Programmierung

This book provides a comprehensive exploration of LangChain, empowering you to effectively harness large language models (LLMs) for Gen AI applications. It focuses on practical implementation and techniques, making it a valuable resource for learning LangChain. The book starts with foundational topics such as environment setup and building basic chains, then delves into key components such as prompt templates, tool integration, and memory management. You will also explore practical topics such as output parsing, embedding models, and developing chatbots and retrieval-augmented generation (RAG) systems. Additional chapters focus on integrating LangChain with other AI tools and deploying applications while emphasizing best practices for AI ethics and performance. By the time you finish this book, you’ll have the know-how to confidently build Generative AI solutions using LangChain. Whether you're exploring practical applications or curious about the latest trends, this guide gives you the tools and insights to solve real-world AI problems. You’ll be ready to design smart, data-driven applications—and rethink how you approach Generative AI. What You Will Learn Understand the core ideas, architecture, and essential features of the LangChain framework Create advanced LLM-driven workflows and applications that address real-world challenges Develop robust Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems using LangChain, vector databases, and proven best practices for retrieving and generating high-quality responses Who This Book Is For Data scientists and AI enthusiasts with basic Python skills who want to use LangChain for advanced development, and Python developers interested in building data-responsive applications with large language models (LLMs) Chapter 1: Introduction to LangChain.- Chapter 2: Core Components of LangChain.- Chapter 3: Advanced Components and Integrations.- Chapter 4: Building Chatbots.- Chapter 5: Building Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems.- Chapter 6: LangServe, LangSmith, and LangGraph: Deploying, Optimizing, and Designing Language Model Workflows.- Chapter 7: LangChain and NLP.- Chapter 8: Building AI Agents with LangGraph.- Chapter 9: LangChain Framework Integration.- Chapter 10: Deploying LangChain Applications.- Chapter 11: Best Practices and Practical Aspects.

Das Studium der Elektrotechnik hält so manche Herausforderung bereit, und zwar von Beginn an. Bereiten Sie sich gezielt vor: Mit diesem Buch spüren Sie Wissenslücken aus dem »Schulstoff« auf und schließen sie auch gleich. Uwe Post klärt wichtige Grundkonzepte anschaulich und verständlich. Nutzen Sie Simulationssoftware, um Schaltungen ohne spezielle Hardware direkt am Computer zu testen. Mit Übungen und Lösungen, ideal zum Selbststudium. So gehen Sie gut vorbereitet an den Start!Aus dem Inhalt:Mathematische GrundlagenSpannung, Strom und WiderstandMagnetfelder und InduktionGleich- und WechselrichterWie Motoren und Generatoren funktionierenDigitale Schaltkreise und LogikbausteinePraktische Projekte mit MikrocontrollernKomplettes InhaltsverzeichnisLeseprobe (pdf-link)Über den Autor:Uwe Post, Jahrgang 1968, ist Diplom-Physiker, IT-Profi, Fachbuch- und Science-Fiction-Autor. Außerdem unterrichtet er privat – und dabei geht es meist um den Übergang von der Schule zum Studium.

KI-Programmierung leicht gemacht - praktische Projekte ohne überflüssige Mathematik Einsatz mächtiger Bibliotheken wie TensorFlow, SpaCy und music21 - auch ohne Vorkenntnisse in PythonMit Programmieraufgaben, Bildern zur Veranschaulichung, Übungsfragen und vielen Anregungen zum Ausprobieren.Starte direkt mit echten KI-ProjektenMit diesem Buch startest du direkt durch: Du lernst künstliche Intelligenz, indem du selbst programmierst - praxisnah, kreativ und verständlich. Schritt für Schritt entwickelst du spannende KI-Anwendungen mit wenigen Codezeilen: vom Chatbot über Bilderkennung bis hin zur Musik- und Bildgenerierung. Du experimentierst mit maschinellem Lernen und verstehst, wie lernende Systeme wirklich funktionieren. Alles, was du brauchst, sind grundlegende Programmierkenntnisse.Alles dabei - von den Python-Grundlagen bis zu modernen KI-BibliothekenDank klarer Erklärungen und anschaulicher Beispiele findest du dich auch als Einsteiger schnell zurecht. Du lernst alle wichtigen Techniken kennen und setzt sie direkt um - von einfachen Klassifikationsmodellen bis hin zu generativer KI mit GANs, RNNs und Diffusionsmodellen. Dabei nutzt du professionelle Bibliotheken wie NumPy, TensorFlow, Matplotlib, SpaCy und music21.Programmieren, verstehen, experimentierenJedes Kapitel lädt zum Mitmachen ein - mit abwechslungsreichen Aufgaben, anschaulichen Abbildungen und vielen Ideen zum Ausprobieren. Du lernst, wie du KIs mit eigenen Daten trainierst oder Daten aus dem Internet nutzt, um spannende Anwendungen zu entwickeln. Die Programme kannst du entweder lokal auf deinem Rechner umsetzen oder du arbeitest im Browser mit Google Colab.Aus dem Inhalt: Grundlagen der künstlichen Intelligenz Generative und diskriminierende KI KI programmieren mit Python-Bibliotheken: NumPy Matplotlib TensorFlow SpaCy music21 Sprachmodelle und Natural Language ProcessingÜberwachtes, unüberwachtes und Verstärkungslernen Künstliche neuronale Netze Bildgenerierung mit GAN und CNN Text erzeugen mit RNN und LSTM Musik komponieren mit music21 Zahlreiche Aufgaben mit LösungenLeseprobe & Inhalt (PDF-Link)Programmbeispiele (zip-Link)Über den Autor:Michael Weigend war viele Jahre als Lehrer tätig und hält an der Universität Münster Vorlesungen zur Python-Programmierung. In seinen Büchern legt er besonderen Wert auf leicht verständliche Erklärungen und visuelle Lehrmethoden.

Mit Scratch erstellst du kinderleicht deine eigenen Spiele und andere spannende Programme. Dafür brauchst du nichts weiter als einen Computer mit Internetverbindung und dieses Buch.Mithilfe ganz einfacher Schritt-für-Schritt-Anleitungen und vieler Bilder erstellst du schnell dein erstes Spiel und begibst dich auf die Spur von Spieleklassikern wie Pong. Sobald du dich mit Scratch vertraut gemacht hast, programmierst du sogar dein eigenes Escape Game. Schließlich wirst du selbst zum Forscher und führst spannende Experimente durch. Dabei untersuchst du zum Beispiel Planeten in deinem selbst programmierten Scratch-Planetarium.Am Ende lernst du, wie du in Scratch deine eigenen Blöcke erstellen kannst, um noch kreativer zu werden. Damit bist du bestens gerüstet, deine Ideen mit Scratch umzusetzen und später mit einer anderen Programmiersprache durchzustarten.Spiele und Projekte:Interaktive Collage und digitale GlückwunschkartePong, Formel 1 und Ballon-SpielVokabel-Spiel und WitzmaschineEscape Game mit verschiedenen Räumen und RätselnSpannende Experimente: Mondlandung, Planetarium, Applausometer, Golf-Spiel und mehrÜber den Autor:Michael Weigend war mehr als 30 Jahre lang als Lehrer tätig und hält an der Universität Münster im Rahmen eines Lehrauftrags Vorlesungen zur Python-Programmierung. Er engagiert sich in mehreren nationalen und internationalen Communities für den Computer-Einsatz in der Bildung, darunter Constructionism, IFIP TC3 (Computers in Education) und der Informatik-Biber-Wettbewerb.

Large Language Models (LLMs) revolutionieren die Welt. Sie bieten die Möglichkeit, Aufgaben zu automatisieren und komplexe Probleme zu lösen. Eine neue Generation von Softwareanwendungen nutzt diese Modelle als zentrale Bausteine und erschliesst in praktisch allen Bereichen völlig neues Potenzial. Um zuverlässig auf diese Funktionen zugreifen zu können, sind jedoch neue Fähigkeiten erforderlich.Mit diesem Buch eignen Sie sich die Kunst und die Techniken des Prompt Engineering an und schöpfen die Möglichkeiten von LLMs voll aus.Die Branchenexperten John Berryman und Albert Ziegler erklären, wie man effektiv mit KI kommuniziert und Ideen in ein sprachmodellfreundliches Format umwandelt. Durch das Erlernen der konzeptionellen Grundlagen und der praktischen Techniken erwerben Sie das Wissen und die nötige Sicherheit, um die nächste Generation von LLM-basierten Anwendungen zu entwickeln.Aus dem Inhalt:Verstehen Sie die LLM-Architektur und erfahren Sie, wie Sie am besten mit ihr interagieren können.Entwerfen Sie eine umfassende Strategie zur Erstellung von Prompts für eine Anwendung.Sammeln, sortieren und präsentieren Sie Kontextelemente, um eine effiziente Eingabeaufforderung zu erstellen.Erlernen Sie spezifische Techniken, um Prompts zu erstellen, wie Few-Shot-Prompting, Chain-of-Thought-Prompting und RAG.Über die Autoren:John Berryman ist Gründer von Arcturus Labs, einem Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen spezialisiert hat. Er war einer der ersten Entwickler bei GitHub Copilot und arbeitete dort an Chat- und Code-Vervollständigungsfunktionen. John ist außerdem Suchmaschinenexperte und Autor des Fachbuchs „Relevant Search“ (Manning).Albert Ziegler ist Head of AI beim KI-Cybersicherheitsunternehmen XBOW. Als einer der Gründungsentwickler von GitHub Copilot, dem ersten erfolgreichen LLM-Produkt im industriellen Maßstab, entwarf er dessen Systeme für die Modellinteraktion und das Prompt Engineering.

Für kleine und große Maker: Roboter-Autos mit dem ESP32. Bauen, programmieren, steuern. Aus dem September 2025, empfohlen vom Make Magazin.Wer braucht schon einen Telsa, wenn man sein eigenes E-Auto bauen kann?Dein Flitzer wird zwar ein bisschen kleiner als ein richtiges Auto werden, dafür kannst du ihn selbst bauen, programmieren und steuern. Ingmar Stapel zeigt dir in diesem Buch, welche Werkzeuge und Teile du brauchst und wie sie zusammenpassen. Für die Programmierung gibt es ausführliche Codebeispiele und die Unterstützung eines KI-Helfers. Und zum krönenden Abschluss bringst du deinem Auto bei, selbstständig durch die Wohnung zu fahren. Dein Roboter-Auto im Selbstbau Mit einigen Handgriffen und überraschend wenigen Teilen baust du dir dein eigenes Auto. Der ESP32 ist das Gehirn, das alles steuert. Das Chassis kannst du im 3D-Druck erstellen oder selbst basteln, und auch die restlichen Teile sind schnell besorgt. Wie alles zusammenpasst, zeigen dir detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Programmierung mit KI Programmierung kann ganz einfach sein, wenn du dir ein bisschen Hilfe holst. Zusammen mit künstlicher Intelligenz liest du Sensoren aus, bestimmst GPS-Koordinaten und schreibst Code, der deinen Roboter steuert. Tipps zum richtigen Prompting sorgen dafür, dass die KI genau das macht, was du willst. Du behältst immer die Kontrolle und verstehst, was dein Auto macht. Autonomes Fahren Du kannst dein Auto natürlich mit einem Controller selbst fahren – aber wäre es nicht auch cool, der KI das Lenkrad zu überlassen? Mit dem OpenBot-Framework und einem Smartphone trainierst du dein eigenes Modell, mit dem dein Auto ganz alleine fährt. Aus dem Inhalt: Werkzeuge und Teile Das Chassis aus dem 3D-Druck Antrieb, Akku und Verkablung: die Energie für dein Auto Das Gehirn: das ESP32 Dev Kit Schritt für Schritt: die Montage des Autos Programmierung mit KI: richtiges Prompting, ohne den Überblick zu verlieren Steuerung programmieren: umfassende Codebeispiele, die zeigen, wie's geht Sensoren auslesen, Spuren folgen und immer im Gleichgewicht bleiben Autonom fahren mit Ultraschallsensor und GPS-Modul Dein Auto wird smart: das OpenBot-Framework Daten sammeln und KI trainieren Leseprobe (PDF-Link) Über den Autoren: Ingmar Stapel studierte Technische Informatik und ist aktuell als KI-Experte, Projektleiter und Enterprise Technical Architect international tätig; daneben beschäftigt er sich seit Jahren mit Robotik. Dieses Wissen teilt er gerne auf Vorträgen zum Thema Robotik mit Interessierten aus der Bastler-Szene. 

Der ideale Begleiter für Ihre tägliche Arbeit mit C# und .NET! Von den Sprachgrundlagen über LINQ und asynchroner Programmierung bis zur Erstellung komplexer GUI-Anwendungen mit XAML und der Anbindungen von Datenbanken und KI ist alles dabei. Dieses umfassende Handbuch führt Sie professionell durch die Praxis!Aus dem Inhalt:Das erste Projekt aufsetzenSchleifen, Variablen, Methoden und mehr.NET kennenlernenAsynchron mit async/await und TPLLINQDatenbankanbindungCloud-Entwicklung mit AzureCross-Plattform mit XAML2D-GrafikEntity FrameworkEinführung in KI mit .NETUnit-Tests und VersionskontrolleKomplettes InhaltsverzeichnisLeseprobe (pdf-link)Über die Autoren:Andreas Kühnel beschäftigt sich seit über 25 Jahren mit der Programmierung. Er ist seit 1995 als Microsoft Certified Trainer (MCT) zertifiziert und war langjährig als IT-Trainer tätig.Dr. Fabian Deitelhoff arbeitet nach seiner Promotion zu "Source Code Comprehension" als Head of IT und freiberuflicher Softwareentwickler im .NET- und Webumfeld.

Informatik – das Studium ist spannend und der Abschluss ist gefragt, aber gerade der Beginn hält einige Herausforderungen bereit. Programmierung ist dabei nicht alles. Mit Rechnerarchitektur, Komplexitätsberechnungen, formalen Kalkülen und nicht zuletzt einer guten Portion Mathematik tut sich leichter, wer vorbereitet an den Start geht.Dieses Buch ist der ideale Brückenkurs für alle, die einen besonders gut verständlichen Einstieg in die komplexen Themen der Informatik suchen. Die Autoren kennen typische Einstiegsprobleme und gehen auch schwierige Themen mit Schwung und didaktischem Feingefühl an. Diagramme, Beispiele und Aufgaben mit Musterlösungen helfen Ihnen, alles zu verstehen. So gehen Sie gut vorbereitet ins Studium.Aus dem Inhalt:Algorithmen und ihre KomplexitätFormale SprachenDatenstrukturen und CodierungBetriebssysteme und CompilerVerschlüsselungSoftwareentwicklung im TeamWichtiges aus der MathematikProgrammierung in PythonKünstliche IntelligenzWie werde ich Informatiker?Über die Autoren:Arne Boockmeyer ist Doktorand an der Professur für Betriebssysteme und Middleware am Hasso-Plattner-Institut in Potsdam.Philipp Fischbeck kennt typische Hürden beim Lernen aus seiner Arbeit mit Jugendlichen in Schüler*innen-Workshops und mit Studierenden als Tutor und Dozent am Hasso-Plattner-Institut.Stefan Neubert hat zahlreiche Informatik-Workshops und -Camps für Schüler*innen entwickelt und durchgeführt.

Programmierung mit KI leicht gemacht – von der Idee zum funktionierenden Programm! Dieses Buch zeigt dir, wie du mithilfe von KI-Tools wie ChatGPT & Co. ganz einfach programmieren lernst, auch ohne Vorkenntnisse. Rainer Hattenhauer verbindet klassische Programmierthemen mit modernen KI-Methoden. Lerne die wichtigsten KI-Assistenten kennen, richte deine Entwicklungsumgebung ein und starte direkt mit ersten Projekten durch: vom einfachen Taschenrechner über Datenverarbeitung bis hin zu grafischen Benutzeroberflächen. Schritt für Schritt steigerst du die Komplexität und erweiterst dein Coding-Know-how. Fortgeschrittene Themen wie Objektorientierung, Datenbanken, App-Entwicklung, Hardware-Projekte und ein Ausflug ins Machine Learning runden das Werk ab.Aus dem Inhalt:KI-gestützter Einstieg ins ProgrammierenDie perfekte Entwicklungsumgebung einrichtenErste Programme schreiben (lassen)Mit Variablen, Verzweigungen und Schleifen arbeitenDaten verarbeiten und visualisierenGUIs und Grafiken programmierenHardware-Projekte mit dem Funduino CubeFortgeschrittene Themen: OOP, Datenbanken, AppsAusflug ins maschinelle LernenTroubleshooting und Optimierung mit KILeseprobe (pdf-Link)

Grundlagen für Studium und Beruf - praxisnah und sprachunabhängig.Sie möchten programmieren lernen, wissen aber nicht, mit welcher Sprache Sie beginnen sollen? Dieses Buch bietet Ihnen einen leicht verständlichen Einstieg in die Welt der Programmierung – ganz ohne Vorkenntnisse. Statt sich auf eine bestimmte Programmiersprache zu beschränken, vermittelt es Ihnen die grundlegenden Konzepte, die in jeder modernen Sprache von Bedeutung sind.Sie lernen Schritt für Schritt die Funktionsweise von Variablen, Schleifen, Verzweigungen, Arrays, Datentypen sowie die Prinzipien der objektorientierten Programmierung mit Klassen und Vererbung kennen. Anhand von einfachen Codebeispielen werden die Inhalte anschaulich erläutert und lassen sich mühelos jede Sprache übertragen.Unabhängig davon, für welche Sprache Sie sich entscheiden, legen Sie mit diesem Buch ein solides Fundament, um Ihre Programmierkenntnisse in der Praxis einzusetzen. Aus dem Inhalt: Grundlagen aller modernen Programmiersprachen Daten abbilden: Variablen, Datentypen, Arrays und Collections Berechnungen und logische Operatoren Programmfluss kontrollieren: Schleifen, Verzweigungen und Funktionen Objektorientierte Programmierung: Klassen, Objekte und Vererbung Entwicklungsumgebung und Fehlersuche Programmieren in der Praxis Entscheidungshilfe für die erste Programmiersprache Übungen mit Lösungen im Anhang Leseprobe (PDF-Link) Über den Autor:Nach fast zwei Jahrzehnten als Programmierer betreut Andreas Hofmann als Scrum Master Softwareteams in der agilen Softwareentwicklung. 

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.

This book is a comprehensive guide to mastering Natural Language Processing (NLP), a rapidly growing field in AI-powered text and data analytics. It equips you with tools and techniques to extract valuable insights from both structured and unstructured data, enabling you to uncover insights beyond the reach of traditional data analysis methods and stay competitive in this evolving domain.The book starts with foundational concepts, such as collecting and extracting data for NLP projects, before progressing to advanced topics like applications of transfer learning in NLP and Large Language Models (LLMs). Each chapter emphasizes real-world applications and includes practical case studies to ensure the knowledge is immediately applicable. Throughout the book, readers will find Python code demonstrations, hands-on projects, and detailed explanations of key concepts. Special features include business use cases from industries like healthcare and customer service, practice exercises to reinforce learning, and explorations of emerging NLP technologies. These elements make the book not only informative but also highly engaging and interactive.By the end of the book, the reader will have a solid foundation in Generative AI techniques to apply them to complex challenges. Whether you’re a budding data scientist or a seasoned professional, this guide will help you harness the power of AI-driven text and data analytics effectively.What you will learn:* Understand NLP with easy-to-follow explanations, examples, and Python implementations.* Explore techniques such as transformers, word embeddings, and pragmatic analysis in real-world contexts.* Work with real-world datasets and apply pre-processing, tokenization, and text extraction using NLP libraries.* How to build complete NLP pipelines from data collection to model implementation, including sentiment analysis and chatbots.* Learn state-of-the-art methods like deep learning techniques in NLP, large language models (LLMs), and zero-shot learning in NLP.Who this book is for:This book is tailored for data scientists, machine learning engineers, AI practitioners, and software developers seeking to learn NLP techniques and apply them to solve problems.Chapter 1. Natural Language Processing: An Introduction.- Chapter 2. Collecting and Extracting the Data for NLP Projects.- Chapter 3. NLP Data Preprocessing Tasks Involving Strings & Python Regular Expressions.- Chapter 4. NLP Data Preprocessing Tasks with nltk.- Chapter 5. Lexical Analysis.- Chapter 6. Syntactic and Semantic Techniques in NLP.- Chapter 7. Advanced Pragmatic Techniques and Specialized Topics in NLP.- Chapter 8. Transformers, Generative AI, & LangChain.- Chapter 9. Advancing with LangChain & OpenAI.- Chapter 10. Case Study on Symantec Analysis.

Take your programming skills to the next level by expanding real-world Python applications in open-source code. This book is an essential guide for experienced developers looking to enhance their Python proficiency.Using code examples from popular open-source projects you’ll master Python concepts and see how they are applied in production-level code. By understanding code from established projects, you’ll develop a deeper appreciation for Python’s capabilities and learn best practices that have been battle-tested in the real world. You’ll gain the confidence to tackle complex projects, optimize your code, and implement advanced Python features effectively.You’ll also examine typing, generators, iterators, the itertools module, multithreading, multiprocessing, and asyncio. This will equip you to build production-ready Python programs and libraries. Whether you’re building large-scale applications, contributing to open-source projects, or solving intricate programming challenges, _Deep Dive Python_ will provide you with the knowledge and practical experience to excel in your Python development journey.WHAT YOU WILL LEARN* Master Python's core data structures and how to use them effectively.* Implement decorators, descriptors, metaclasses, and abstract base classes in your code* Enhance your code with functional programming techniques using the functools module* Improve iteration with generators, iterators, and the itertools module* Select the best Python concurrent programming models to use for optimal performance* Apply best practices for code organization, packaging, and creating maintainable Python projects WHO THIS BOOK IS FORExperienced Python developers who want to expand their programming skilsChapter 1: Lists.- Chapter 2: Tuples.- Chapter 3: Set and Dictionary.- Chapter 4: Logging.- Chapter 5: Exceptions.- Chapter 6: Functions and Functools.- Chapter 7: Classes and Object Oriented Programming.- Chapter 8: Dunder Methods.- Chapter 9: Decorators.- Chapter 10: Metaclasses.- Chapter 11: Typing.- Chapter 12: Generators and iterators.- Chapter 13: Itertools.- Chapter 14: Multithreading.- Chapter 15: Multiprocessing.- Chapter 16: Asyncio.- Chapter 17: Data Serialization and Persistence.- Chapter 18: Context Managers and Contextlib.- Chapter 19: Abstract Base Classes.- Chapter 20: Packaging.- Chapter 21: Dependency Management.

Der Physikunterricht an Gymnasien und Fachoberschulen wird zunehmend vernachlässigt oder entfällt ganz, so dass bei Studenten der Ingenieurwissenschaften Verständnisschwierigkeiten zu erwarten sind. Dieses Buch versucht Verständnis- und Lernschwierigkeiten zu überwinden, indem es Möglichkeiten aufzeigt, physikalische Zusammenhänge durch Visualisierung, Simulation und Animation verstehbarer zu machen.Schwerpunktmäßig kommen die Matplotlib-Steuerelemente Fancy- ArrowPatch und Slider sowie die Animationsfunktion FuncAnimation zum Einsatz.Um einen motivierenden und sinnstiftenden Kontext zu schaffen, wird anhand von konkreten Beispielen aus dem Sport (Fußball, Tennis, Kugelstoßen, Hammerwerfen, Fahrradfahren, Golf) gezeigt, wie einzelne physikalische Problemstellungen mit Python modelliert und visualisiert werden können.Der Einstieg in ein neues Thema erfolgt in der Regel mit einem VPython-Programm, das physikalische Phänomene in 3D-Szenen realitätsnah animiert. Relevante Parameter werden mit Hilfe von Schiebereglern (Slider) geändert. Die Auswirkungen sind direkt am Bildschirm beobachtbar.Den Code aller Beispiele aus dem Buch sowie die Musterlösungen der Übungsaufgaben finden Sie auf der Autorenwebsite.Aus dem Inhalt Einführung Statik Mechanik deformierbarer Körper Kinematik Dynamik Arbeit, Leistung und Energie Der Impuls Rotation starrer Körper Mechanische Schwingungen Mechanische Wellen Anhang

Künstliche Intelligenz – Projekt für Projekt erfahren. In 2. aktualisierter und überarbeiteter Auflage aus dem August 2025.Sie möchten mehr mit KI machen, als einen Chatbot auszuprobieren? Eigene Daten einbinden und analysieren, ein bestimmtes Verfahren anwenden oder eine Klassifizierung bewerten? Dann sind Sie hier richtig. Erfahren Sie, wie Sie eigene Anwendungen mithilfe frei zugänglicher Technologien erstellen. Metin Karatas führt Sie in diesem Leitfaden durch die Schlüsselkonzepte und Werkzeuge, von neuronalen Netzen über Bilderkennung bis zu Transformer-Modellen wie ChatGPT und DALL-E. Mit praxisnahen Anleitungen zu Orange und KNIME, TensorFlow und Keras können auch Einsteiger und Einsteigerinnen rasch eigene KI-Projekte umsetzen.KI verstehen und praktisch anwenden Einführung in KI-Konzepte Lernen Sie einschlägige Verfahren kennen, erfahren Sie mehr über neuronale Netze oder Bilderkennung und warum Transformer-Modelle wie ChatGPT und DALL-E revolutionär sind. Erprobte Projekte mit Python, TensorFlow und Keras Nutzen Sie die leistungsstarken Frameworks mit einfachem Python. Alle Projekte sind in der beruflichen Bildung erprobt. Die bereitgestellten Codebeispiele, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Jupyter Notebooks unterstützen Sie bei der Umsetzung. Eigene Anwendungen ohne Code Binden Sie eigene Daten aus verschiedenen Quellen ein und lernen Sie, wie Sie leistungsstarke Analysen ohne Programmieraufwand umsetzen können. Starten Sie jetzt durch! Aus dem Inhalt:Installation und Konfiguration der Werkzeuge Mit verschiedenen Datenquellen arbeiten Visuelle Programmierung ohne Code Anomalieerkennung Convolutional Neural Networks Zeitreihenanalysen Transfer Learning Unsupervised Learning Reinforcement Learning Evolutionäre Algorithmen Texte und Bilder generieren ChatGPT und DALL-E Leseprobe (PDF-Link)Hier können Sie das Zusatzmaterial zum Buch (Jupyter Notebooks, Datenmaterial, Beispielprojekte und Lösungen) herunterladen.Über den Autor:»Es macht einfach sehr viel Spaß, Programme zu entwickeln, die den Anschein von Intelligenz haben.«  Metin Karatas unterrichtet das Fach Künstliche Intelligenz an einer Fachschule für berufliche Bildung.Metin Karatas war der erste Lehrer des neu eingerichteten Schulfaches „Künstliche Intelligenz“ in Bayern und Mitglied der entsprechenden Lehrplankommission.

Mit diesem bewährten Klassiker in 12. 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 natürlich geeignet für alle vier Bereiche: Anwendungsentwicklung, Systemintegration, Daten- und Prozessanalyse, Digitale Vernetzung.    Die zahlreichen Prüfungsfragen und Praxisübungen unterstützen Sie beim Lernen und bei der Vorbereitung auf die Abschluss- oder Zwischenprüfung.

Die Programmiersprache Python ist so beliebt, weil sie klar strukturiert, modern und leistungsstark ist.Hans-Georg Schumann zeigt dir in diesem Buch, wie leicht man mit Python Ideen in Programme umsetzen kann. Du lernst anhand vieler kleiner und zwei grosser Spiele, einfache Programme zu schreiben, und verstehst schnell, was es mit Schleifen, Klassen, Verzweigungen und Funktionen auf sich hat. Auch die objektorientierte Programmierung kommt nicht zu kurz.Außerdem lernst du das Spiele-Modul Pygame kennen, das die grafische Darstellung deines Programms verbessert. Schritt für Schritt wirst du zum Spieleprogrammierer und erstellst mithilfe dieses Buches zwei komplette Spiele.Viele Fragen und Aufgaben am Ende der Kapitel bringen Tüftel-Spaß und verfestigen das Gelernte im Nu.Im Anhang wird die Installation von Python erklärt und es gibt eine Checkliste für die Fehlersuche.

Python Bootcamp is a concise guide to becoming proficient in the Python programming language. This book enables you to write and comprehend engaging Python programs quickly.The book is organized into three main parts. Part I: Foundations lays the groundwork for your programming journey. You’ll begin with setting up your programming environment and introducing essential programming concepts. Next, you’ll explore strings, integers, floats, booleans, lists, tuples, and dictionaries, all while learning to create interactive applications. Part II: Building Smart Programs equips you with the tools to enhance your coding skills. You’ll learn to make decisions in your programs and learn how to repeat actions efficiently. You’ll learn more complex structures and learn about Functions and Modules to create reusable code. Further, you will be introduced to error management, and how to read from and write to files. Part III: Introduction to OOP offers a brief overview of object-oriented programming. You’ll explore Classes and Objects and learn about Inheritance, allowing for code reuse and organization.Each chapter is designed to be completed in short time, making this book perfect for readers who feel intimidated by lengthy, complex programming texts yet wish to learn quickly and effectively.What you will learn:* Understand the fundamental features of Python 3* Learn to use Jupyter Notebook with the Anaconda distribution.* Discover tools that can improve your coding skills.* Explore Object-Oriented Programming (OOP) with Python.Who this book is for:Software developers, and software architects. Readers with basic programming knowledge will find it quick and easy to understand.PART I: FOUNDATIONS.- Chapter 1: Getting Ready.- Chapter 2: Variables and Operators.- Chapter 3: Simple Data Types.- PART II: BUILDING SMART PROGRAMS.- Chapter 4: Decision Making.- Chapter 5: Loops.- Chapter 6: Advanced Data Types.- Chapter 7: Functions and Modules.- Chapter 8: Exception Management.- Chapter 9: Programming with Files.- PART III: INTRODUCTION TO OOP.- Chapter 10: Classes and Objects.- Chapter 11: Inheritance.- Appendix A: Supplementary Material.- Appendix B: What's Next?.- Appendix C: Other Books by the Author.

Ihr Weg vom objektorientierten zum funktionalen Java. In 2. Auflage als E-Book erhältlich.Mit Lambda-Ausdrücken hat die funktionale Programmierung in Java Einzug gehalten und mit Kotlin steht eine moderne Sprache für die Java-Welt zur Verfügung, die für eine funktionale Programmierung konzipiert wurde. Um die Vorteile dieses neuen Sprachfeatures effektiv nutzen zu können, ist jedoch ein grundlegendes Verständnis des funktionalen Programmierparadigmas notwendig, denn funktionale Programmierung unterscheidet sich stark von unserer gewohnten Welt der imperativen und objektorientierten Programmierung.Dieses Buch bietet eine tiefgehende Einführung in die grundlegenden Möglichkeiten und Prinzipien der funktionalen Programmierung in Java und Kotlin. Anhand einer Vielzahl von Codebeispielen mit detaillierten Erläuterungen lernen Sie schrittweise die Welt dieses Programmierparadigmas kennen. Neu in dieser 2. Auflage ist ein eigener, umfassender Teil zur funktionalen Programmierung in Kotlin.Das Buch erläutert die wichtigsten Konzepte wie: Lambda-Ausdrücke und funktionale Interfaces Programmieren ohne Seiteneffekte Funktionale Datenstrukturen Arbeiten mit Funktionsparametern und höheren Funktionen Funktionsketten und Funktionskomposition mit Monaden Streams Parallele Verarbeitung mit Streams Reaktive Streams im System RxJava Asynchrone Funktionsketten Kotlin-Erweiterungsfunktionen für die Java-Collections Lambda-Ausdrücke und Lambda-Ausdrücke mit Empfänger in Kotlin Gestaltung von domänenspezifischen Sprachen Über den Autor:Herbert Prähofer ist Professor für Informatik an der Johannes Kepler Universität Linz, Österreich. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Methoden der Softwareentwicklung und des Software Engineerings, mit aktuellen Schwerpunkten im Bereich statischer und dynamischer Programmanalyse. Er ist Autor und Ko-Autor von über 100 Publikationen in wissenschaftlichen Zeitschriften, Konferenzbänden und Büchern. Seit 2007 ist er im Studium Informatik für die Ausbildung in funktionaler Programmierung zuständig und hält dort und an der Fachhochschule Hagenberg Lehrveranstaltungen zur funktionalen Programmierung in Java, Kotlin und Scala.

Programmieren lernen mit JavaScript in aktueller 4. Auflage aus Juli 2025.Starte deine Programmierreise mit unterhaltsamen Spielen und kleinen Projekten! Du benötigst keine Vorkenntnisse oder spezielle Hardware – dein Computer genügt vollkommen. Deine erstellten Programme laufen direkt im Browser und sind einfach mit Freunden zu teilen, egal welches Betriebssystem sie nutzen. Mit JavaScript erlernst du die Sprache, die das Herzstück fast jeder Webseite bildet. Beginne mit den Grundlagen und arbeite dich bis zu grafischen Spielen und Animationen vor.An die Tasten, fertig, los! Dem Computer Befehle geben Beim Programmieren bist du der Chef. Du musst nur genau wissen, welche Befehle der Computer versteht. Die wichtigsten stehen gleich im ersten Kapitel. Am liebsten Spiele Programmieren kann man alles mögliche, von der Rechenaufgabe bis zur Waschmaschine. Weil Spiele immer noch am meisten Spaß machen, gibt es hier in fast jedem Kapitel ein eigenes Spiel. Jedes ist so verschieden, dass du immer etwas Neues lernst. Grafik und Animation Natürlich soll es auch gut aussehen. Farben, Grafik und Animationen gehören dazu. Mehr noch: Du bindest Bibliotheken ein, programmierst eigene Objekte und Diagramme und lässt Spielsteine gerade so schnell zu Boden fallen, dass sie eine schöne Herausforderung darstellen.Das alles ist für dich dabei: Einstieg mit Browser und Texteditor Erste Schritte mit JavaScript und HTML Quiz, Rechenkönig, Textadventure Ein Grafik-Framework benutzen Fehler finden Farben und Animationen Inhaltspunkt Diagramme erstellen Objektorientiert programmieren Tetris nachprogrammieren Künstliche Intelligenz nutzen Leseprobe (PDF-Link) »Dem Computer Regeln beizubringen, ist ganz leicht. Und Spiele selbst zu programmieren macht noch mehr Spaß, als welche zu spielen.« Stephan Elter ist Softwareentwickler und verwendet JavaScript seit vielen Jahren – neben PHP, Java und einer Menge anderer Sprachen.

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)

Apache Kafka in 2. Auflage aus dem Juli 2025: Von den Grundlagen bis zum Produktiveinsatz- Kafkas verteilte Streaming-Fähigkeiten beherrschen- Echtzeit-Datenlösungen implementieren- Kafka in Unternehmensumgebungen integrieren- Kafka-Anwendungen entwickeln und verwalten- Ausfallsicherheit und Skalierbarkeit erreichenApache Kafka ist der Goldstandard für Streaming- Datenplattformen und Kernbestandteil moderner Echtzeitdaten-Architekturen. Es ermöglicht einen nahtlosen Datenfluss zwischen verschiedenen Services, IT-Systemen und Teams in Unternehmen. Kafkas solides Design gewährleistet hohe Ausfallsicherheit und reibungslose Skalierbarkeit.Dieses Buch ist ein praktischer Leitfaden für IT-Fachleute, die Kafka in datenintensive Anwendungen und Infrastrukturen integrieren. Von der Einrichtung von Kafka-Clustern über das Produzieren und Konsumieren von Nachrichten bis zur Integration in Unternehmenssysteme – leicht verständlich wird das nötige Wissen für zuverlässige und skalierbare Kafka-Anwendungen vermittelt.Neu in der 2. Auflage: Das Buch wurde vollständig überarbeitet und um den umfangreichen Teil „Kafka im Unternehmenseinsatz“ erweitert. Dieser behandelt ausführlich Kafka Connect zur Systemintegration, Stream-Processing, Governance-Aspekte sowie eine praxisnahe Referenzarchitektur. Zusätzlich bietet das Buch erweiterte Einblicke in Monitoring, Desaster Management und Kafkas Rolle in modernen Datenarchitekturen.Anatoly Zelenin und Alexander Kropp begeistern sich seit ihrer Kindheit für IT und arbeiten heute als Experten für Echtzeitdaten und moderne IT-Architekturen mit Fokus auf Apache Kafka. Anatoly begeistert mit seinen Trainings Teams und bringt sie aufs nächste Kafka-Level. Alexander gestaltet aktiv Cloud- Plattformen mit Kubernetes und entwickelt kreative IT-Lösungen. Als Teil der DataFlow Academy verhelfen sie Unternehmen durch praxisnahe Trainings und Beratung zum Erfolg mit Echtzeitdaten.AUS DEM INHALT- Kafka-Grundlagen und Architektur: Vom Aufbau bis zur Verwaltung von Clustern- Zentrale Konzepte: Topics, Nachrichten, verteilte Logs und Zuverlässigkeit- Tiefer Einblick: Cluster-Management, Nachrichten produzieren, konsumieren und bereinigen- Kafka im Unternehmenseinsatz: Kafka Connect, Stream-Processing, Governance und Referenzarchitektur- Betriebliche Aspekte: Monitoring, Alerting und Desaster Management- Kafka in modernen Architekturen: Vergleich mit anderen Technologien und praktische Einsatzszenarien

Learn how to build and deploy Java-based cloud native apps with Jakarta EE with the MicroProfile framework and Kubernetes. This revamped Second Edition reflects the latest updates in Jakarta EE 11, including enhanced support for creating web APIs with Jakarta REST, concurrency management with Jakarta Concurrency, and data persistence with Jakarta Persistence, while incorporating key changes introduced by MicroProfile 7.0.After a quick overview of Jakarta EE and MicroProfile, Pro Cloud Native Java EE Apps starts you on your way by walking you through a cloud-native Jakarta EE-based application case study that will be forged piece-by-piece over the course of the book. Next, you'll interject dependencies and data persistence capabilities as microservices to go with the case study app that you are building. Then, you will dive into migrating a monolith to become a production-ready cloud-native app.Finally, you will look ahead to the future of Jakarta EE with a NEW chapter on artificial intelligence and large language models, exploring potential use cases for how AI-integration can enhance Jakarta EE capabilities. This revised new edition ensures you are equipped with the most current tools and techniques to develop forward-looking, cloud-native apps.WHAT YOU WILL LEARN● Build and deploy a production-ready cloud-native Java app using MicroProfile, Jakarta EE and Kubernetes● Migrate a monolith app to become a cloud-native app● Employ Jakarta EE APIs such as Persistence, CDI and more● Leverage the MicroProfile framework● Explore configurations, resilience, metrics, health, security, and more for your cloud-native apps● Discover how Jakarta EE integrates with AI and LLMs.WHO THIS BOOK IS FOR:Those software developers and programmers with at least some prior experience using Jakarta EE, MicroProfile. At least some prior Java experience is expected.LUQMAN SAEED is Senior Java Developer with 7+ years of experience building scalable cloud-native applications using Spring Boot, Quarkus, and Jakarta EE. Proficient in diverse architectural styles including microservices, monoliths, and moduliths. Skilled in RESTful API design and CI/CD implementation. He is also a published author and creator of the largest Enterprise Java course on Udemy, reaching over 20,000 developers globally. Technical writer and conference speaker dedicated to making complex concepts accessible. Committed to driving innovation in Enterprise Java development and sharing knowledge with the community.GHAZY ABDALLAH is a passionate enterprise Java developer, founder of the Sudan Java User Group (SudanJUG), and a tinkerer. He enjoys the use of modern cloud infrastructure to deliver enterprise applications and site reliability engineering. Hespends his time learning and sharing the latest in cloud-native development.1. Jakarta EE Foundations: Theory and Core Concepts.- 2. Jakarta EE, Microservices, and Cloud-Native Synergy.- 3. Architecting Enterprise Applications with Jakarta EE.- 4. Decoupling with Jakarta CDI: Dependency Injection Mastery.- 5. Data Persistence with Jakarta Data: Modern Persistence Patterns.- 6. Building RESTful Web Services with Jakarta REST.- 7. Jakarta EE Configuration: Flexibility and Best Practices.- 8. Fault Tolerance and Resilience with Jakarta EE.- 9. Metrics for Jakarta EE Applications: Monitoring and Observability.- 10. Health Checks for Cloud-Native Jakarta EE Applications.- 11. Securing Jakarta EE with JWT: Cloud-Native Authentication.- 12. Jakarta EE Testing with Testcontainers: Streamlined Integration Testing.- 13. Cloud-Native Deployments with Jakarta EE: Kubernetes and Beyond.- 14. Monoliths, Moduliths, and Microservices with Jakarta EE: Architectural Patterns.- 15. AI, LLMs, and Jakarta EE: The Next Frontier.

Dein Weg zum Shell-Script-Meister Shell Scripting zu lernen ist wie das Meistern einer Kampfkunst - es erfordert Übung, Struktur und ein solides Fundament. Dieses Buch richtet sich an Systemadministratoren, Entwickler und Studierende, die Shell Scripting von Grund auf lernen und praktisch anwenden möchten. Jedes Kapitel vermittelt praxisnahe Techniken, mit denen du deine Fähigkeiten systematisch aufbaust. Trainingsplan für die Praxis Du startest mit den Grundlagen der Syntax und den wichtigsten Terminal-Befehlen. Danach lernst du den Umgang mit Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und der Verarbeitung von Dateien. Fortgeschrittene Themen wie Prozesssteuerung, zeitgesteuerte Aufgaben mit Cron und andere Automatisierungstechniken runden dein Training ab. Mit Übungen und Prüfungen zum schwarzen Gürtel Nach jedem Kapitel stellst du dich einer Gürtelprüfung - einer herausfordernden Übungsaufgabe, um dein Wissen zu festigen. So erarbeitest du dir Schritt für Schritt alle Grundlagen der Shell-Script-Programmierung, die im Admin- und DevOps-Alltag unverzichtbar sind. Uwe Schirmer ist Geschäftsbereichsleiter bei der rms GmbH, die Software für den öffentlichen Nahverkehr entwickelt.Er hat viele Jahre als Software-Architekt gearbeitet und ist beim International Software Architecture Qualification Board (iSAQB) aktiv. Als Autor hat er bereits mehrere Bücher über Scala und Scrum geschrieben und verschiedene Bücher aus dem Englischen übersetzt. Er bloggt unter http://schirmer.org. Louis Schirmer studiert Kognitionswissenschaften und arbeitet als Werkstudent in der Softwareentwicklung. Mit diesem Buch hat er erste Erfahrungen im Schreiben machen können.