KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln

KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln von Freiknecht,  Jonas
- Entwicklung 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 (u. a. LSTMs, ARIMA und Transformers) - Berücksichtigt auch die Themen Datenschutz und IT-Sicherheit - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim 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. Und Sie kommen mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. 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 rausgeben 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 ein paar Dinge mehr als die Marktführer. So können Sie ihm z. B. erlauben, nur auf Ihre Stimme zu reagieren und andere Personen zu ignorieren. AUS DEM 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 - Entwicklung von zehn funktionsfähigen Skills - Training einer eigenen Wettervorhersage - Build und Paketierung einer Python-Anwendung
Aktualisiert: 2023-06-13
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KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln

KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln von Freiknecht,  Jonas
- Entwicklung 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 (u. a. LSTMs, ARIMA und Transformers) - Berücksichtigt auch die Themen Datenschutz und IT-Sicherheit - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim 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. Und Sie kommen mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. 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 rausgeben 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 ein paar Dinge mehr als die Marktführer. So können Sie ihm z. B. erlauben, nur auf Ihre Stimme zu reagieren und andere Personen zu ignorieren. AUS DEM 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 - Entwicklung von zehn funktionsfähigen Skills - Training einer eigenen Wettervorhersage - Build und Paketierung einer Python-Anwendung
Aktualisiert: 2023-05-30
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KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln

KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln von Freiknecht,  Jonas
- Entwicklung 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 (u. a. LSTMs, ARIMA und Transformers)- Berücksichtigt auch die Themen Datenschutz und IT-Sicherheit- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim 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. Und Sie kommen mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. 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 rausgeben 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 ein paar Dinge mehr als die Marktführer. So können Sie ihm z. B. erlauben, nur auf Ihre Stimme zu reagieren und andere Personen zu ignorieren. AUS DEM 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- Entwicklung von zehn funktionsfähigen Skills- Training einer eigenen Wettervorhersage- Build und Paketierung einer Python-Anwendung
Aktualisiert: 2022-12-08
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KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln

KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln von Freiknecht,  Jonas
- Entwicklung 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 (u. a. LSTMs, ARIMA und Transformers)- Berücksichtigt auch die Themen Datenschutz und IT-Sicherheit- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim 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. Und Sie kommen mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. 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 rausgeben 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 ein paar Dinge mehr als die Marktführer. So können Sie ihm z. B. erlauben, nur auf Ihre Stimme zu reagieren und andere Personen zu ignorieren. AUS DEM 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- Entwicklung von zehn funktionsfähigen Skills- Training einer eigenen Wettervorhersage- Build und Paketierung einer Python-Anwendung
Aktualisiert: 2022-12-08
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KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln

KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln von Freiknecht,  Jonas
- Entwicklung 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 (u. a. LSTMs, ARIMA und Transformers) - Berücksichtigt auch die Themen Datenschutz und IT-Sicherheit - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim 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. Und Sie kommen mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. 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 rausgeben 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 ein paar Dinge mehr als die Marktführer. So können Sie ihm z. B. erlauben, nur auf Ihre Stimme zu reagieren und andere Personen zu ignorieren. AUS DEM 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 - Entwicklung von zehn funktionsfähigen Skills - Training einer eigenen Wettervorhersage - Build und Paketierung einer Python-Anwendung
Aktualisiert: 2022-12-13
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Big Data in der Praxis

Big Data in der Praxis von Freiknecht,  Jonas, Papp,  Stefan
Diese komplett überarbeitete Neuauflage bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und erfahren, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit Big Data einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu lernen. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit den Autoren bauen Sie Schritt für Schritt viele kleinere Projekte auf bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen Die zweite Auflage ergänzt das Buch um zahlreiche neue Themen wie Apache Spark, Apache Kafka und weitere Technologien, die vor allem darauf abzielen, Antwortzeiten kurz zu halten und so ein interaktives Arbeiten zu ermöglichen. Ebenso werden die für Firmen so wichtigen Themen Data Governance und Sicherheit behandelt. Im Internet: 18 fertige Beispiel-Projekte auf Basis von Hadoop, HBase, Hive und D3.js plus Videotutorials EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Aktualisiert: 2022-10-11
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Big Data in der Praxis

Big Data in der Praxis von Freiknecht,  Jonas, Papp,  Stefan
Diese komplett überarbeitete Neuauflage bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und erfahren, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit Big Data einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu lernen. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit den Autoren bauen Sie Schritt für Schritt viele kleinere Projekte auf bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen Die zweite Auflage ergänzt das Buch um zahlreiche neue Themen wie Apache Spark, Apache Kafka und weitere Technologien, die vor allem darauf abzielen, Antwortzeiten kurz zu halten und so ein interaktives Arbeiten zu ermöglichen. Ebenso werden die für Firmen so wichtigen Themen Data Governance und Sicherheit behandelt. Im Internet: 18 fertige Beispiel-Projekte auf Basis von Hadoop, HBase, Hive und D3.js plus VideotutorialsEXTRA: E-Book inside
Aktualisiert: 2022-12-15
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Spiele entwickeln mit Gamestudio

Spiele entwickeln mit Gamestudio von Freiknecht,  Jonas
- Für alle, die ihr eigenes Spiel entwickeln wollen; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich- Auf DVD: 37 vertonte, sehr ausführliche Videotutorials zur Bedienung des World- und des Model-Editors (Gesamtdauer: 145 Minuten), die Gratis-Edition von Gamestudio A8 sowie alle Beispiele aus dem Buch- Im Internet: ein exemplarisches Role Playing Game plus ein Zusatzkapitel, welches das Spiel im Detail dokumentiertDieses umfassende Handbuch zeigt Ihnen, wie Sie die Autorensoftware Gamestudio bedienen, um ein eigenes Spiel zu programmieren. Sie werden sich mit den Editoren vertraut machen, um 3D-Welten zu entwerfen und ihnen mit selbst gemachten Spielfiguren und Gegenständen Leben einzuhauchen. Sie werden lernen, wie man ein Projekt so plant, dass es realisierbar ist, gut aussieht und: Spaß macht!Schritt für Schritt wird Ihnen auf spielerische Art und Weise erklärt, wie Sie die Programmiersprache Lite-C und die Funktionen der Gamestudio-API einsetzen. Sie werden 3D-Welten laden, deren Bewohner mit Funktionen versehen und diese auf Klicks mit der Maus, auf ein "Anrempeln", auf ein Näherkommen des Spielers und anderer Non-Player-Characters reagieren lassen. Sie werden eine realistische Naturlandschaft dynamisch mit Pflanzen und Gräsern versehen, zwischen verschiedenen Levels hin und her wechseln, dynamische Ladebildschirme erstellen und und und… Zum Schluss wird ein kleines Rollenspiel entwickelt, in dem alle beschriebenen Techniken zum Einsatz kommen wie z.B. Inventare, Handel, Dialoge, Quests, Kämpfe und Umgebungseffekte.AUS DEM INHALT:Einführung in Gamestudio A8: Engine & Editoren // Lite-C: Grundlagen & Techniken // Perspektivik: verschiedene Kameratypen implementieren // GUI-Programmierung: Steuerelemente platzieren // Sounds, Musik & Videos: Multimedia-Dateien abspielen // Die Physik-Engine: Physik als Spielelement // Effekte: Licht, Schatten, Nebel, Wetter erzeugen // Rendering: Einsatz von Shadern // Performance messen & optimieren // Debugging: Features & Methoden // Künstliche Intelligenz: den Charakteren Leben einhauchen // Multiplayer: Single-Screen- und Netzwerkspiele // Ausliefern eines Spiels // Level- und Modeldesign // Beispiel: Planung eines kleinen RPG
Aktualisiert: 2020-06-18
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Big Data in der Praxis

Big Data in der Praxis von Freiknecht,  Jonas, Papp,  Stefan
Diese komplett überarbeitete Neuauflage bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und erfahren, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit Big Data einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu lernen. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit den Autoren bauen Sie Schritt für Schritt viele kleinere Projekte auf bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen Die zweite Auflage ergänzt das Buch um zahlreiche neue Themen wie Apache Spark, Apache Kafka und weitere Technologien, die vor allem darauf abzielen, Antwortzeiten kurz zu halten und so ein interaktives Arbeiten zu ermöglichen. Ebenso werden die für Firmen so wichtigen Themen Data Governance und Sicherheit behandelt. Im Internet: 18 fertige Beispiel-Projekte auf Basis von Hadoop, HBase, Hive und D3.js plus Videotutorials
Aktualisiert: 2022-12-15
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