Machine Learning & KI
Machine Learning - kurz & gut
Der kompakte Schnelleinstieg in Machine Learning und Deep Learning - Die 3. Auflage des Bestsellers wurde ergänzt durch Kapitel zu Large Language Models wie ChatGPT und zu MLOps - Anhand konkreter Datensätze lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung - Nicht nur für zukünftige Data Scientists und ML-Profis geeignet, sondern durch seine durchdachte Didaktik auch für Interessierte, die nur am Rande mit ML zu tun haben, wie z.B. Softwareentwickler*innen Machine Learning beeinflusst heute beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. Dieses Buch bietet Interessierten, die einen technischen Hintergrund haben, die schnellstmögliche Einführung in das umfangreiche Themengebiet des maschinellen Lernens und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden folgende Themen behandelt und mit praktischen Beispielen veranschaulicht: - Datenvorbereitung, Feature-Auswahl, Modellvalidierung - Supervised und Unsupervised Learning - Neuronale Netze und Deep Learning - Reinforcement Learning - LLMs – moderne Sprachmodelle - MLOps – Machine Learning für die Praxis Anhand von Beispieldatensätzen lernst du einen typischen Workflow kennen: vom Datenimport über Datenbereinigung, Datenanalyse bis hin zur Datenvisualisierung. Mit den Codebeispielen kannst du in Jupyter Notebooks experimentieren. Sie basieren auf Python und den Bibliotheken Scikit-Learn, Pandas, NumPy, TensorFlow und Keras. Nach der Lektüre dieses Buchs hast du einen Überblick über das gesamte Thema und kannst Ansätze einordnen und bewerten. Das Buch vermittelt dir eine solide Grundlage, um erste eigene Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vertiefende Literatur zu verstehen.
Machine Learning Upgrade
A MUCH-NEEDED GUIDE TO IMPLEMENTING NEW TECHNOLOGY IN WORKSPACES From experts in the field comes Machine Learning Upgrade: A Data Scientist's Guide to MLOps, LLMs, and ML Infrastructure, a book that provides data scientists and managers with best practices at the intersection of management, large language models (LLMs), machine learning, and data science. This groundbreaking book will change the way that you view the pipeline of data science. The authors provide an introduction to modern machine learning, showing you how it can be viewed as a holistic, end-to-end system—not just shiny new gadget in an otherwise unchanged operational structure. By adopting a data-centric view of the world, you can begin to see unstructured data and LLMs as the foundation upon which you can build countless applications and business solutions. This book explores a whole world of decision making that hasn't been codified yet, enabling you to forge the future using emerging best practices.* Gain an understanding of the intersection between large language models and unstructured data* Follow the process of building an LLM-powered application while leveraging MLOps techniques such as data versioning and experiment tracking* Discover best practices for training, fine tuning, and evaluating LLMs* Integrate LLM applications within larger systems, monitor their performance, and retrain them on new dataThis book is indispensable for data professionals and business leaders looking to understand LLMs and the entire data science pipeline. KRISTEN KEHRER has been providing innovative and practical statistical modeling solutions since 2010. In 2018, she achieved recognition as a LinkedIn Top Voice in Data Science & Analytics. Kristen is also the founder of Data Moves Me, LLC. CALEB KAISER is a Full Stack Engineer at Comet. Caleb was previously on the Founding Team at Cortex Labs. Caleb also worked at Scribe Media on the Author Platform Team. Introduction ix1 A GENTLE INTRODUCTION TO MODERN MACHINE LEARNING 1Data Science Is Diverging from Business Intelligence 3From CRISP-DM to Modern, Multicomponent ml Systems 4The Emergence of LLMs Has Increased ML’s Power and Complexity 7What You Can Expect from This Book 92 AN END-TO-END APPROACH 11Components of a YouTube Search Agent 13Principles of a Production Machine Learning System 16Observability 19Reproducibility 19Interoperability 20Scalability 21Improvability 22A Note on Tools 233 A DATA-CENTRIC VIEW 25The Emergence of Foundation Models 25The Role of Off-the-Shelf Components 27The Data-Driven Approach 28A Note on Data Ethics 28Building the Dataset 30Working with Vector Databases 34Data Versioning and Management 50Getting Started with Data Versioning 53Knowing “Just Enough” Engineering 574 STANDING UP YOUR LLM 61Selecting Your LLM 61What Type of Inference Do I Need to Perform? 65How Open-Ended Is This Task? 66What Are the Privacy Concerns for This Data? 66How Much Will This Model Cost? 67Experiment Management with LLMs 68LLM Inference 74Basics of Prompt Engineering 74In-Context Learning 77Intermediary Computation 85Augmented Generation 89Agentic Techniques 94Optimizing LLM Inference with Experiment Management 102Fine-Tuning LLMs 111When to Fine-Tune an LLM 112Quantization, QLOrA, and Parameter Efficient Fine-Tuning 113Wrapping Things Up 1215 PUTTING TOGETHER AN APPLICATION 123Prototyping with Gradio 125Creating Graphics with Plotnine 128Adding the Author Selector 137Adding a Logo 138Adding a Tab 139Adding a Title and Subtitle 140Changing the Color of the Buttons 140Click to Download Button 141Putting It All Together 141Deploying Models as APIs 144Implementing an API with FastAPI 146Implementing Uvicorn 148Monitoring an LLM 149Dockerizing Your Service 151Deploying Your Own LLM 154Wrapping Things Up 1596 ROUNDING OUT THE ML LIFE CYCLE 161Deploying a Simple Random Forest Model 161An Introduction to Model Monitoring 167Model Monitoring with Evidently AI 175Building a Model Monitoring System 176Final Thoughts on Monitoring 1877 REVIEW OF BEST PRACTICES 189Step 1: Understand the Problem 189Step 2: Model Selection and Training 190Step 3: Deploy and Maintain 192Step 4: Collaborate and Communicate 196Emerging Trends in LLMs 197Next Steps in Learning 199Appendix: Additional LLM Example 201Index 209
Rechtsleitfaden KI im Unternehmen
Ein unverzichtbarer Ratgeber für alle, die sich mit der Implementierung und Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen beschäftigen. In präziser und zugänglicher Sprache erfahren Sie alles über die rechtlichen Rahmenbedingungen, die bei der Einführung von KI-Technologien in Unternehmen berücksichtigt werden müssen. Dazu gehören Themen wie Datenschutz, Urheberrecht, Haftungsfragen und die Compliance mit internationalen Standards und Gesetzen. Mit praktischen Beispielen und Fallstudien illustrierten die Autoren die komplexen rechtlichen Herausforderungen und bieten Lösungsansätze und Handlungsempfehlungen. Ob Sie ein Startup leiten, das in die Welt der KI eintaucht, oder ein etabliertes Unternehmen, das seine Prozesse durch KI-Technologien optimieren möchte – dieses Buch bietet Ihnen Orientierung für Ihre Pläne und Herausforderungen. Aus dem Inhalt: Technische Grundlagen von Künstlicher IntelligenzEinsatz von ChatGPT und Co.Training eigener AlgorithmenSoftwareerstellung mit KIUnterstützung durch SprachassistentenWerbetexten und Kreativarbeit erledigen lassenHuman Resources: KI als PersonalchefDatenanalyseSoftwareentwicklungSprachassistenten
Content Creation mit KI (2. Auflg.)
Social-Media-Posts automatisch erstellen und kommentieren, Titelseiten von Magazinen gestalten, Interviews vorbereiten, Recherchen anstellen, oder bessere Texte sowie Video- und Audio-Content von der KI erstellen lassen: ChatGPT, Jasper und Co. revolutionieren die Content Creation. Immer mehr Creator lassen sich vom Bot unterstützen und Agenturen suchen nach dem Jobprofil »Artificial Intelligence Prompter«, um ganze Kampagnen mit generativer KI zu erstellen. Andreas Berens und Carsten Bolk sind selbst begeisterte Nutzer von KI-Tools und teilen in diesem Buch ihre gesammelte Erfahrungen, zahlreiche Anregungen sowie Best Practices für die eigene Content Creation: Erfahren Sie, wie auch Sie Texte generieren, Blog-Artikel schreiben, Übersetzungen redigieren, Bilder, Videos und Sounds erstellen oder Kreativitätsblockaden überwinden können.So nutzen Sie KI in der Content Creation1. Künstliche Intelligenz präzise und kreativ briefenErfahren Sie, wie Sie mit KI kreativ zusammenarbeiten und Prompts optimal für sich nutzen können.2. Texte mit KI schreiben, kommentieren, zusammenfassenLernen Sie, wie Sie Posts generieren, eine Insta-Story gestalten, Texte für einen Werbespot oder Songlyrics schreiben sowie z. B. Interviews vorbereiten können.3. Generieren Sie Bilder mit KICoverbilder gestalten oder gleich den nächsten Kunstwettbewerb gewinnen? Mit Midjourney oder DALL-E ist all das möglich.4. Nutzen Sie die KI für Sound und VideosVon Text zu Voice, die passende Musik zu Bildern und Videos generieren, Sounds in Studioqualität produzieren oder gleich Reels und Stories umsetzen.5. Schaffen Sie überzeugende Content-Marketing-ProzesseAuch bei der richtigen Strategie ist KI hilfreich. Sei es bei Wettbewerbsanalysen, Optimierung von Kreativ-Prozessen oder auch bei der Automatisierung von manuellen Aufgaben.Aus dem Inhalt:PromptingTexte mit KI schreiben, kommentieren und zusammenfassenBilder mit KI generieren und variierenAudio mit KI entwickeln, produzieren und optimierenVideos mit KI produzieren und bearbeitenWorkflows, Tipps und InspirationKI und RechtChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Adobe Firefly, DALL-E, Canva, Midjourney & Co.Über die Autoren:Andreas Berens ist kreativer Marken-Stratege, begeisterter Blogger und motivierender Coach. Die Liebe zur Content-Kreation zieht sich dabei wie ein roter Faden durch sein Leben. Schon früh in seiner Laufbahn faszinierte er als freier Redakteur beim Radiosenders RPR das Publikum mit lebendigem Storytelling. Diese Leidenschaft führte ihn nach seinem Studium der Betriebswirtschaft in die Werbung. Bei BBDO in Düsseldorf lernte er von den strategisch-brillantesten und kreativsten Köpfen der Branche, wie Kommunikation für Marken funktioniert. So realisierte er erfolgreiche Kampagnen für Unternehmen wie Gillette, Wrigley, Wella, Henkel und die Deutsche Post. Mit seiner Erfahrung als Experte für integrierte Kommunikation orchestrierte und moderierte er später komplexe multimediale Kampagnen der Agenturgruppe. Beim Medienhaus Rheinische Post wirkte er als Leiter Kommunikation maßgeblich an der Entwicklung neuer, crossmedialer Content-Angebote mit. Nach seinen Stationen als Geschäftsführer bei den Agenturen SYZYGY Deutschland und Young & Rubicam in Frankfurt und Berlin begann Andreas 2013 als einer der ersten deutschen Autoren über das Thema Content Marketing zu bloggen. 2015 gründete er dann gemeinsam mit seinem aus der BBDO-Zeit vertrauten Kreativ-Partner Carsten Bolk die Content-Agentur theUntold – Digital Storytelling4Brands. Andreas ist ein inspirierender Workshop-Moderator und Speaker auf Fach- und Medien-Konferenzen zu den Themen Content Marketing, Storytelling und Content Kreation mit KI. Er lehrt seit vielen Jahren an der Akademie der Deutschen Medien, der Leipzig School of Media und für den Markenverband an der EBS Universität für Wirtschaft und Recht.Carsten Bolk ist Creative Director, Designer, Storyteller, Blogger, Brand Strategist – und leidenschaftlicher Bassist. Er studierte Kommunikationsdesign an der Universität GH Essen. Bei der Düsseldorfer Agentur BBDO betreute er 16 Jahre lang als Creative Director – später als Executive Creative Director (ECD) – crossmediale Kampagnen für Kunden wie Bayer, Beiersdorf, Deutsche Post, DHL, Intersnack, Johnson & Johnson, MINI, Pepsi, Postbank, Punica und Smart. Er gewann über 250 nationale und internationale Preise, darunter 11 Löwen und einen Grand Prix in Cannes. Als Mitglied des Art Directors Club (ADC) war er bereits fünfmal Juryvorsitzender in der Kategorie Film. Gemeinsam mit Andreas Berens gründete er 2015 die Kommunikations- und Content-Agentur theUntold – Digital Storytelling4Brands – und ist Autor des Content Magazins stories4brands.Carsten Bolk ist Professor für Kommunikationsdesign an der Berufsakademie Nord in Hamburg, lehrt als Dozent an der Hochschule Düsseldorf „Designmanagement“ sowie an der Akademie der Deutschen Medien in München und der Leipzig School of Media „Content Marketing und Storytelling“. Er hält Vorträge und leitet Workshops zu den Themen Content Strategie, Content Kreation und Content Produktion mit KI.Leseprobe (PDF-Link)
Data Privacy in der Praxis
Data Privacy in der Praxis. Datenschutz und Sicherheit in Daten- und KI-Projekten.Noch nie war der Druck, Datenschutz zu gewährleisten, so stark wie heute. Die Integration von Privacy in Datensysteme ist jedoch nach wie vor komplex. Dieser Leitfaden vermittelt Data Scientists und Data Engineers ein grundlegendes Verständnis von modernen Datenschutzbausteinen wie Differential Privacy, Föderalem Lernen und homomorpher Verschlüsselung. Er bietet fundierte Ratschläge und Best Practices für den Einsatz bahnbrechender Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes in Produktivsystemen.Privacy-Spezialistin Katharine Jarmul zeigt in diesem Buch, welche Auswirkungen die DSGVO und der California Consumer Privacy Act (CCPA) auf Ihre Data-Science-Projekte haben. Sie erklärt, wie Daten anonymisiert werden, welche Datenschutztechniken für Ihre Projekte geeignet sind und wie Sie sie integrieren. Sie erfahren außerdem, wie Sie einen Plan für Ihr Datenprojekt erstellen, der Datenschutz und Sicherheit von Anfang an berücksichtigt. Katharine Jarmul verbindet dabei eine fundierte technische Perspektive mit leicht verständlichen Übersichten über die neuesten technologischen Ansätze und Architekturen.Zielgruppe: Data Scientists, Data Engineers, DatenschutzbeauftragteÜber die Autorin: Katharine Jarmul ist Datenschutzaktivistin und Data Scientist, ihre Arbeit und Forschung konzentriert sich auf Privacy und Sicherheit in Data-Science-Workflows. Sie arbeitet als Principal Data Scientist bei Thoughtworks und war in zahlreichen Führungspositionen und als unabhängige Beraterin bei großen Unternehmen und Start-ups in den USA und Deutschland tätig, wo sie Daten- und Machine-Lerning-Systeme mit integrierter Privacy und Sicherheit entwickelt hat.
Neuronale Netze selbst programmieren (2. Auflage)
Neuronale Netze selbst programmieren. In 2., aktualisierter und erweiterter Auflage (erscheint Ende Juni)Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Dennoch verstehen nur wenige, wie Neuronale Netze tatsächlich funktionieren.Diese aktualisierte Neuauflage des Bestsellers nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie Neuronale Netze arbeiten. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematik-Kenntnisse, denn alle mathematischen Konzepte werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert.Dann geht es in die Praxis: Sie programmieren Ihr eigenes Neuronales Netz mit Python und bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine optimale Performance erreicht. Zum Schluss erstellen Sie das Neuronale Netz mit PyTorch und lernen so eine professionelle Arbeitsumgebung kennen.Tariq Rashid hat eine besondere Fähigkeit, schwierige Konzepte verständlich zu erklären, dadurch werden Neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.Über den Autor:Tariq Rashid ist Physiker, hat einen Master in Machine Learning und Data Mining und leitet die Londoner Python-Meetup-Gruppe mit 3.000 Mitgliedern. Seine persönliche Mission ist es, spannende, aber komplexe technische Ideen besser zu vermitteln.Er hat eine besondere Gabe, schwierige Konzepte verständlich zu erklären. Dadurch werden neuronale Netze für alle technisch Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.
Neuronale Netze selbst programmieren
Neuronale Netze und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz verständlich dargestellt - Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie außergewöhnlich klar erklärt. - Neu in der vollständig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschließend mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu überführen. - Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc. Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieser Bestseller, jetzt in erweiterter 2. Auflage, nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt verbessern Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Neu in der 2. Auflage: Sie erstellen das neuronale Netz abschließend mit PyTorch und überführen es damit in ein typisches professionelles Szenario.
Praxiseinstieg Large Language Models
Praxiseinstieg Large Language Models - Strategien und Best Practices für den Einsatz von ChatGPT und anderen LLMs, erscheint am 16.05.2024Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT sind enorm leistungsfähig, aber auch sehr komplex. Praktikerinnen und Praktiker stehen daher vor vielfältigen Herausforderungen, wenn sie LLMs in ihre eigenen Anwendungen integrieren wollen. In dieser Einführung räumt Data Scientist und KI-Unternehmer Sinan Ozdemir diese Hürden aus dem Weg und bietet einen Leitfaden für den Einsatz von LLMs zur Lösung praktischer Probleme des Natural Language Processings.Sinan Ozdemir hat alles zusammengestellt, was Sie für den Einstieg benötigen: Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Best Practices, Fallstudien aus der Praxis, Übungen und vieles mehr. Er stellt die Funktionsweise von LLMs vor und unterstützt Sie so dabei, das für Ihre Anwendung passende Modell und geeignete Datenformate und Parameter auszuwählen. Dabei zeigt er das Potenzial sowohl von Closed-Source- als auch von Open-Source-LLMs wie GPT-3, GPT-4 und ChatGPT, BERT und T5, GPT-J und GPT-Neo, Cohere sowie BART.Lernen Sie die Schlüsselkonzepte kennen: Transfer Learning, Feintuning, Attention, Embeddings, Tokenisierung und mehrNutzen Sie APIs und Python, um LLMs an Ihre Anforderungen anzupassenBeherrschen Sie Prompt-Engineering-Techniken wie Ausgabe-Strukturierung, Gedankenketten und Few-Shot-PromptingPassen Sie LLM-Embeddings an, um eine Empfehlungsengine mit eigenen Benutzerdaten neu zu erstellenKonstruieren Sie multimodale Transformer-Architekturen mithilfe von Open-Source-LLMsOptimieren Sie LLMs mit Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF)Deployen Sie Prompts und benutzerdefinierte, feingetunte LLMs in die Cloud
Mensch-Roboter-Interaktion (2. Auflg.)
Die Rolle der Roboter in der Gesellschaft wächst und diversifiziert sich ständig und bringt eine Vielzahl von Fragen mit sich, die die Beziehung zwischen Robotern und Menschen betreffen. Dieses Lehrbuch zur Mensch-Roboter-Interaktion bietet einen umfassenden Überblick über die interdisziplinären Themen, die für die moderne Forschung von zentraler Bedeutung sind. Studenten und Forscher aus den Bereichen Robotik, künstliche Intelligenz, Informatik, Elektrotechnik sowie Psychologie, Soziologie und Design finden darin einen prägnanten und verständlichen Leitfaden zum aktuellen Stand des Fachgebiets:- Funktion, Design und Leistungsbewertung von Robotern- Kommunikationsmodalitäten wie Sprache, nonverbale Kommunikation und die Verarbeitung von Emotionen- ethische Fragen rund um den Einsatz von Robotern heute und im Kontext unserer künftigen Gesellschaft.Zahlreiche Beispiele und farbige Abbildungen veranschaulichen die verschiedenen Themenfelder. Diskussionsfragen und relevante Literatur am Ende des Kapitels tragen zur Vertiefung bei.Aus dem Inhalt:- Was ist Mensch-Roboter-Interaktion?- Wie ein Roboter funktioniert- Design- Interaktion im Raum- Nonverbale Interaktion- Verbale Interaktion- Wie Menschen Roboter wahrnehmen- Emotionen- Forschungsmethoden- Anwendungen- Roboter in der Gesellschaft- Die ZukunftNeu in der 2. Auflage: Abschnitte zu kollaborativen Robotern, Roboterteams, Roboterschnittstellen; Maschinelles Lernen; Roboter in der Gesellschaft, in denen neue technische Entwicklungen sowie gesellschaftliche Veränderungen berücksichtigt werden. Christoph Bartneck ist außerordentlicher Professor im Fachbereich Informatik und Softwaretechnik an der Universität Canterbury, Neuseeland. Er hat einen Werdegang in Industriedesign und Mensch-Computer-Interaktion. Seine Projekte und Studien werden in führenden Zeitschriften, Zeitungen und Konferenzen veröffentlicht. Seine Interessen liegen in den Bereichen Mensch-Computer Interaktion, Naturwissenschaft und Technologie, sowie visuelles Design. Insbesondere beschäftigt Christoph sich mit den Auswirkungen von Anthropomorphismus auf HRI. Als sekundäres Forschungsinteresse arbeitet er an Projekten im Bereich der Sporttechnologie und der kritischen Untersuchung von Prozessen und Richtlinien in der Wissenschaft. Im Bereich Design beschäftigt sich Christoph mit der Geschichte des Produktdesigns, Mosaiken und Fotografie.Tony Belpaeme ist Professor an der Universität Gent, Belgien, und war zuvor Professor für Robotik und kognitive Systeme an der Universität Plymouth, Großbritannien. Er promovierte in künstlicher Intelligenz an der Vrije Universiteit Brussel (VUB). Ausgehend von der Prämisse, dass Intelligenz in sozialer Interaktion verwurzelt ist, versuchen Tony und sein Forschungsteam, die künstliche Intelligenz sozialer Roboter zu fördern. Dieser Ansatz führt zu einer Reihe an Ergebnissen, die von theoretischen Erkenntnissen bis zu praktischen Anwendungen reicht. Er ist an groß angelegten Projekten beteiligt, in denen untersucht wird, wie Roboter zur Unterstützung von Kindern in der Bildung eingesetzt werden können. Er untersucht, wie kurze Interaktionen mit Robotern zu langfristigen werden können und wie Roboter in der Therapie eingesetzt werden können.Friederike Eyssel ist Professorin für Angewandte Sozialpsychologie und Geschlechterforschung am Zentrum für Kognitive Interaktionstechnologie der Universität Bielefeld. Friederike interessiert sich für verschiedene Forschungsthemen, die von sozialer Robotik, sozialen Agenten und Ambient Intelligenz bis hin zu Einstellungsänderungen, Vorurteilsabbau und der sexuellen Objektivierung von Frauen reichen. Als Quereinsteigerin hat Friederike zahlreiche Publikationen in den Bereichen Sozialpsychologie, Human-Agent Interaction (HAI) und soziale Robotik veröffentlicht.Takayuki Kanda ist Professor für Informatik an der Universität Kyoto, Japan. Außerdem ist er Gastgruppenleiter bei Advanced Telecommunications Research (ATR), Interaction Science Laboratories, Kyoto, Japan. Er erhielt seinen Bachelor in Ingenieurwesen, seinen Master in Ingenieurwesen und seinen Doktortitel in Informatik von der Universität Kyoto, in den Jahren 1998, 2000 bzw. 2003. Er ist eines der Gründungsmitglieder des Kommunikationsroboter-Projekts am Advanced Telecommunications Research (ATR) in Kyoto. Er hat den Kommunikationsroboter Robovie entwickelt und ihn in alltäglichen Situationen eingesetzt, z. B. als Nachhilfelehrer in einer Grundschule und Ausstellungsführer in einem Museum. Zu seinen Forschungsinteressen gehören HAI, interaktive humanoide Roboter und Feldversuche.Merel Keijsers ist Assistenzprofessorin für Psychologie an der John Cabot University in Rom. Sie hat einen Abschluss in Sozialpsychologie und Statistik und promovierte an der Universität Canterbury, über das Thema „Roboter-Mobbing“. In ihrer Doktorarbeit untersuchte sie, welche bewussten und unbewussten psychologischen Prozesse Menschen dazu veranlassen, Roboter zu missbrauchen und zu schikanieren. In jüngster Zeit interessiert sie sich dafür, wie Roboter beeinflussen, auf welche Art Menschen sich selbst sehen. Da sie aus dem Bereich der Sozialpsychologie kommt, interessiert sie sich vor allem für die Gemeinsamkeiten und Unterschiede im Umgang von Menschen mit Robotern im Vergleich zu anderen Menschen.Selma Šabanović ist Professorin für Informatik und Kognitionswissenschaften an der Indiana University, Bloomington, USA, wo sie als Gründerin das R-House Human-Robot Interaction Lab leitet. Ihre Forschungsarbeit umfasst Studien zu Design, Nutzung und Folgen von sozial interaktiven und assistierenden Robotern in verschiedenen sozialen und kulturellen Kontexten, darunter Gesundheitseinrichtungen, Haushalten und verschiedene Länder. Sie befasst sich auch mit der kritischen Untersuchung der gesellschaftlichen Bedeutung und der potenziellen Auswirkungen der Entwicklung und des Einsatzes von Robotern in Kontext auf den Alltag. Sie promovierte 2007 in Wissenschafts- und Technologiestudien am Rensselaer Polytechnic Institute mit einer Dissertation über die kulturübergreifende Untersuchung der sozialen Robotik in Japan und den Vereinigten Staaten. Von 2017 bis 2023 war sie Chefredakteurin der Zeitschrift ACM Transactions on Human-Robot Interaction.
Writing AI Prompts For Dummies
LEARN THE ART OF WRITING EFFECTIVE AI PROMPTS AND BREAK INTO AN EXCITING NEW CAREER FIELDWriting AI Prompts For Dummies gets you started on the path toward becoming an “AI psychologist” capable of getting all types of output from AI systems. This book walks you through the process of mining great results from leading platforms, so you can save time, solve problems, explore creative ideas, conduct research, and beyond. Even if you’re brand new to using AI chatbots, you’ll be able to follow the jargon-free explanations and instructions inside to learn how to ask questions and make requests in terms any AI can understand. Then, you can convert your new skill into greater productivity in your life, or even into a new career. Prompt engineering is a fast-growing career opportunity with six-figure salaries attached. Who knows? This Dummies guide could be your launchpad to a future as an AI whisperer.* Explore the top AI chatbots, creativity engines, and productivity tools* Learn how to write basic text prompts that generate concise, effective output* Create AI-generated photos and illustrations that match your vision* Save time writing code, designing websites, or conducting research When asked “Who needs to learn prompt engineering?” ChatGPT clarifies: professionals, creatives, educators, scientists, and entrepreneurs in many fields can benefit an enhanced ability to use AI productively. And for anyone working in AI, natural language processing, or related areas, Writing AI Prompts For Dummies is simply a must. STEPHANIE DIAMOND is a marketing professional and author or coauthor of more than two dozen books, including Digital Marketing All-in-One For Dummies and Facebook Marketing For Dummies. JEFFREY ALLAN is the Director of the Institute for Responsible Technology and Artificial Intelligence (IRT) at Nazareth University.
KI für Kreative
KI für Kreative. Künstliche Intelligenz für Grafik und Design. März 2024.Durch die Integration von KI-Technologien in ihre Arbeit können Designer und Designerinnen heute auf eine völlig neue Art kreativ sein. Sie können schneller Daten sammeln und analysieren, Bilder, Texte und Videos erstellen und vieles mehr. Doch was bedeutet das für die Zukunft des Grafikdesigns? Wie verändert sich die Rolle von Kreativschaffenden in einer Welt, in der KI nun für alle zugänglich ist?Dieses Buch zeigt, wie KI den Designprozess vereinfachen und verbessern kann und wie Sie KI-Systeme effektiv nutzen, um die eigene Kreativität zu beflügeln. Praxiskapitel beschäftigen sich mit den aktuellen KI-Modellen Midjourney, DALL-E, Adobe Firefly, Stable Diffusion, Runway und dem Einsatz von KI in Photoshop und Illustrator. Durch konkrete und bebilderte Einsatzbeispiele erfahren Sie, wie Sie mithilfe von KI z. B. Ihre Arbeit eindrucksvoll präsentieren, aufmerksamkeitsstarke Produktfotos kreieren, Bilder bearbeiten oder Bildvarianten erstellen. Hilfreich sind auch die zahlreichen Tipps zum Prompten, auch zu fortgeschrittenen Techniken wie Seeds, Styles, Parametern und Negativprompts. Der perfekte Begleiter, um die Veränderungen durch KI zu verstehen und zu meistern!So nutzen Sie KI gewinnbringend1. KI im PraxiseinsatzIn diesem Buch erhalten Sie einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von KI im Bereich Gestaltung. Tools wie Midjourney, DALL-E, ChatGPT, Adobe Firefly, Stable Diffusion und Runway werden ausführlich demonstriert und anhand von Tutorials verdeutlicht, wie die Tools funktionieren. Tipps zur Integration von KI in den eigenen Workflow helfen Ihnen, die neuen Möglichkeiten zu erkunden.2. Neue Impulse für Ihre KreativitätNutzen Sie KI, um Ihre eigene Kreativität zu beflügeln! Denn KI kann Ihnen die Arbeit erleichtern und hilft bei Konzeption, Ideenfindung und in der Gestaltung. Und wenn Sie sich auch bei der Abarbeitung von Standardaufgaben helfen lassen, bleibt noch mehr Zeit für das kreative Arbeiten: Denn KI hilft beim Erstellen von Bildlooks, bei Bildretuschen, beim Generieren von Layouts oder bei Präsentationen. Hier erfahren Sie, wie es geht.3. Prompting für Einstieg und FortgeschritteneJenny Habermehl teilt Ihre umfangreichen Erfahrungen mit dem Prompting in den verschiedenen Tools und zeigt, wie Sie Ihre eigenen Textprompts und Bildprompts entwickeln, die wirklich zum gewünschten Ergebnis und zu einem konsistenten Stil Ihrer KI-Bilder führen.4. Mit beeindruckendem BildmaterialAlle Abbildungen des Buchs wurden mit KI erstellt – so sehen Sie gleich, was alles möglich ist - und was (noch) nicht ... Die Prompts zu fast allen Bildern erhalten Sie als zusätzliches PDF zum Download.Aus dem Inhalt:Grundlegendes: Begriffsdefinitionen, wie lernt generative KI, wie entstehen Bilder und Texte, Möglichkeiten und GrenzenKI als IdeenmaschineMögliche Rollen von KI im GrafikdesignEinführung in das Prompting und fortgeschrittene Techniken: Textprompts, Bildprompts, Promptgeneratoren im Test, Eigene Prompts entwickeln, Negativprompts, Seeds, Parameter u. v. m.Standardaufgaben mithilfe von KI lösen: Konzeption, Schriftsuche, Mockups, Recherche, ZielgruppendefinitionKI für die Gestaltung von Illustrationen, Fotos, Videos und Schrift nutzenPräsentationen mithilfe von KI gestaltenBilder mit KI optimieren: Bildretusche, Texturen, Composings, Freistellen, Vektorisierung, Upscaling u.v.m.Die wichtigsten KI-Programme im Einsatz: Midjourney, DALL-E, ChatGPT, Adobe Firefly, Stable Diffusion und RunwayHinweise zu Urheberrecht und Nutzungsrechten sowie ethische Denkanstöße mit Blick in die ZukunftBest Practices und Fallstudien: Eigene Mockups erstellen, Produktfotografie mit Adobe Firefly, Schriften suchen und ersetzen mit Illustrator, Bildbearbeitung in Photoshop mit KI, Moodboards mit Midjourney, Kreativbriefing mit ChatGPT, Präsentationen mit ChatGPT, Designvorlagen mit ChatGPT erstellen u. v. m.Leseprobe (PDF-Link)
Basiswissen KI-Testen
Basiswissen KI-Testen. Qualität von und mit KI-basierten Systemen. (Februar 2024)Qualitätssicherung in KI-basierten System – damit KI-Projekte nicht scheiternUmfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern häufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung für KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar.Das Autorenteam bietet einen fundierten Überblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Lösungsansätze rund um die Qualitätssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt:Einführung in KIQualitätsmerkmale KI-basierter SystemeMaschinelles Lernen (ML)ML-DatenFunktionale LeistungsmetrikenNeuronale Netze und TestenTesten KI-basierter SystemeTesten KI-spezifischer QualitätsmerkmaleMethoden und Verfahren für das Testen KI-basierter SystemeTestumgebungen für KI-basierte SystemeEinsatz von KI beim TestenDas Buch enthält mehrere Exkurse, z.B. »ChatGPT als Teammitglied?«, Praxisbeispiele und zu vielen Kapiteln auch praktische Übungen, wobei die Lerninhalte durch Codebeispiele und Programmierübungen in Python veranschaulicht werden. Die Aufgaben und Lösungen sind als Jupyter Notebooks auf GitHub verfügbar.Das Buch orientiert sich am ISTQB®-Syllabus »Certified Tester AI Testing« (CT-AI) und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prüfungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen.Leseprobe (PDF-Link)Über die Autoren:Nils Röttger hat an der Universität in Göttingen Informatik studiert. Bereits während des Masterstudiums lag sein Schwerpunkt im Themengebiet Softwaretest und Qualitätssicherung, in dem er seit über 15 Jahren tätig ist. Seit 2008 arbeitet er bei der imbus AG in Möhrendorf, aktuell als Seniorberater und Projektleiter. Er ist u.a. für die fachliche Aus- und Weiterbildung sowie den Bereich Mobile Testing verantwortlich und als Scrum Master im internen KI-Team tätig. Außerdem beschäftigt er sich immer wieder mit neuen Themen und berichtet darüber in vielen Vorträgen, zuletzt insbesondere mit Bezug zur künstlichen Intelligenz.Dr. Gerhard Runze hat an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Elektrotechnik studiert und dort im Bereich digitaler Signalverarbeitungsalgorithmen promoviert. Er hat über viele Jahre als Entwickler, Projekt- und Testteamleiter in der Telekommunikationsindustrie in klassischen und agilen Projekten gearbeitet. Seit 2015 ist er bei der imbus AG als Testmanager, Trainer für ISTQB®-Schulungen und Seniorberater für Qualitätssicherung von KI, Embedded Software und agiles Testen tätig. Seit 2020 ist er zudem Product Owner für KI-Themen und hält Schulungen zum Certified Tester AI Testing.Verena Dietrich hat an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Integrated Life Sciences studiert. In ihrem Masterstudium wählte sie Vorlesungen aus den Bereichen Bioinformatik, biologisch inspirierte Algorithmen und maschinelles Lernen. Von 2019 bis 2021 war sie bei der imbus AG als Softwaretesterin und Trainerin für die A4Q-Schulung KI-Testen tätig. Als Mitglied im KI-Team hat sie mit Nils und Gerhard die Arbeiten an diesem Buch begonnen und auch nach ihrem Wechsel in die Bioinformatik mit großem Engagement fortgeführt.
Basiswissen KI-Testen
Qualitätssicherung in KI-basierten System – damit KI-Projekte nicht scheitern Zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen Viele praktische Übungen mit Beispiellösungen Mit Exkursen auf Basis industrieller Projekterfahrungen Umfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern häufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung für KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar. Das Autorenteam bietet einen fundierten Überblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Lösungsansätze rund um die Qualitätssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt: Einführung in KI Qualitätsmerkmale KI-basierter Systeme Maschinelles Lernen (ML) ML-Daten Funktionale Leistungsmetriken Neuronale Netze und Testen Testen KI-basierter Systeme Testen KI-spezifischer Qualitätsmerkmale Methoden und Verfahren für das Testen KI-basierter Systeme Testumgebungen für KI-basierte Systeme Einsatz von KI beim Testen Das Buch enthält mehrere Exkurse, z.B. »ChatGPT als Teammitglied?«, Praxisbeispiele und zu vielen Kapiteln auch praktische Übungen, wobei die Lerninhalte durch Codebeispiele und Programmierübungen in Python veranschaulicht werden. Die Aufgaben und Lösungen sind als Jupyter Notebooks auf GitHub verfügbar. Das Buch orientiert sich am ISTQB®-Syllabus »Certified Tester AI Testing« (CT-AI) und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prüfungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen.
Conversational Artificial Intelligence
Conversational AI combines natural language processing (NLP) with traditional software like chatbots, voice assistants, or an interactive voice recognition system to help customers through either a spoken or typed interface. Conversational chatbots that respond to questions promptly and accurately to help customers are a fascinating development since they make the customer service industry somewhat self-sufficient. A well-automated chatbot can decimate staffing needs, but creating one is a time-consuming process. Voice recognition technologies are becoming more critical as AI assistants like Alexa become more popular. Chatbots in the corporate world have advanced technical connections with clients thanks to improvements in artificial intelligence. However, these chatbots’ increased access to sensitive information has raised serious security concerns. Threats are one-time events such as malware and DDOS (Distributed Denial of Service) assaults. Targeted strikes on companies are familiar and frequently lock workers out. User privacy violations are becoming more common, emphasizing the dangers of employing chatbots. Vulnerabilities are systemic problems that enable thieves to break in. Vulnerabilities allow threats to enter the system, hence they are inextricably linked. Malicious chatbots are widely used to spam and advertise in chat rooms by imitating human behavior and discussions, or to trick individuals into disclosing personal information like bank account details.ROMIL RAWAT, PHD, is an assistant professor at Shri Vaishnav Vidyapeeth Vishwavidyalaya, Indore. With over 12 years of teaching experience, he has published numerous papers in scholarly journals and conferences. He has also published book chapters and is a board member on two scientific journals. He has received several research grants and has hosted research events, workshops, and training programs. He also has several patents to his credit.RAJESH KUMAR CHAKRAWARTI, PHD, is a professor and the Dean of the Department of Computer Science & Engineering, Sushila Devi Bansal College, Bansal Group of Institutions, India. He has over 20 years of industry and academic experience and has published over 100 research papers and chapters in books.SANJAYA KUMAR SARANGI, PHD, is an adjunct professor and coordinator at Utkal University, Coordinator and Adjunct Professor, Utkal University, Bhubaneswar, India. He has over 23 years of academic experience and has authored textbooks, book chapters, and papers for journals and conferences. He has been a visiting doctoral fellow at the University of California, USA, and he has more than 30 patents to his credit.PIYUSH VYAS, PHD, is an assistant professor of computer information systems at Texas A&M University Central-Texas, USA. He has published numerous journal and conference articles in scholarly journals and conferences.MARY SOWJANYA ALAMANDA, PHD, is an associate professor in the Department of Computer Science and Systems Engineering at Andhra University College of Engineering, Visakhapatnam, India. She has four patents to her credit and has published more than 80 research publications in scholarly journals and conferences.KOTAGIRI SRIVIDYA, PHD, is an associate professor and Head of the Department of Computer Science at the GMR Institute of Technology, Rajam, India. He has 18 years of teaching experience.K. SAKTHIDASAN SANKARAN is a professor in the Department of Electronics and Communication Engineering at Hindustan Institute of Technology and Science, India. He is a reviewer and an editorial board member for several scholarly journals, and he has published more than 70 papers. He also has three books to his credit.Preface xxiii1 A Glance View on Cloud Infrastructures Security and Solutions 1Srinivasa Rao Gundu, Charanarur Panem and J. Vijaylaxmi2 Artificial Intelligence Effectiveness for Conversational Agents in Healthcare Security 17Ahmad Mateen Buttar and Abdul Hyee3 Conversational AI: Security Features, Applications, and Future Scope at Cloud Platform 31Ahmad Mateen Buttar, Faisal Shahzad and Uzma Jamil4 Unsupervised BERT-Based Granular Sentiment Analysis of Literary Work 59N. Shyamala Devi and K. Sharmila5 Extracting and Analyzing Factors to Identify the Malicious Conversational AI Bots on Twitter 71Gitika Vyas, Piyush Vyas, Prathamesh Muzumdar, Anitha Chennamaneni, Anand Rajavat and Romil Rawat6 Evolution and Adoption of Conversational Artificial Intelligence in the Banking Industry 85Neha Aggarwal and Kriti Bhaswar Singh7 Chatbots: Meaning, History, Vulnerabilities, and Possible Defense 95Divya Nair8 Conversational Chatbot-Based Security Threats for Business and Educational Platforms and Their Counter Measures 107Hriakumar Pallathadka, Domenic T. Sanchez, Larry B. Peconcillo, Jr., Malik Jawarneh, Julie Anne T. Godinez and John V. De Vera9 Identification of User Preference Using Human–Computer Interaction Technologies and Design of Customized Reporting for Business Analytics Using Ranking Consistency Index 127Martin Aruldoss, Miranda Lakshmi Travis and Prasanna Venkatesan Venkatasamy10 Machine Learning for Automatic Speech Recognition 147Hrishitva Patel, Ramakrishnan Raman, Malik Jawarneh, Arshiya S. Ansari, Hriakumar Pallathadka and Domenic T. Sanchez11 Conversational Artificial Intelligence at Industrial Internet of Things 169Dhirendra Siddharth, DilipKumar Jang Bahadur Saini, Mummadi Ramchandra and Summathi Loganathan12 Performance Analysis of Cloud Hypervisor Using Network Package Workloads in Virtualization 185J. Mary Ramya Poovizhi and R. Devi13 Evaluation of Chabot Text Classification Using Machine Learning 199P. Kumaraguru Diderot, K. Sakthidasan Sankaran, Malik Jawarneh, Hriakumar Pallathadka, José Luis Arias-Gonzáles and Domenic T. Sanchez14 Enhanced Security in Chatbot 219Ambika N.15 Heart Disease Prediction Using Ensemble Feature Selection Method and Machine Learning Classification Algorithms 237A. Lakshmi and R. Devi16 Conversational AI: Dialoguing Most Humanly With Non-Humans 249Rehan Khan, Shadab Pasha Khan and Syed Adnan Ali17 Counterfeit Pharmaceutical Drug Identification 269Sajidha S. A., Aakif Mairaj, Amit Kumar Tyagi, A. Vijayalakshmi, Nisha V. M., Siddharth Nair, C.K.M. Ganesan, Ram Gunasekaran and Hitarth Menon18 Advanced Security Solutions for Conversational AI 287Ranjana Sikarwar, Harish Kumar Shakya, Ajay Kumar and Anjali Rawat19 Security Threats and Security Testing for Chatbots 303Domenic T. Sanchez and Rodel S. Sartagoda20 ChatBot-Based Next-Generation Intrusion Detection System 319Tzu-Chia Chen21 Conversational Chatbot With Object Recognition Using Deep Learning and Machine Learning 335A. Mahesh Babu, Malik Jawarneh, José Luis Arias-Gonzáles, Meenakshi, Kishori Kasat and K.P. Yuvaraj22 Automatic Speech Recognition Design Modeling 353Babu Rao.K, Bhargavi Mopuru, Malik Jawarneh, José Luis Arias-Gonzáles, Samuel-Soma M. Ajibade and P. Prabhu23 The Future of Modern Transportation for Smart Cities Using Trackless Tram Networks 369Samson Arun Raj A. and Yogesh P.24 Evaluating the Performance of Conversational AI Tools: A Comparative Analysis 385Deepika Chauhan, Chaitanya Singh, Romil Rawat and Manoj Dhawan25 Conversational AI Applications in Ed-Tech Industry: An Analysis of Its Impact and Potential in Education 411Deepika Chauhan, Chaitanya Singh, Romil Rawat and Mukesh Chouhan26 Conversational AI: Introduction to Chatbot's Security Risks, Their Probable Solutions, and the Best Practices to Follow 435Vivek Bhardwaj, Balwinder Kaur Dhaliwal, Sanjaya Kumar Sarangi, T.M. Thiyagu, Aruna Patidar and Divyam Pithawa27 Recent Trends in Pattern Recognition, Challenges and Opportunities 459S. Kannadhasan and R. Nagarajan28 A Review of Renewable Energy Efficiency Technologies Toward Conversational AI 477S. Kannadhasan and R. Nagarajan29 Messaging Apps Vulnerability Assessment Using Conversational AI 495Tzu-Chia Chen30 Conversational AI Threat Identification at Industrial Internet of Things 513Boussaadi Smail, Meenakshi, José Luis Arias-Gonzáles, Malik Jawarneh, P. Venkata Hari Prasad and Harikumar Pallathadka31 Conversational AI—A State-of-the-Art Review 533Vivek Bhardwaj, Mukesh Kumar, Divyani Joshi, Ankita Chourasia, Bhushan Bawaskar and Shashank Sharma32 Risks for Conversational AI Security 557Vivek Bhardwaj, Safdar Sardar Khan, Gurpreet Singh, Sunil Patil, Devendra Kuril and Sarthak Nahar33 Artificial Intelligence for Financial Inclusion in India 589Samir Xavier Bhawnra and K.B. Singh34 Revolutionizing Government Operations: The Impact of Artificial Intelligence in Public Administration 607Aman Kumar Mishra, Amit Kumar Tyagi, Sathian Dananjayan, Anand Rajavat, Hitesh Rawat and Anjali Rawat35 Conversational AI and Cloud Platform: An Investigation of Security and Privacy 635V. Durga Prasad Jasti, Devabalan Pounraj, Malik Jawarneh, Meenakshi, P. Venkata Hari Prasad and Samrat Ray36 Chatbot vs Intelligent Virtual Assistance (IVA) 655Ajit Noonia, Rijvan Beg, Aruna Patidar, Bhushan Bawaskar, Shashank Sharma and Hitesh Rawat37 Digital Forensics with Emerging Technologies: Vision and Research Potential for Future 675Anand Kumar Mishra, V. Hemamalini and Amit Kumar Tyagi38 Leveraging Natural Language Processing in Conversational AI Agents to Improve Healthcare Security 699Jami Venkata Suman, Farooq Sunar Mahammad, M. Sunil Kumar, B. Sai Chandana and Sankararao Majji39 NLP-Driven Chatbots: Applications and Implications in Conversational AI 713A. Mary Sowjanya and Kotagiri SrividyaReferences 724About the Editors 727Index 729
KI für Content Creation
Texte, Bilder, Audio erstellen mit ChatGPT & Co.Mit KI-Tools wie ChatGPT und Co. ist Content Creation um ein Vielfaches einfacher geworden – zumindest wenn man weiß, wie diese Tools effektiv eingesetzt werden können.Alexander Loth erläutert detailliert, wie Sie mit KI-Tools arbeiten können, so dass diese Ihnen dabei helfen, schnell guten Content zu erstellen. Dabei kommt es darauf an zu wissen, wie Sie mit Prompts arbeiten, die den KI-Tools möglichst genau vorgeben, was sie tun sollen, damit sie gute und möglichst hilfreiche Ergebnisse liefern.ChatGPT kann z.B. nicht nur beim Erstellen von Texten helfen, sondern in den gesamten Workflow des Schreibens integriert werden und auch beim Strukturieren, bei Überschriften und vielem mehr helfen. So können Sie sich auch dabei helfen lassen, eine Pressemitteilung in einen Blogpost und davon ausgehend weiter in einen Social-Media-Beitrag umzuschreiben.KI-Tools können auch hervorragend in den Content-Marketing-Prozess und in eine bestehende Content-Marketing-Strategie integriert werden.Außerdem zeigt Loth anhand verschiedener Beispiele, welche Ergebnisse Sie von verschiedenen KI-Bildgeneratoren wie DALL-E, Midjourney, Adobe Firefly und Stable Diffusion erwarten können. Des Weiteren erläutert er hilfreiche Tools zum Erstellen von Audio und Video.Sie finden zahlreiche praxisnahe Anwendungen und reale Fallstudien sowie vor allem konkrete Tools, Beispiele und Strategien, die Sie sofort anwenden können.Das Buch richtet sich an alle Content-Ersteller: von freiberuflichen Kreativen über Marketingexperten und PR-Agenturen bis hin zu Unternehmern, die KI-Tools effektiv für die Content-Erstellung nutzen wollen.Über den Autor:Alexander Loth kommt aus der datenintensiven Kernforschung und arbeitet für Microsoft. Er hat unter anderem einen MBA von der Frankfurt School of Finance & Management und war als Data Scientist am CERN, sowie in der Software-Entwicklung bei SAP tätig. In den letzten Jahren hat er sich auf die Bereiche Digital Transformation, Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Business Analytics spezialisiert und berät Unternehmen bei ihrer digitalen Transformation. Alexander Loth hat nicht nur die Anerkennung der Fachpresse erhalten – die BNN bezeichneten ihn als "den Daten-Verarbeiter" – sondern wurde auch von Brandwatch als einer der einflussreichsten Autoren im Kontext der Digitalen Transformation gewürdigt.
AI for Good
DISCOVER HOW AI LEADERS AND RESEARCHERS ARE USING AI TO TRANSFORM THE WORLD FOR THE BETTERIn AI for Good: Applications in Sustainability, Humanitarian Action, and Health, a team of veteran Microsoft AI researchers delivers an insightful and fascinating discussion of how one of the world’s most recognizable software companies is tacking intractable social problems with the power of artificial intelligence (AI). In the book, you’ll learn about how climate change, illness and disease, and challenges to fundamental human rights are all being fought using replicable methods and reusable AI code.The authors also provide:* Easy-to-follow, non-technical explanations of what AI is and how it works* Examinations of how healthcare is being improved, climate change is being addressed, and humanitarian aid is being facilitated around the world with AI* Discussions of the future of AI in the realm of social benefit organizations and effortsAn essential guide to impactful social change with artificial intelligence, AI for Good is a must-read resource for technical and non-technical professionals interested in AI’s social potential, as well as policymakers, regulators, NGO professionals, and, and non-profit volunteers.
ChatGPT - Mit KI in ein neues Zeitalter
Wie KI-Tools unser Leben und die Gesellschaft verändern.Künstliche Intelligenz hat bereits weitreichende Auswirkungen auf unser Leben und die Gesellschaft. Ulrich und Barbara Engelke diskutieren in diesem Buch die Chancen und Herausforderungen von ChatGPT und anderen KI-Werkzeugen und wie sie verschiedene Bereiche unseres Lebens beeinflussen. Dabei stehen insbesondere die Auswirkungen auf Schule und Studium, Arbeit und Gesellschaft sowie rechtliche Aspekte wie Datenschutz und Urheberschaft im Fokus.Mit dem Buch stellen die Autoren die grundlegenden Fragen zum Einsatz von künstlicher Intelligenz und ermöglichen eine kritische Auseinandersetzung mit aktuellen und künftig möglichen Auswirkungen.ULRICH ENGELKE, Jahrgang 1963, hat das erste Staatsexamen in Germanistik und Anglistik sowie einen Magister mit Schwerpunkt Linguistik. Nach einem kurzen Ausflug in das Verlagswesen und selbstständiger Tätigkeit als Fachautor, hat er eine Internetagentur gegründet. Heute ist er als Unternehmensberater für Onlinemarketing mit Schwerpunkt SEO tätig. Sein besonderes Interesse gilt technischen Innovationen und deren ökonomischen wie gesellschaftlichen Auswirkungen.BARBARA ENGELKE, Jahrgang 1965, 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. Ihre Leidenschaft ist das Theater. Sie leitet eine Theatergruppe und schreibt selbst Stücke.
Künstliche Intelligenz verstehen (2. Auflg.)
KI zum Mitmachen und selbst Programmieren - eine spielerische Einführung in aktualisierter 2. Auflage, November 2023.Neugierig auf KI? Lust, zu experimentieren? Dann sind Sie hier richtig. Es erwartet Sie mehr als ein Buch: Lesen, sehen und erleben Sie, wie KI funktioniert. Mit den im Web bereitgestellten Beispielprogrammen können Sie ausprobieren und zuschauen, wie verschiedene KI-Verfahren Texte ergänzen, Spiele gewinnen (oder verlieren – das hängt auch von Ihnen ab ...), Daten sortieren und vieles mehr. Im Buch erfahren Sie, was dahinter steckt. Mit Lerngrafiken und Cartoons von Sophia Sanner. Alle Projekte zum Nachprogrammieren, Herunterladen oder online Ausführen und Verändern. Experimente erwünscht!KI-Verfahren verstehenEinschlägige KI-Verfahren finden Sie hier Schritt für Schritt erklärt. Handgezeichnete Infografiken und JavaScript-Code mit vielen Erläuterungen machen die Technik anschaulich. Sehen Sie z.B., was hinter dem Programm steckt, gegen das Sie gerade noch Reversi gespielt habenOnline experimentierenSie geben der KI die Aufgaben und stellen Parameter wie Wortlänge, Anzahl der Versuche usw. selbst ein. Sie können den Code auch direkt online modifizieren und den Effekt beobachten. Probieren Sie es aus!Über das Spiel hinausWer möchte, steigt noch etwas tiefer ins Fachgebiet ein. Sie finden dafür Vorschläge zum Weiterprogrammieren, ein Glossar und wichtige Grundlagen aus der Informatik. Die vorgestellten Verfahren reichen von Levenstein bis zu Transformern wie ChatGPT und Co.Visuelles JavaScriptIn der Online-Umgebung p5js lassen sich mit einfachem JavaScript visuelle Programme erstellen. Sie dürfen sich dabei auf die Logik der KI konzentrieren. Bahn frei für Ihre Experimente!Aus dem Inhalt:Grundlagen aus der InformatikWörter und Sätze vervollständigenSchreibfehler automatisch korrigierenZusammenhänge erkennen und Daten ordnenSelbstlernende AlgorithmenNeuronale NetzeTransformer und Large Language ModelsLeseprobe (PDF-Link)Über die Autoren: Als Soundkünstler, Kulturmanager und Kurator verbindet Pit Noack Wissenschaft, Technik und Kunst. In seinen Tutorials und Workshops bringt er mit viel Herzblut Jugendlichen und Erwachsenen Grundlagen der Programmierung und der künstlichen Intelligenz bei.Sophia Sanner ist freiberufliche Künstlerin, Kuratorin und Illustratorin. Mit ihren Cartoons und Infografiken gelingt es ihr, auch komplexere Themen auf humorvolle Weise anschaulich zu machen.
ChatGPT & Co. (Rheinwerk Verlag)
Das einführende Workbook zum Thema KI. Wie du KI richtig nutzt - schreiben, recherchieren, Bilder erstellen, programmieren.Du möchtest wissen, wie du KI richtig nutzt und davon profitieren kannst? Dann wird dir dieses Workbook eine große Hilfe sein. Rainer Hattenhauer zeigt anhand vieler praktischer Beispiele aus den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen ganz konkret, wie Künstliche Intelligenz dir das Leben erleichtern kann. Egal, ob du Texte schreiben, recherchieren, Bilder generieren oder deinen eigenen Programmcode erstellen möchtest. Hier kannst du ohne Vorkenntnisse direkt loslegen und die gängigsten KI-Frontends ausprobieren.Lass die KI für dich arbeitenLerne die wichtigsten KI-Tools und ihre Stärken kennen. Eine Vielzahl an praktischen Beispielen zeigen dir, wie du einen konkreten Nutzen aus den neuen Möglichkeiten ziehen kannst. Alle notwendigen Erläuterungen und Informationen werden dir in kurzen Exkursen bereitgestellt.Beste Ergebnisse durch gute PromptsUm von der KI zu profitieren, musst du die richtigen Fragen stellen und klare Anweisungen geben. Du erfährst, was einen guten Prompt ausmacht. So kannst du mit dem KI-Tool richtig recherchieren und sogar eigenen Programmcode erstellen.Alle wichtigen KI-Tools in einem BuchJe nach Einsatzgebiet eignet sich ein bestimmtes KI-Tool. Hier lernst du nicht nur die wichtigsten Chatbots kennen, der Autor zeigt dir hilfreiche Synergieeffekte beim Einsatz unterschiedlicher KI-Systeme. Inklusive ChatGPT, DALL-E, Midjourney, DeepL Write etc.Aus dem Inhalt:KI-Bots – die Kreativitäts-BoosterProduktivität steigern durch KIIntelligente TextverarbeitungKI in Bildung und WissenschaftKunst schaffen mit KINützliche KI im AlltagProgrammiereinstieg mit KITipps und Tricks für FortgeschritteneAusblick: KI und kein Ende?Zum Autor:Rainer Hattenhauer ist promovierter Physiklehrer und unterrichtet zudem Mathematik an einem Internatsgymnasium.Leseprobe (PDF-Link)
Künstliche Intelligenz (6. Auflg.)
Künstliche Intelligenz. Wissensverarbeitung - Neuronale Netze. 6., aktualisierte Auflage, Oktober 2023.Künstliche Intelligenz (KI) ganz praktischSymbolverarbeitende künstliche Intelligenz und künstliche neuronale Netze in einem BuchBusiness Rules und WissensnetzeConvolutional Neural Networks und Deep LearningÜbungen in PROLOG sowie mit JavaNNS und PythonDie künstliche Intelligenz hat unseren Alltag erreicht: Wir nutzen Chatbots, reden mit Sprachassistenten, KI digitalisiert die Dokumentenverarbeitung, die Muster-, Bild- oder Objekt-Erkennung. Sie ermöglicht neue, intelligentere Lösungen in vielen Bereichen, von der Medizin bis zum autonomen Fahren.Das Buch gibt eine Einführung in die KI. Es wird gezeigt, wie symbolverabeitende KI in Form von Wissensnetzen oder Geschäftsregeln heute angewendet und wie künstliche neuronale Netze in der Mustererkennung oder auch im Data Mining eingesetzt werden können. Wissensrepräsentation und -verarbeitung auf Basis der Logik wird unter Nutzung der logischen Programmiersprache PROLOG eingeführt. Logische Schlussfolgerungen lassen sich in PROLOG wesentlich leichter als in Python oder Java implementieren. Die Konzepte neuronaler Netze werden mit dem System JavaNNS und mittels Python praktisch vertieft. Fragen und Aufgaben am Ende eines Abschnittes fordern zum aktiven Lesen und Lernen auf. Die Webseiten zum Buch enthalten Demo-Programme, die diskutierte Vorgehensweisen veranschaulichen und das Verständnis fördern.Aus dem Inhalt:Überblick zur künstlichen IntelligenzDarstellung und Verarbeitung von WissenProblemlösung mittels SucheWissensverarbeitung mit PROLOGKünstliche neuronale NetzeVorwärtsgerichtete neuronale NetzeWettbewerbslernenAutoassoziative NetzeEntwicklung neuronaler NetzeNeu in der 6. Auflage sind Abschnitte zu den Themen ChatGPT sowie Decision Model and Notation (DMN) bei Prozessbeschreibungen.Leseprobe (PDF-Link)
Künstliche Intelligenz kapieren & programmieren
Visuell lernen & verstehen mit Illustrationen und Projekten zum Experimentieren. In Erstauflage aus September 2023.Du möchtest wissen, was hinter künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzen steckt und deine eigenen selbstlernenden Programme schreiben?In diesem Buch erfährst du mit anschaulichen Erklärungen und vielen Bildern, wie KI funktioniert und wie du neuronale Netze ganz einfach selbst programmieren kannst. Dafür brauchst du keine Vorkenntnisse. Alle notwendigen mathematischen Konzepte werden von Grund auf und sehr anschaulich erklärt. Ganz nebenbei erhältst du eine Einführung in die Programmiersprache Python.In jedem Kapitel erwarten dich spannende Projekte von ersten kleinen Programmen wie einem selbstlernenden Währungsrechner bis hin zu praxistauglicher Bilderkennung.Denkaufgaben und Programmierübungen mit Lösungen zum Download helfen dir, dein Wissen zu testen und zu vertiefen. So lernst du Schritt für Schritt, wie du mit einfachen Programmiertechniken deine eigenen künstlichen neuronalen Netze entwickelst und trainierst.Aus dem Inhalt:EntscheidungsbäumeÜberwachtes und nicht überwachtes LernenClusteringPerzeptronVorhersagen treffenDatenvisualisierung mit matplotlibNeuronale Netze programmieren und trainierenAktivierungsfunktionenVerborgene SchichtenBerechnungen mit NumPyBilderkennungPython Imaging Library (PIL)Computer VisionMathematisches GlossarInhalt & Leseprobe (PDF-Link) | Downloads (ZIP-Link)Über den Autor:Michael Weigend war mehr als 30 Jahre lang als Lehrer tätig und hält an der Universität Münster Vorlesungen zur Python-Programmierung. Er hat bereits mehrere Bücher zu den Themen Programmierung, Web Development und visuelle Modellierung geschrieben.
Das Geheimnis hinter ChatGPT
Wie die KI arbeitet und wie sie funktioniert, von Stephen Wolfram, Erstauflage August 2023.Niemand hat damit gerechnet – nicht einmal die Entwickler selbst. ChatGPT hat sich als KI entpuppt, die in der Lage ist, überzeugend auf menschlichem Niveau zu schreiben. Aber wie funktioniert das genau? Was geht in dem »Verstand« dieser KI vor?Der bekannte Wissenschaftler und Pionier Stephen Wolfram liefert in diesem Buch eine lesenswerte und fesselnde Erläuterung der Funktionsweise von ChatGPT, die aus seiner jahrzehntelangen Erfahrung in der IT-Forschung schöpft. Mit anschaulichen Schaubildern und realen Beispielen bietet er einen Blick hinter die Kulissen des beliebten Chatbots. Dabei gibt er nicht nur einen leicht verständlichen Einblick in die Arbeitsweise und das Training neuronaler Netze, sondern zeigt auch detailliert, wie die Sprachverarbeitung von ChatGPT funktioniert und welche Rolle Syntax und Semantik der menschlichen Sprache dabei spielen.Finden Sie heraus, wie ChatGPT die modernste Technologie neuronaler Netze mit grundlegenden Fragen bezüglich der Sprache und des menschlichen Denkens vereint und wie inhaltlich falsche Ausgaben unter Zuhilfenahme von Wolfram|Alpha vermieden werden können.Leseprobe & Inhalt (PDF-Link)Über den Autor:Stephen Wolfram ist preisgekrönter Wissenschaftler und Bestseller-Autor sowie der Schöpfer der weltweit angesehenen Software-Systeme Mathematica, Wolfram|Alpha und Wolfram Language. Seit mehr als 35 Jahren ist er CEO des weltweit agierenden Technologie-Unternehmens Wolfram Reserach. Darüber hinaus ist er für eine Reihe von bahnbrechenden Fortschritten in der Grundlagenwissenschaft verantwortlich, darunter auch sein neuestes Projekt Wolfram Physics Project.
KI und die Disruption der Arbeit
Mittlerweile ist allen klar geworden: Künstliche Intelligenz wird die Arbeitswelt in Zukunft grundlegend verändern. Schon jetzt zeichnet sich ab, wozu diese Technologie in der Lage ist, aber das ist wohl nichts im Vergleich zu dem, was uns erwartet. Müssen wir Angst vor diesen Veränderungen haben oder dürfen wir sie begrüßen? Sind wir wirklich hilflos einer unaufhaltsamen Macht ausgeliefert? Nein, schließlich sind wir alle, die Expert:innen wie Konsument:innen, auch diejenigen, die diese Entwicklung entfesselt haben und deshalb für ihre Gestaltung mit verantwortlich sind. Dennoch gibt es eine große Unsicherheit und das allgegenwärtige Gefühl des Kontrollverlusts.Dieses Buch wird Ihnen helfen das zu bewerten, was Sie hören, sehen und befürchten. Was viel zu selten geschieht, leistet dieses Buch: Die Betrachtung der anstehenden Veränderungen wird auf eine solide Basis gestellt, die sich schon oft bewährt hat: Wenn wir uns ansehen, woher wir kommen, verstehen wir besser, wohin wir gehen, besser noch, wohin wir wollen sollten. Wenn man verantwortlich mitgestalten will, darf man nicht wie das Kaninchen vor der Schlange verharren, so faszinierend oder erschreckend das alles sein mag.Der Autor überträgt dieses Prinzip auf die Arbeitswelt. Er betrachtet mit Hilfe von Szenarien die Felder, auf denen die größten Umwälzungen zu erwarten sind, und zeigt, dass auch in der Vergangenheit schon oft große Brüche stattgefunden haben. Daraus kann man Schlüsse ziehen und lernen, was die heutigen Entwicklungen bedeuten, welche technischen, ökonomischen und sozialen Triebkräfte diese Innovationen in der Künstlichen Intelligenz und der Robotik vorantreiben. Das erlaubt dem Autor eine mögliche Arbeitswelt der Zukunft zu entwerfen, die eine Welt der gestaltenden und überwiegend überwachenden Tätigkeiten sein könnte. Dies ist nicht als Prognose zu verstehen, sondern als Ergebnis einer technikwissenschaftlich und philosophisch ausgelegten Analyse dessen, was wir mit unseren neuen technischen und organisatorischen Möglichkeiten wollen könnten. Und hier gibt es immer mehrere Alternativen.Um herauszufinden, was wir wollen, lohnt ein Blick auf die Bedeutung der bisherigen Arbeit als Teil unserer Biographie, als Sinn- und Identitätsstiftung, als soziale Teilhabe und nicht zuletzt als Quelle von Eigentum und Wohlstand. Und auch hier gibt es abhängig von Kulturen, geschichtlichen Prozessen und Wirtschaftstheorien völlig unterschiedliche Auffassungen, die Ihnen der Autor so vor Augen führt, dass sie selbst urteilen können.Wenn Sie das Buch gelesen haben, wird Ihnen manches an der derzeitigen Diskussion über die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt übertrieben vorkommen. Sie werden jedoch besser verstehen, wo die Grenzen der KI liegen, wo unsere eigenen Grenzen liegen, die wir mit KI zu überwinden hoffen und nicht zuletzt, wo wir aus Verantwortung für künftige Generationen Grenzen setzen müssen.Autor:Klaus Kornwachs (geb.1947) studierte Physik, Mathematik und Philosophie. 1979-1992 Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation, Stuttgart, zuletzt als Leiter der Abteilung für Qualifikationsforschung und Technikfolgenabschätzung, 1991 Forschungspreis der Alcatel SEL-Stiftung für Technische Kommunikation. 1992-2011 Lehrstuhl für Technikphilosophie an der BTU Cottbus. Mitglied der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften (acatech), Gastprofessuren in Wien, Budapest, Stuttgart und Dalian (China). Prof. Kornwachs lehrt derzeit an der Universität Ulm, und ist seit 2013 Honorary Professor am Intelligent Urbanization Co-Creation Center der Tongji University, Shanghai. Herausgeber und Autor zahlreicher Fachbücher und Veröffentlichungen
IT-Handbuch für Fachinformatiker*innen (11. Auflg.)
Der Ausbildungsbegleiter. Standardwerk für die Ausbildung in 11. Auflage.Mit diesem bewährtem Klassiker in elfter Auflage haben Sie das ganze Wissen zur Hand, das Fachinformatikerinnen und Fachinformatiker in ihrer Ausbildung benötigen: Hardware, Betriebssysteme, Programmiergrundlagen, Daten- und Prozessanalyse, Netzwerke, Datenbanken und Multimedia. Aktuell und mit neuen Themen zur Neuordnung der IT-Berufe. Die zahlreichen Prüfungsfragen und Praxisübungen unterstützen Sie beim Lernen und bei der Vorbereitung auf die Abschluss- oder Zwischenprüfung.IT-Grundlagen von A bis ZGrundlagen von IT und Betriebssystemen verstehen:Alles, was Sie über die mathematischen und technischen Voraussetzungen von Computern, Dateiformate und -verwaltung sowie Theorie und Praxis der Betriebssysteme wissen müssen.Programmieren lernen und Datenbanken einsetzen:Legen Sie die theoretischen Grundlagen für die Programmierung eigener Anwendungen und lernen Sie, was es auf sich hat mit Algorithmen, Datenstrukturen, Objektorientierung und Datenbanken.Netzwerktechnik in Theorie und Praxis:Mit der vollständigen Einführung in die Begriffswelt der Netzwerke und TCP/IP, die Einrichtung von Servern unter Windows und Linux sowie den Einsatz von Serverdiensten sind Sie für alle Anwendungsfälle gerüstet.Big Data, Machine Learning und Prozessanalyse:Lernen Sie die Themen Datenanalyse, Machine Learning und Künstliche Intelligenz kennen – nicht nur für den Ausbildungsgang FIDP unverzichtbar. Für die Implementierung kommen praxiserprobte Python-Bibliotheken wie NumPy und Scikit-Learn zum Einsatz.Erstellen und gestalten Sie Websites:Lernen Sie die Grundlagen der Website-Programmierung mit HTML5, CSS3, PHP und JavaScript kennen und erstellen Sie eine REST-API und -Clients. Inklusive Node.js und React.Aus dem InhaltÜberblick IT-AusbildungMathematische und technische GrundlagenHardware und Betriebssysteme, DatenbankenWindows, Linux, macOS – Grundlagen und PraxisNetzwerktechnik und -praxis, IT-SicherheitDatenanalyse, Machine Learning, KIProgrammierung in Java, Python, JavaScript und PHPAlgorithmen und DatenstrukturenProzessanalyseSoftware-EngineeringInternet- und WebtechnologienÜber den Autor:Sascha Kersken arbeitet seit vielen Jahren als Softwareentwickler sowie als Trainer für EDV-Schulungen in den Themengebieten Netzwerke und Internet, interaktive Medien und Programmierung.