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Wie programmiere ich KI mit Python?
Um KI mit Python zu programmieren, gibt es verschiedene Ansätze. Eine Möglichkeit ist die Verwendung von Bibliotheken wie TensorFlow oder Keras, die speziell für maschinelles Lernen und KI entwickelt wurden. Mit diesen Bibliotheken können neuronale Netzwerke erstellt und trainiert werden. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von Frameworks wie scikit-learn, die eine breite Palette von Algorithmen für maschinelles Lernen und KI bieten. Es ist wichtig, sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut zu machen und die entsprechenden Bibliotheken und Frameworks zu erlernen, um KI mit Python zu programmieren. **
Wie kann ich Ki in Python offline verfügbar machen?
Um KI in Python offline verfügbar zu machen, müssen Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken und Modelle herunterladen und auf Ihrem Computer installieren. Sie können dies tun, indem Sie die entsprechenden Pakete von den offiziellen Websites der Bibliotheken herunterladen und sie dann mit pip installieren. Sobald die Bibliotheken installiert sind, können Sie Ihre KI-Anwendung offline ausführen, solange Sie über die erforderlichen Modelle und Daten verfügen. **
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Generative KI mit Python, Fachbücher von Bert GollnickIhr 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, OpenAI- und andere APIs, Agentensysteme, Deployment.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Gollnick, Bert: Generative KI mit PythonGenerative KI mit Python , KI im Unternehmenskontext - GenAI, Agenten und mehr! Der Guide für RAG-Anwendungen und Agentensysteme mit Vektordatenbanken und LLMs , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20250807, Autoren: Gollnick, Bert, Seitenzahl/Blattzahl: 510, Themenüberschrift: COMPUTERS / Artificial Intelligence / Generative AI, Keyword: Agentensysteme; Data Science; Datenaufbereitung KI; Entwickler Programmierer; Generative KI Buch; Hand-Buch Anleitung Tutorial; Hugging Face; LLMs; LangChain; NLP CrewAI AutoGen; OpenAI API Python; Prompt Engineering; RAG-Anwendungen; Retrieval Augmented GenAI; Vektordatenbanken, Fachschema: Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 240, Breite: 168, Höhe: 30, Gewicht: 954, Produktform: Gebunden,39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln, Fachbücher von Jonas FreiknechtEntwicklung eines eigenen Sprachassistenten von Beginn an. Erlernen fortgeschrittener Konzepte in Python anhand des Entwicklungspfads. Verzicht auf Cloud-APIs für die Kernfunktionalität – alles entsteht in Eigenregie. Verwendung verschiedener Machine- und Deep-Learning-Ansätze zur Integration von KI, unter anderem LSTMs, ARIMA und Transformers. Berücksichtigt auch die Themen Datenschutz und IT-Sicherheit. Ihr exklusiver Vorteil: E-Book im Kauf des gedruckten Buches. Sprachassistenten werden vermehrt in Bereichen wie Kundenkommunikation, Smart Home oder Automotive eingesetzt. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie in Python Schritt für Schritt einen eigenen Sprachassistenten komplett selbst entwickeln – von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung. Sie lernen, wie Sprachanalyse, -synthese und das Erkennen einer Benutzerintention funktionieren und wie Sie diese praktisch umsetzen. Zudem kommen Sie mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, unter anderem mit Logging, dem dynamischen Installieren von Paketen, dem „Einfrieren“ einer Anwendung oder der Überführung in einen Installer. Ein weiteres wichtiges Thema ist der Datenschutz. Wenn Sie einen eigenen Assistenten programmiert haben, wissen Sie genau, welche Daten Sie herausgeben und welche auf Ihrem Gerät verarbeitet werden. Schreiben Sie Intents, denen selbst sensible Daten anvertraut werden können. Das schafft auch Vertrauen beim Anwender. Darüber hinaus kann Ihr selbstprogrammierter Assistent mehr als die Marktführer. So können Sie ihm beispielsweise erlauben, nur auf Ihre Stimme zu reagieren und andere Personen zu ignorieren. Inhalt: - Aufsetzen einer Umgebung für professionelle Python-Projekte - Training einer eigenen Text-to-Speech-Engine - Identifikation der Benutzer anhand ihrer Stimme - Klassifikation und Interpretation von Sprachbefehlen - Erklärung und Verwendung von Transformers für NLP- und NLU-Aufgaben - Führen langer Dialoge über ein Kontextgedächtnis.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Der Wandel Joseph Weizenbaums vom KI-Entwickler zum KI-Kritiker und sein Chatbot ELIZA. Analyse und Diskussion der Dokumentation 'Plug & Pray';Der Wandel Joseph Weizenbaums Vom Ki-entwickler Zum Ki-kritiker Und Sein Chatbot Eliza. Analyse Und Diskussion Der Dokumentation 'plug & Pray'; Taschenbuch Von Anonymous, Grin, 978-3-346-17607-3, Seitenanzahl: 2417,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann man Python verwenden, um KI zu implementieren?
Python ist eine beliebte Programmiersprache für die Implementierung von KI-Algorithmen. Es gibt verschiedene Bibliotheken und Frameworks wie TensorFlow, Keras und PyTorch, die speziell für die Entwicklung von KI-Modellen in Python entwickelt wurden. Mit diesen Tools können Entwickler neuronale Netzwerke, maschinelles Lernen und andere KI-Techniken implementieren und trainieren. Python bietet auch eine einfache Syntax und eine große Community, die den Entwicklungsprozess erleichtern. **
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Wie lautet die Syntax für eine Python-Funktion?
Die Syntax für eine Python-Funktion sieht folgendermaßen aus: def funktion_name(parameter): # Code der Funktion return output Die Funktion wird mit dem Schlüsselwort "def" eingeleitet, gefolgt vom Namen der Funktion und den Parametern in Klammern. Der Code der Funktion wird eingerückt und am Ende kann ein Rückgabewert mit dem Schlüsselwort "return" angegeben werden. **
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Wie lautet die Syntax für eine if- und-Anweisung in Python?
Die Syntax für eine if- und-Anweisung in Python sieht folgendermaßen aus: if Bedingung1 and Bedingung2: # Code, der ausgeführt wird, wenn beide Bedingungen erfüllt sind Die beiden Bedingungen werden mit dem logischen Operator "and" verknüpft. Wenn beide Bedingungen wahr sind, wird der Code innerhalb des if-Blocks ausgeführt. **
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Wie lautet die Syntax für eine for-Schleife in Python?
Die Syntax für eine for-Schleife in Python lautet: ``` for variable in sequence: # Code-Block ``` Die Variable wird dabei nacheinander mit den Werten aus der Sequenz belegt und der Code-Block wird für jeden Wert ausgeführt. **
Wie lautet die Syntax für die split-Funktion in Python?
Die Syntax für die split-Funktion in Python lautet: string.split(separator, maxsplit) Der Parameter "separator" gibt das Trennzeichen an, an dem der String aufgespalten werden soll. Der optionale Parameter "maxsplit" gibt an, wie oft der String maximal aufgespalten werden soll. **
Wie lautet die Syntax für eine while-Schleife in Python?
Die Syntax für eine while-Schleife in Python lautet: while Bedingung: # Code, der wiederholt ausgeführt wird, solange die Bedingung wahr ist Die Bedingung wird zu Beginn jeder Iteration überprüft. Solange die Bedingung wahr ist, wird der Codeblock innerhalb der Schleife ausgeführt. **
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Python für KI- und Daten-Projekte, Fachbücher von Johannes SchildgenErste Schritte mit Python. Johannes Schildgen holt Sie genau da ab, wo Sie stehen: egal, ob Sie ganz neu in der Welt der Programmierung sind oder schon Grundkenntnisse vorweisen können. Steigen Sie direkt mit Praxisbeispielen ein, die echte Probleme aus Ihrem Arbeitsalltag lösen. Datenanalyse und -visualisierung. Mithilfe von Jupyter Notebooks und Visual Studio Code schreiben Sie Skripte, mit denen Sie vorhandene Daten aufbereiten und lästige Routineaufgaben automatisieren können. Mithilfe von Web-Scraping lernen Sie auch, eigene Datenkorpora zu erstellen, mit denen Sie weiterarbeiten können. Machine Learning und KI. Binden Sie KI effektiv in Ihre Arbeit ein und lernen Sie, wie Sie ChatGPT und Co. wirklich nutzbringend verwenden können. Mathematische Spezialkenntnisse über die Funktionsweise von KI benötigen Sie übrigens nicht - die Beispiele bleiben problemlösungsorientiert und praxisnah.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Generative KI mit Python, Fachbücher von Bert GollnickIhr 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, OpenAI- und andere APIs, Agentensysteme, Deployment.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Gollnick, Bert: Generative KI mit PythonGenerative KI mit Python , KI im Unternehmenskontext - GenAI, Agenten und mehr! Der Guide für RAG-Anwendungen und Agentensysteme mit Vektordatenbanken und LLMs , Querlenker > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20250807, Autoren: Gollnick, Bert, Seitenzahl/Blattzahl: 510, Themenüberschrift: COMPUTERS / Artificial Intelligence / Generative AI, Keyword: Agentensysteme; Data Science; Datenaufbereitung KI; Entwickler Programmierer; Generative KI Buch; Hand-Buch Anleitung Tutorial; Hugging Face; LLMs; LangChain; NLP CrewAI AutoGen; OpenAI API Python; Prompt Engineering; RAG-Anwendungen; Retrieval Augmented GenAI; Vektordatenbanken, Fachschema: Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 240, Breite: 168, Höhe: 30, Gewicht: 954, Produktform: Gebunden,39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie programmiere ich KI mit Python?
Um KI mit Python zu programmieren, gibt es verschiedene Ansätze. Eine Möglichkeit ist die Verwendung von Bibliotheken wie TensorFlow oder Keras, die speziell für maschinelles Lernen und KI entwickelt wurden. Mit diesen Bibliotheken können neuronale Netzwerke erstellt und trainiert werden. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von Frameworks wie scikit-learn, die eine breite Palette von Algorithmen für maschinelles Lernen und KI bieten. Es ist wichtig, sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut zu machen und die entsprechenden Bibliotheken und Frameworks zu erlernen, um KI mit Python zu programmieren. **
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Um KI in Python offline verfügbar zu machen, müssen Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken und Modelle herunterladen und auf Ihrem Computer installieren. Sie können dies tun, indem Sie die entsprechenden Pakete von den offiziellen Websites der Bibliotheken herunterladen und sie dann mit pip installieren. Sobald die Bibliotheken installiert sind, können Sie Ihre KI-Anwendung offline ausführen, solange Sie über die erforderlichen Modelle und Daten verfügen. **
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Python für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Fachbücher von Hans-Bernhard WoyandIdeal für Einsteiger und Umsteiger Sie möchten Python als erste Programmiersprache erlernen oder die grundlegenden mathematisch-naturwissenschaftlichen Python-Bibliotheken kennenlernen? Dieses Buch bietet einen Einstieg in die Programmierung und die mathematischen Anwendungen von Python. Es eignet sich besonders für Studierende im Nebenfach Informatik, z.B. Ingenieure oder Naturwissenschaftler, und setzt keine Vorkenntnisse voraus. Auch Personen mit Programmiererfahrung finden in diesem Buch einen Einstieg in die wichtigsten mathematisch-naturwissenschaftlichen Python-Bibliotheken. Schwerpunkte des Buches sind die mathematischen Anwendungen sowie die Arbeit mit Numpy, Matplotlib, Sympy, Scipy, Scikit-Image und VPython. Mit zahlreichen Aufgaben und ausführlich kommentierten Lösungen. Die vierte Auflage des Buches wurde inhaltlich wie auch optisch komplett überarbeitet. Ein neues Kapitel erklärt, wie man mithilfe der Programmbibliothek Scikit-Image Grafiken und Fotografien bearbeiten kann. Folgende Themen werden dabei im Detail erklärt: - Grafiken und Bilder einlesen, darstellen und ausgeben - Farbbilder in Graustufenbilder wandeln und Bilder skalieren - Graustufenbilder durch Programmanweisungen erzeugen - Ecken ermitteln – Corner Detection - Kanten detektieren – Canny Filter - Kreise erkennen – Hough Transformation - Abgleich von Vorlagen – Template Matching.27,50 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Design, Test und Validierung von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen unter Anwendung der Programmiersprache Python, Taschenbuch von MichaelDesign, Test Und Validierung Von Machine Learning-basierten Empfehlungssystemen Unter Anwendung Der Programmiersprache Python, Taschenbuch Von Michael Gehrmann, Grin, 978-3-346-09199-4, Seitenanzahl: 4827,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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