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Was sind die grundlegenden Prinzipien und Ziele von DevOps in der Softwareentwicklung? Wie können Unternehmen von der Implementierung von DevOps-Prozessen profitieren?
Die grundlegenden Prinzipien von DevOps sind die Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb, Automatisierung von Prozessen und kontinuierliche Verbesserung. Die Ziele sind eine schnellere Bereitstellung von Software, höhere Qualität und Zuverlässigkeit der Anwendungen sowie eine bessere Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen. Unternehmen können von der Implementierung von DevOps-Prozessen profitieren, indem sie ihre Time-to-Market verkürzen, die Effizienz steigern, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit verbessern. Durch die Automatisierung von Prozessen können Fehler reduziert und die Zusammenarbeit zwischen Teams verbessert werden. **
Können digitale Lernvideos Fachbücher und analoges Lernen ersetzen?
Digitale Lernvideos können eine wertvolle Ergänzung zu Fachbüchern und analogem Lernen sein, da sie visuelle und auditive Elemente bieten und den Lernenden interaktiv einbinden können. Sie können jedoch nicht vollständig Fachbücher und analoges Lernen ersetzen, da sie oft nur einen begrenzten Ausschnitt des Lernstoffes abdecken und nicht die gleiche Tiefe und Breite an Informationen bieten können wie ein Buch. Es ist wichtig, verschiedene Lernmethoden zu kombinieren, um ein umfassendes Verständnis eines Themas zu erreichen. **
Ähnliche Suchbegriffe für DevOps-Fachbücher-von-Sujeevan
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Produkte zum Begriff DevOps-Fachbücher-von-Sujeevan:
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DevOps für Dummies, Fachbücher von Isolde KommerDas Buch "DevOps für Dummies" bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Praktiken von DevOps, einem Ansatz, der Softwareentwicklung und IT-Auslieferung miteinander verbindet. Es richtet sich an alle, die entweder bereits nach DevOps-Prinzipien arbeiten oder eine Umstellung in Betracht ziehen. Die Autorin Isolde Kommer erläutert, wie Unternehmen durch die Implementierung von DevOps schnellere Release-Zyklen erreichen und Ressourcen effizienter nutzen können. Das Buch enthält eine detaillierte Roadmap für die Umstellung, beschreibt notwendige Management- und Technologieentscheidungen sowie die erforderlichen Tools. Zudem werden wichtige Veränderungen in der Unternehmenskultur angesprochen, die für eine erfolgreiche Implementierung von DevOps notwendig sind. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für alle, die die Vorteile von DevOps nutzen möchten und auf der Suche nach praktischen Anleitungen sind.28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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DevOps for the Desperate, Fachbücher von Bradley SmithDevOps für die Verzweifelten ist ein praxisnaher, unkomplizierter Leitfaden für diejenigen, die in einer DevOps-Umgebung landen und schnell einsatzbereit sein müssen. Dieses Buch führt in die grundlegenden Konzepte ein, die Softwareentwickler kennen müssen, um in einer modernen DevOps-Umgebung erfolgreich zu sein, einschliesslich Infrastructure as Code, Konfigurationsmanagement, Sicherheit, Containerisierung und Orchestrierung, Überwachung und Alarmierung sowie Fehlersuche. Die Leser werden anhand praktischer Beispiele lernen, wie sie häufige DevOps-Aufgaben angehen können. Das Buch beginnt mit einer Erkundung der DevOps-Konzepte unter Verwendung von Vagrant und Ansible, um Systeme mit wiederholbaren und vorhersehbaren Zuständen zu erstellen, einschliesslich der Konfiguration eines Hosts mit benutzerbasierter Sicherheit. Als Nächstes folgt ein Crashkurs zur Containerisierung, Orchestrierung und Bereitstellung mit Docker, Kubernetes und einer CI/CD-Pipeline. Das Buch schliesst mit einer Einführung in die Überwachung und Alarmierung sowie Tipps zur Fehlersuche bei häufigen Problemen mit Hosts und Anwendungen. Sie werden lernen, wie man: - Ansible verwendet, um Benutzer und Gruppen zu verwalten und komplexe Passwörter durchzusetzen - Eine Sicherheitsrichtlinie für administrative Berechtigungen erstellt und eine hostbasierte Firewall automatisiert - Mit Docker beginnt, um Anwendungen zu containerisieren, Kubernetes für die Orchestrierung zu nutzen und Code mit einer CI/CD-Pipeline bereitzustellen - Einen Überwachungs-Stack aufbaut, häufige Metrikmuster untersucht und Alarme auslöst - Häufige Probleme und Fehler auf Hosts behebt und analysiert.28,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Cloud Native DevOps mit Kubernetes, Fachbücher von Justin DomingusRevolution in der Cloud. Gewinnen Sie einen Überblick über den Einsatz eines Kubernetes-Clusters mit besonderer Berücksichtigung für den DevOps-Einsatz. Learning by doing: Entwickeln und deployen Sie eine Beispielanwendung in der Cloud mit Kubernetes. Praktische Entscheidungshilfe: Wählen Sie die passenden Tools und Frameworks für Ihre Arbeit. Inkl. vieler Best Practices, Ratschläge und Problemlösungen. Cloud-Experten John Arundel und Justin Domingus zeigen Ihnen in diesem pragmatischen Buch, was Kubernetes kann, welche Tools und Frameworks Ihnen zur Verfügung stehen und wie Sie in der Cloud eine Anwendung mit Kubernetes entwickeln und deployen. Erfahren Sie alles über das Ökosystem von Kubernetes und lernen Sie erprobte Lösungen für die alltäglichen Probleme kennen. Bauen Sie Schritt für Schritt eine Cloud-native Beispielanwendung und die zugehörige Infrastruktur auf, zusammen mit einer Entwicklungsumgebung und Continuous-Development-Pipeline, die Sie für Ihre eigenen Anwendungen nutzen können. Verstehen Sie die Grundprinzipien von Containern und Kubernetes - es sind keine Vorkenntnisse notwendig. Betreiben Sie Ihre eigenen Cluster oder wählen Sie einen Managed Kubernetes Service von Amazon, Google oder anderen Anbietern aus. Nutzen Sie Kubernetes, um Ressourceneinsatz und Container-Lebenszyklen zu managen. Optimieren Sie Cluster in Bezug auf Kosten, Performance, Resilienz, Kapazität und Skalierbarkeit. Lernen Sie die besten Tools für das Entwickeln, Testen und Deployen Ihrer Anwendungen kennen. Wenden Sie die aktuellen Best Practices in den Bereichen Sicherheit, Observabilität und Monitoring an. Übernehmen Sie DevOps-Prinzipien, um Ihren Entwicklungsteams dabei zu helfen, schnell, effektiv und lean zu werden.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden. **
Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten. **
Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz. **
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DevOps, Fachbücher von Sujeevan VijayakumaranDevOps bedeutet nicht, dass Entwickler und Admins nun die gleichen Jobs erledigen. DevOps bedeutet auch nicht, dass man beim Programmieren täglich neue Tools einsetzen muss, es keine geplanten Deployments mehr gibt und Software nur noch in Containern läuft. DevOps ist viel grösser: Es verspricht eine neue Kultur der Zusammenarbeit sowie bessere Prozesse und Workflows. So liefern Sie Änderungen schneller aus und sorgen für kürzere Feedback-Schleifen zwischen Nutzern, Operations und Entwicklern. In zahlreichen Projekten hat Sujeevan Vijayakumaran gelernt, was in der Entwicklung und im Betrieb moderner Software gut funktioniert. Mit vielen Beispielen und Praxistipps zeigt er Ihnen, wie Sie eine moderne und zeitgemässe Arbeitsumgebung für Ihre IT-Projekte schaffen und die DevOps-Transformation in Ihrem Team gelingt. Aus dem Inhalt: Effizientes Zusammenarbeiten beim Programmieren Schlanke Build-Prozesse Frühe, schnelle und automatisierte Qualitätssicherung Schnellere Releases erstellen und deployen Den Dienst betreiben und überwachen Sicherheit und Compliance unter einen Hut bringen Continuous Integration: Tools richtig einsetzen Continuous Delivery praktisch umsetzen Monitoring und Observability für mehr Durchsicht Mit DevOps-Plattformen die Toollandschaft vereinfachen Jenseits von Kultur und Tools.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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DevOps für Dummies, Fachbücher von Isolde KommerDas Buch "DevOps für Dummies" bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Praktiken von DevOps, einem Ansatz, der Softwareentwicklung und IT-Auslieferung miteinander verbindet. Es richtet sich an alle, die entweder bereits nach DevOps-Prinzipien arbeiten oder eine Umstellung in Betracht ziehen. Die Autorin Isolde Kommer erläutert, wie Unternehmen durch die Implementierung von DevOps schnellere Release-Zyklen erreichen und Ressourcen effizienter nutzen können. Das Buch enthält eine detaillierte Roadmap für die Umstellung, beschreibt notwendige Management- und Technologieentscheidungen sowie die erforderlichen Tools. Zudem werden wichtige Veränderungen in der Unternehmenskultur angesprochen, die für eine erfolgreiche Implementierung von DevOps notwendig sind. Dieses Fachbuch ist eine wertvolle Ressource für alle, die die Vorteile von DevOps nutzen möchten und auf der Suche nach praktischen Anleitungen sind.28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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DevOps for the Desperate, Fachbücher von Bradley SmithDevOps für die Verzweifelten ist ein praxisnaher, unkomplizierter Leitfaden für diejenigen, die in einer DevOps-Umgebung landen und schnell einsatzbereit sein müssen. Dieses Buch führt in die grundlegenden Konzepte ein, die Softwareentwickler kennen müssen, um in einer modernen DevOps-Umgebung erfolgreich zu sein, einschliesslich Infrastructure as Code, Konfigurationsmanagement, Sicherheit, Containerisierung und Orchestrierung, Überwachung und Alarmierung sowie Fehlersuche. Die Leser werden anhand praktischer Beispiele lernen, wie sie häufige DevOps-Aufgaben angehen können. Das Buch beginnt mit einer Erkundung der DevOps-Konzepte unter Verwendung von Vagrant und Ansible, um Systeme mit wiederholbaren und vorhersehbaren Zuständen zu erstellen, einschliesslich der Konfiguration eines Hosts mit benutzerbasierter Sicherheit. Als Nächstes folgt ein Crashkurs zur Containerisierung, Orchestrierung und Bereitstellung mit Docker, Kubernetes und einer CI/CD-Pipeline. Das Buch schliesst mit einer Einführung in die Überwachung und Alarmierung sowie Tipps zur Fehlersuche bei häufigen Problemen mit Hosts und Anwendungen. Sie werden lernen, wie man: - Ansible verwendet, um Benutzer und Gruppen zu verwalten und komplexe Passwörter durchzusetzen - Eine Sicherheitsrichtlinie für administrative Berechtigungen erstellt und eine hostbasierte Firewall automatisiert - Mit Docker beginnt, um Anwendungen zu containerisieren, Kubernetes für die Orchestrierung zu nutzen und Code mit einer CI/CD-Pipeline bereitzustellen - Einen Überwachungs-Stack aufbaut, häufige Metrikmuster untersucht und Alarme auslöst - Häufige Probleme und Fehler auf Hosts behebt und analysiert.28,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die grundlegenden Prinzipien und Ziele von DevOps in der Softwareentwicklung? Wie können Unternehmen von der Implementierung von DevOps-Prozessen profitieren?
Die grundlegenden Prinzipien von DevOps sind die Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb, Automatisierung von Prozessen und kontinuierliche Verbesserung. Die Ziele sind eine schnellere Bereitstellung von Software, höhere Qualität und Zuverlässigkeit der Anwendungen sowie eine bessere Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen. Unternehmen können von der Implementierung von DevOps-Prozessen profitieren, indem sie ihre Time-to-Market verkürzen, die Effizienz steigern, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit verbessern. Durch die Automatisierung von Prozessen können Fehler reduziert und die Zusammenarbeit zwischen Teams verbessert werden. **
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Können digitale Lernvideos Fachbücher und analoges Lernen ersetzen?
Digitale Lernvideos können eine wertvolle Ergänzung zu Fachbüchern und analogem Lernen sein, da sie visuelle und auditive Elemente bieten und den Lernenden interaktiv einbinden können. Sie können jedoch nicht vollständig Fachbücher und analoges Lernen ersetzen, da sie oft nur einen begrenzten Ausschnitt des Lernstoffes abdecken und nicht die gleiche Tiefe und Breite an Informationen bieten können wie ein Buch. Es ist wichtig, verschiedene Lernmethoden zu kombinieren, um ein umfassendes Verständnis eines Themas zu erreichen. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Cloud Native DevOps mit Kubernetes, Fachbücher von Justin DomingusRevolution in der Cloud. Gewinnen Sie einen Überblick über den Einsatz eines Kubernetes-Clusters mit besonderer Berücksichtigung für den DevOps-Einsatz. Learning by doing: Entwickeln und deployen Sie eine Beispielanwendung in der Cloud mit Kubernetes. Praktische Entscheidungshilfe: Wählen Sie die passenden Tools und Frameworks für Ihre Arbeit. Inkl. vieler Best Practices, Ratschläge und Problemlösungen. Cloud-Experten John Arundel und Justin Domingus zeigen Ihnen in diesem pragmatischen Buch, was Kubernetes kann, welche Tools und Frameworks Ihnen zur Verfügung stehen und wie Sie in der Cloud eine Anwendung mit Kubernetes entwickeln und deployen. Erfahren Sie alles über das Ökosystem von Kubernetes und lernen Sie erprobte Lösungen für die alltäglichen Probleme kennen. Bauen Sie Schritt für Schritt eine Cloud-native Beispielanwendung und die zugehörige Infrastruktur auf, zusammen mit einer Entwicklungsumgebung und Continuous-Development-Pipeline, die Sie für Ihre eigenen Anwendungen nutzen können. Verstehen Sie die Grundprinzipien von Containern und Kubernetes - es sind keine Vorkenntnisse notwendig. Betreiben Sie Ihre eigenen Cluster oder wählen Sie einen Managed Kubernetes Service von Amazon, Google oder anderen Anbietern aus. Nutzen Sie Kubernetes, um Ressourceneinsatz und Container-Lebenszyklen zu managen. Optimieren Sie Cluster in Bezug auf Kosten, Performance, Resilienz, Kapazität und Skalierbarkeit. Lernen Sie die besten Tools für das Entwickeln, Testen und Deployen Ihrer Anwendungen kennen. Wenden Sie die aktuellen Best Practices in den Bereichen Sicherheit, Observabilität und Monitoring an. Übernehmen Sie DevOps-Prinzipien, um Ihren Entwicklungsteams dabei zu helfen, schnell, effektiv und lean zu werden.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Ethem AlpaydinMaschinelles Lernen ist die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dieses Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik und Mustererkennung und kombiniert die unterschiedlichen Ansätze, um effiziente Lösungen zu finden. Diese Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning und erweitert die Inhalte über mehrlagige Perzeptrone und bestärkendes Lernen. Eine neue Sektion über erzeugende gegnerische Netzwerke ist ebenfalls dabei.72,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz und Robotik, Fachbücher von Christian Heinze, Björn Steinrötter, Martin EbersDas Fachbuch "Künstliche Intelligenz und Robotik" bietet eine umfassende und fundierte Analyse der rechtlichen Fragestellungen, die sich aus der Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik ergeben. Es richtet sich an Fachleute aus den Bereichen Wirtschaft, Wissenschaft und Recht und beleuchtet die Herausforderungen, die mit der bevorstehenden europäischen KI-Verordnung ab August 2024 einhergehen. Das Werk gliedert sich in mehrere Abschnitte, die sowohl technische als auch regulatorische Aspekte behandeln. Zudem werden spezifische rechtliche Implikationen in verschiedenen Rechtsgebieten wie Vertragsrecht, Zivilrecht, Verbraucherrecht und Datenschutz behandelt. Anwendungsbeispiele aus der Praxis, wie Legal Tech und Smart Contracts, runden das Buch ab und bieten wertvolle Einblicke in die zukünftige Entwicklung dieser Technologien.229,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz. **
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