtete Prompts zum praktischen Einsatz.Unternehmen zukunftsfähig gestaltenEntdecken Sie Modelle und Strategien, mit denen Sie Ihr Unternehmen ganzheitlich für die KI-Zukunft aufstellen. Ein Ausblick auf kommende Entwicklungen hilft Ihnen, bereits heute die Weichen für morgen zu stellen.Aus dem Inhalt:Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt implementierenHerausforderungen und Chancen der KI-IntegrationVeränderungen in der Führungsrolle durch KIBewährte Führungskonzepte im Kontext von KIModelle und praktische Gestaltung der UnternehmenstransformationZusammenarbeit von Mensch und Maschine effektiv gestaltenEthische Fragen der KI-NutzungLangfristige Anpassung an KI-getriebene VeränderungenZukunftsperspektiven: Wie KI die Arbeitswelt weiter verändern wirdÜber den Autoren:Jan Ahrend arbeitet als selbstständiger Coach und hält als Change Manager Fachvorträge auf Konferenzen. Aufgrund seiner langjährigen Beschäftigung mit facettenreichen Kunden – von Start-ups über OTTO bis Bertelsmann – schöpft er aus einem großen Pool an Erfahrung in der Digitalen Transformation sowie der Einführung von Innovationen und DesignThink.Leseprobe (PDF-Link)

Data Science, Big Data und künstliche Intelligenz gehören derzeit zu den Konzepten, über die in Industrie, Regierung und Gesellschaft viel gesprochen wird, die aber auch am häufigsten missverstanden werden. Dieses Buch erklärt die Konzepte und vermittelt Ihnen das praktische Wissen, um sie zu nutzen.Das Buch nähert sich den Themen Data Science und KI von mehreren Seiten. Es zeigt, wie Sie Data-Plattformen aufbauen und Data-Science-Tools und -Methoden einsetzen können. Auf dem Weg dorthin hilft es Ihnen zu verstehen – und den verschiedenen Interessengruppen zuerklären –, wie Sie mit diesen Techniken Mehrwert generieren können. So kann Data Science in Unternehmen dabei helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und neue Märkte zu erschließen.Darüber hinaus werden die grundlegenden Konzepte von Data Science, einschließlich Statistik, Mathematik sowie rechtliche Überlegungen erklärt.Praktische Fallstudien veranschaulichen, wie aus Daten generiertes Wissen verschiedene Branchen langfristig verändern wird.Das Autor:innenteam besteht aus Datenexpert:innen aus der Wirtschaft und aus dem akademischen Umfeld. Das Spektrum reicht von strategisch ausgerichteten Führungskräften über Data Engineers, die Produktivsysteme erstellen, bis hin zu Data Scientists, die aus Daten Wert generieren. Alle Autor:innen sind im Vorstand oder Mitglieder der Vienna Data Science Group (VDSG). Diese NGO hat sich zum Ziel gesetzt, eine Plattform für den Wissensaustausch zu etablieren.Aus dem Inhalt: Grundlagen der Mathematik: ML-Algorithmen verstehen und nutzen Machine Learning: Von statistischen zu neuronalen Verfahren; von Transformers und GPT-3 bis AutoML Natural Language Processing: Werkzeuge und Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Textdaten und zur Entwicklung von Sprachtechnologien Computer Vision: Erkenntnisse aus Bildern und Videos gewinnen Modellierung und Simulation: Modellierung des Verhaltens komplexer Systeme, z. B. der Ausbreitung von COVID-19. Was-wäre-wenn-Analysen ML und KI in der Produktion: Vom Experiment zum Data-Science-Produkt Ergebnisse präsentieren: Grundlegende Präsentationstechniken für Data Scientists Leseprobe (zum bic-media Server)

KI praxisnah und leicht verständlichDieses Buch zeigt Ihnen praxisnah und leicht verständlich, wie Sie KI als effektive Unterstützung für Ihre täglichen Schaffensprozesse einsetzen und dabei das Beste aus dieser neuen Technologie herausholen.Bilder generieren und bearbeitenSchritt für Schritt lernen Sie die Grundlagen und wichtigsten Funktionen hilfreicher KI-Tools für die Generierung von Illustrationen kennen. Außerdem tauchen Sie ein in die KI-gestützte Bildbearbeitung und erfahren praxisnah, wie Sie Arbeitsabläufe im Handumdrehen automatisieren.Mit dem eigenen Stil experimentierenFolgen Sie Domingo Pino, um ganz ungezwungen mit Bildern zu experimentieren und Ihre Ideen auf einzigartige Weise umzusetzen. Dabei können Sie sogar selbst erstellte Modelle trainieren, aus denen neue Bilder in Ihrem eigenen Stil entstehen. Beziehen Sie als Illustrator KI in Ihre Arbeit ein und drücken Sie komplexe kreative Ideen auf eine Weise aus, die Sie sich nie zuvor vorstellen konnten!Aus dem Inhalt:Einsatz von KI-Tools zu BildgenerierungBildbearbeitung und -optimierungLicht, Farbe, Komposition und RahmungSimulation verschiedener visueller EffekteBildkonzepte und Stile ins eigene Werk übertragenPrompts geschickt formulierenVisuelle Geschichten erzählenMit hilfreichen ErklärvideosÜber den Autor:Domingo Pino hat sich nach seinem Hochschulabschluss in Kunst an der Universität von Castilla-La Mancha ganz dem Zeichnen, der Malerei und dem Grafikdesign gewidmet. Neben verschiedensten Ausstellungen, in denen der Künstler seine Werke zeigt, gibt er Workshops sowie Online-Kurse für traditionelle und digitale Illustration und nimmt an einer Vielzahl multidisziplinärer kreativer Projekte teil. Außerdem betreibt er den äußerst erfolgreichen YouTube-Kanal »Arte Pro«, wo er seit vielen Jahren Wissen zu den neuesten künstlerischen Trends teilt.

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen! In 2. Auflage von O'Reilly aus dem Januar 2025.Diese Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und GPT-3.5 und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie mithilfe der OpenAI-Python-Bibliothek Applikationen zur Textgenerierung, für das Question Answering oder für intelligente Assistenten entwickeln.Anschauliche Beispiele sowie klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub- Repository verfügbar. Zudem enthält das Buch ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen. Für diese 2. Auflage wurde das Buch aktualisiert und deutlich erweitert, es berücksichtigt die neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie wie beispielsweise GPT-4o und Multimodalität.Sind Sie bereit, das Potenzial von Large Language Models in Ihren Anwendungen zu nutzen? Dann ist dieses Buch ein Muss für Sie.Es behandelt: Grundlagen und Stärken von GPT-4- und GPT-3.5-Modellen und deren Funktionsweise. Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen für Aufgaben im Natural Language Processing. Beispielprojekte, die den Einsatz der OpenAI-API für Aufgaben wie Texterstellung, Inhaltszusammenfassung, Dokumentenklassifikation oder Sentimentanalyse demonstrieren. Fortgeschrittene LLM-Themen wie das Prompt Engineering, das Optimieren von Modellen, RAG, Plug-ins, LangChain, LlamaIndex und KI-Assistenten. Über die Autoren:Olivier Caelen ist Machine Learning Researcher bei Worldline, einem Paytech-Pionier für nahtlose Zahlungslösungen. Er unterrichtet außerdem einen Einführungskurs für maschinelles Lernen und einen Kurs für fortgeschrittenes Deep Learning an der Université libre de Bruxelles. Er hat zwei Masterabschlüsse in Statistik und Informatik und einen Doktortitel in Machine Learning. Olivier Caelen ist Mitautor von 42 Veröffentlichungen in internationalen, von Experten begutachteten wissenschaftlichen Zeitschriften und Konferenzen und Co-Erfinder von sechs Patenten.Marie-Alice Blete arbeitet derzeit als Softwarearchitektin und Data Engineer in der Abteilung Research und Developement von Worldline. Sie predigt ihren Data-Scientist-Kolleginnen und -Kollegen Best Practices des Data Engineering und interessiert sich besonders für die Performance- und Latenzprobleme, die mit dem Einsatz von KI-Lösungen verbunden sind. Sie ist außerdem ein Developer Advocat und teilt ihr Wissen gerne mit der Community als Tech-Speakerin. Leseprobe (PDF-Link)

Dieses Buch ist ein praktischer Leitfaden, um die Potenziale der Künstlichen Intelligenz (KI) im Mittelstand voll auszuschöpfen. Es bietet sowohl Einsteigern als auch Fortgeschrittenen verständliche Einführungen und fundierte Einblicke. Mit praxisnahen Beispielen, Fallstudien und konkreten Tipps wird gezeigt, wie KI erfolgreich in den Unternehmensalltag integriert werden kann. Ziel ist es, die Komplexität der KI verständlich zu machen und ihren Nutzen für den Mittelstand aufzuzeigen. Ein Muss für alle, die den technologischen Wandel aktiv mitgestalten wollen. Was ist Künstliche Intelligenz?. KI auf den Punkt gebracht: Alles, was der Mittelstand wirklich wissen muss. Machine Learning – Wie Maschinen das Lernen lernen. Daten: Die Währung für Innovation in der KI-Welt. RAG – Die smarte Wahl für den Mittelstand. Mensch und Maschine – Das Dreamteam in Aktion. Von der Theorie zur Praxis - Prozessoptimierung durch KI. Innovation & neue Geschäftsfelder mittels KI. Byte-sized Bakery – Optimierung der Lebensmittelproduktion durch KI. KI in Marketing & Sales: Wenn KI den perfekten Flirt fürs Business kennt. Produktion auf Steroiden: KI zeigt Muskeln in der Fertigung. Kundenservice? There’s a Bot for That!: 24/7 Service, ohne Augenringe. Consultants & Coaches - Der digitale Guru macht's vor. Real Talk - Wo KI rockt und wo's noch hakt. Datenschutz im Zeitalter des AI Acts: Navigieren zwischen Innovation und Privatsphäre. Die soziale Architektur der KI-Implementierung – Governance, interne Politik und Stakeholder-Management. Stolpersteine auf dem KI-Pfad: Wo's brennt, wenn man KI ins Haus holt. DOMINIK RENNER: Hintergrund im Banken- und Automotive-Sektor, seit 2018 im Innovations- und Digitalisierungssektor verankert und seit 2020 mit Essentio selbstständig. Studium internationale Wirtschaft in Graz, Kopenhagen und Zagreb. Vertieft sein wirtschaftliches Verständnis und Projektmanagementerfahrungen bei Essentio als Co-Founder und CEO, wo er sich primär um Unternehmensaufbau, Mitarbeiterführung und neue Projekte kümmert. Als erfahrener CEO und Mitbegründer von Essentio liegt sein Schwerpunkt auf Softwareentwicklung und digitaler Transformation. Mit einer leidenschaftlichen Hingabe zur Digitalisierung treibt er innovative Geschäftsideen voran und implementiert Technologien für nachhaltigen Wandel.DANIEL REICHER: Hintergrund im Projektmanagement großer Konzerne, und verfügt über ein internationales Studium in Graz und Taiwan (Master of Arts). Seit 2022 ist er bei Essentio Consulting als Head of Consulting tätig und verantwortet dort die Realisierung von Projekten vor allem im Bereich künstliche Intelligenz. Seine Aufgaben umfassen die Entwicklung von AI-Prototypen, sowie die Strategieentwicklung, die Prozessoptimierung und das Management komplexer Beratungsprojekte. Seit 2023 ist Daniel auch als Vortragender an der Technischen Universität Graz aktiv, wo er sich auf Ideation, Innovation und Idea Validation konzentriert. Er nutzt seine umfangreiche Erfahrung im IT-Projektmanagement und agilen Methoden, um innovative Lösungen voranzutreiben und das Unternehmenswachstum zu fördern.CHRISTIAN VANCEA: Als studierter Wirtschaftsinformatiker hat Christian Vancea nicht nur als ERP Projekt Manager und Consultant weltweit Konzernprozesse analysiert, konzipiert und digitalisiert, sondern auch ein Corporate Venture & Innovation Consulting Spin-off mit über 100 Mitarbeitern:innen erfolgreich aufgebaut und geleitet. Seit 2019 ist er zudem als Vortragender an der TU-Graz tätig. Seit 2020 ist er Co-Founder von Essentio, einem Digital-Studio welches mittelständische Unternehmen auf ihrem Weg der Digitalen Transformation begleitet. Im Kern seiner Arbeit fokussiert er sich auf innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz und begleitet Unternehmen durch diesen Change-Prozess. Sein Ziel ist es, dem Mittelstand praxisnahen Zugang zu fortschrittlichen Lösungen zu bieten, um somit nachhaltigen Mehrwert zu schaffen.

Zentrale Konzepte verstehen und anwenden. Erstauflage aus Januar 2025.Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen? ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung.Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt – wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele.Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs) Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache Zusatzmaterial auf GitHubZum Autor:Sebastian Raschka, PhD, ist Forscher für maschinelles Lernen und KI mit einer großen Leidenschaft für Wissensvermittlung. Als Lead AI Educator bei Lightning AI brennt er dafür, KI und Deep Learning verständlich darzustellen und Menschen beizubringen, wie sie diese Technologien in großem Umfang nutzen können. Bevor er voll und ganz in Lightning AI eingestiegen ist, hatte Sebastian Raschka eine Position als Assistenzprofessor für Statistik an der University of Wisconsin-Madison inne, wo er sich auf die Erforschung von Deep Learning und maschinellem Lernen spezialisierte. Auf seiner Website (https://sebastianraschka.com) erfahren Sie mehr über seine Forschung. Außerdem liebt Sebastian Raschka Open-Source-Software und leistet seit über einem Jahrzehnt leidenschaftlich Beiträge dazu. Neben dem Programmieren schreibt er auch gern und ist Autor der Beststeller Python Machine Learning und Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn (beide bei Packt Publishing veröffentlicht).