Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-19
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-19
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-19
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-11
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Neue Märkte und Technologien, sich verändernde Kundenbedürfnisse – Startups sind darauf eingestellt, unter diesen Bedingungen zu operieren. Aber wie steht es um etablierte Unternehmen und Organisationen? Wie können auch sie Innovation konsequent vorantreiben und IT zu ihrem Wettbewerbsvorteil machen?
Jez Humble, Joanne Molesky und Barry O‘Reilly plädieren sehr überzeugend dafür, das Potenzial des Lean-Mindset gerade auch für größere Unternehmen zu nutzen. Die Autoren werden hierbei ganz konkret. Sie zeigen, wie erfolgreiche Organisationen Lean-Startup- und DevOps-Methoden auf die typischen Aufgabenstellungen von Unternehmen anwenden – und zwar in allen Bereichen. Das Buch illustriert das agile Vorgehen anhand zahlreicher Fallstudien und präsentiert einen beeindruckenden Fundus an Strategien, Ansätzen und Methoden. Ob Vorstandsmitglieder, Geschäftsführer, Abteilungsleiter oder Produktmanager: Lean-Interessierte erhalten praktische Anleitungen zu typischen unternehmerischen Herausforderungen.
Erfahren Sie, wie Sie:
- Produkte und Geschäftsmodelle mit echtem Kundennutzen entwickeln und validieren
- Investitionsrisiken messen und bewerten
- das Potenzial Ihrer Teams durch Visionen und Handlungsspielräume entfalten
- die Prozesse in Ihrer Organisation laufend verbessern
- Softwareentwicklung durch Continuous Delivery, Continuous Integration und Testautomatisierung beschleunigen
- Innovation als Teil Ihres Portfolios stärken
- in umfassenden Programmen Mitarbeiter fördern, Qualität und Geschwindigkeit der Produktauslieferung erhöhen und Kosten senken
u.v.a.m.
» …destined to be the classic, authoritative reference for how organizations plan, organize, implement, and measure their work… Any business leader who cares about creating competitive advantage through
technology and building a culture of innovation needs to read this book.«
Gene Kim, Co-Autor von »Projekt Phoenix: Der Roman über IT und DevOps«
»Lean Enterprise provides a pragmatic toolkit of strategies and practices for establishing high performing organizations. It should be required reading for every executive who understands that we’re all in the technology business now.«
Stephen Foreshew-Cain, COO, UK Government Digital Service
Aktualisiert: 2023-06-11
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Echter Mehrwert statt Feature-Sammelsurium
Aktualisiert: 2023-06-11
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Herausragendes Fachbuch zu TypeScript und seinem Ökosystem
Aktualisiert: 2023-06-11
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Der praxisnahe Überblick über die gesamte Data-Engineering-Landschaft
Aktualisiert: 2023-06-11
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- Für alle, die noch unsicher sind, ob und wie Agile in Ihrer Branche und Ihrem Kontext funktionieren könnte.
- Die wesentlichen Ideen von Agile pointiert vermittelt.
- Agile nicht nur für die Softwareentwicklung – sondern auch für Führungskräfte, Marketing- und Vertriebsteams.
- Inkl. Fragenkatalog, mit dem Teams ermitteln können, wie sie agile Werte in die Praxis umsetzen und ihren Erfolg messen werden.
Die agile Bewegung gibt konkrete, umsetzbare Antworten auf die Frage, die viele in Unternehmen nachts wachhält: Wie bleiben wir in einer sich schnell verändernden und unvorhersehbaren Welt erfolgreich? "Agile" hat bereits verändert, wie moderne Unternehmen Software entwickeln und ausliefern. Dieses praktische Buch zeigt, wie ganze Unternehmen - von Produktmanagern und Ingenieuren bis hin zu Marketingspezialisten und Führungskräften - agile Praktiken und die entsprechende Haltung zum Einsatz bringen.
Der Autor Matt LeMay erklärt "Agile" prägnant und ohne Jargon und liefert konkrete und umsetzbare Schritte, die jedem Team helfen, seine spezifischen Werte und Prinzipien in die Praxis umzusetzen. Beispiele aus einer Vielzahl von Organisationen, darunter kleine NGOs und globale Finanzunternehmen, lassen branchen- und funktionsübergreifend die grundlegenden Aspekte von Agilität lebendig werden.
- Verstehen Sie genau, was agiles Arbeiten auszeichnet und warum es wichtig ist
- Nutzen Sie "Agile", um die spezifischen Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens zu realisieren
- Setzen Sie die Theorie der Kundenorientierung in echte Praxis um
- Hören Sie auf, Zeit mit einer "Berichts- und Kritikkultur" zu verschwenden und fangen Sie an, bessere Entscheidungen zu treffen
- Schaffen Sie einen harmonischen Zyklus von Lernen, Zusammenarbeit und Auslieferung
- Lernen Sie von "Agile"-Experten in Unternehmen wie IBM, Spotify und Coca-Cola
Aktualisiert: 2023-06-11
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Das Raspberry-Pi-Universum wächst täglich. Ständig werden neue Erweiterungs-Boards und Software-Bibliotheken für den Single-Board-Computer entwickelt.
Die zweite Ausgabe dieses beliebten Kochbuchs bietet mehr als 240 Hands-on-Rezepte für den Betrieb des kleinen Low-Cost-Computers mit Linux und für die Programmierung des Pi mit Python. Außerdem erläutert es die Anbindung von Sensoren, Motoren und anderer Hardware, einschließlich Arduino und das Internet der Dinge.
Power-Maker und Autor Simon Monk vermittelt grundlegendes Know-how, das Ihnen hilft, auch neue Technologien und Entwicklungen zu verstehen und so mit dem Raspberry-Pi-Ökosystem mitzuwachsen. Dieses Kochbuch ist ideal für Programmierer und Bastler, die mit dem Pi bereits erste Erfahrungen gemacht haben. Alle Codebeispiele sind auf der Website zum Buch verfügbar.
- Richten Sie Ihren Raspberry Pi ein und verbinden Sie ihn mit dem Netz.
- Arbeiten Sie mit seinem Linux-basierten Betriebssystem Raspbian.
- Lernen Sie, den Pi mit Python zu programmieren.
- Verleihen Sie Ihrem Pi »Augen« für Anwendungen, die maschinelles Sehen erfordern.
- Steuern Sie Hardware über den GPIO-Anschluss.
- Verwenden Sie den Raspberry Pi, um unterschiedliche Motoren zu betreiben.
- Arbeiten Sie mit Schaltern, Tastaturen und anderen digitalen Eingaben.
- Verwenden Sie Sensoren zur Messung von Temperatur, Licht und Entfernung.
- Realisieren Sie auf verschiedenen Wegen eine Verbindung zu IoT-Geräten.
- Entwerfen Sie dynamische Projekte mit Raspberry Pi und dem Arduino.
Aktualisiert: 2023-06-11
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Linux – kurz & gut ist das optimale Nachschlagewerk für Linux-
Anwender. Einsteiger erhalten rasch einen Überblick über die
gängigsten Kommandos. Profis finden in dieser kompakten
Taschenreferenz alle relevanten Angaben zu nützlichen Befehlen,
ihrer Funktionalität, ihrer Syntax und ihren gebräuchlichsten Optionen. Durch gezieltes Nachschlagen oder beim Stöbern vertiefen Sie Ihr Linux-Wissen und bewegen sich noch souveräner auf der Kommandozeile.
Diese dritte Auflage wurde durchgehend überarbeitet und um etliche Befehle erweitert. Die Referenz deckt distributionsübergreifend
die folgenden Themen ab:
- Dateisystem, Verzeichnisse und Shells
- Dateien erzeugen und bearbeiten
- Dateitextmanipulation und Pipelines
- Backups und externe Speicherung
- Prozesse betrachten und steuern
- Benutzerzugänge verwalten
- Benutzer und Administratoren
- Superuser werden
- Netzwerkverbindungen
- Audio und Video
- Software installieren
- Mit Shell-Skripten programmieren
Diese dritte, durchgehend überarbeitete Auflage konzentriert sich ausschließlich auf Kommandozeilenbefehle (distributionsübergreifend). Die Auswahl der beschriebenen Befehle wurde auf den neuesten Stand gebracht.
Aktualisiert: 2023-06-11
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Laravel von Grund auf verstehen und professionell einsetzen
Aktualisiert: 2023-06-11
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Lassen Sie sich von Deep Learning nicht abschrecken! Dank Frameworks wie Keras und TensorFlow ist der schnelle Einstieg in die Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen nun auch für Softwareentwickler ohne umfassende Machine-Learning-Kenntnisse möglich. Mit den Rezepten aus diesem Buch lernen Sie, typische Aufgabenstellungen des Deep Learning zu lösen, wie etwa die Klassifizierung und Generierung von Texten, Bildern und Musik.
Jedes Kapitel behandelt ein Projekt, wie z.B. das Trainieren eines Empfehlungssystems für Musik. Schritt für Schritt wird gezeigt, wie das jeweilige Projekt umgesetzt wird. Darüber hinaus beschreibt der Autor Douwe Osinga zahlreiche Techniken, die Ihnen helfen, wenn Sie einmal nicht mehr weiterwissen. Alle Codebeispiele sind in Python geschrieben und auf GitHub als Python-Notebooks frei verfügbar.
Aus dem Inhalt:
- Entwickeln Sie Deep-Learning-Anwendungen, die Nutzern einen echten Mehrwert bieten
- Berechnen Sie Ähnlichkeiten von Texten mithilfe von Word-Embeddings
- Erstellen Sie ein Empfehlungssystem für Filme basierend auf Wikipedia-Links
- Visualisieren Sie die internen Vorgänge einer künstlichen Intelligenz, um nachvollziehen zu können, wie diese arbeitet
- Entwickeln Sie ein Modell, das passende Emojis für Textpassagen vorschlägt
- Realisieren Sie einen Reverse-Image-Search-Dienst mithilfe von vortrainierten Netzwerken
- Vergleichen Sie, wie Generative Adversarial Networks, Autoencoder und LSTM-Netzwerke Icons erzeugen
- Trainieren Sie ein Klassifikationsmodell für Musikstile und lassen Sie es Musikstücke dementsprechend zuordnen
“Dieses Buch bietet einen großartigen Einstieg
in Deep Learning für alle, denen praktische Ergebnisse wichtiger sind als die Theorie. Es hat dem Entwicklungsteam meines neuen Musik-Tech-Startups Weav dabei geholfen, schnell mit Deep Learning zu starten. Dieses Buch ist perfekt geeignet für jeden, der Interesse
an praxisorientiertem Machine Learning hat.”
— Lars Rasmussen, Mitbegründer von Google Maps
Aktualisiert: 2023-06-11
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Werden Sie zum Power BI-Profi!
Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisierte Neuauflage des Bestsellers zu TensorFlow 2 und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-11
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Die Merkmalskonstruktion, auch Feature Engineering genannt, ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der die Leistung der Modelle stark beeinflusst. In diesem praxisnahen Buch lernen Sie Techniken, um Merkmale – numerische Repräsentationen eines bestimmten Aspekts von Rohdaten – zu gewinnen und mit maschinellen Lernmodellen nutzbar zu machen. Jedes Kapitel führt Sie durch eine spezifische Aufgabe der Datenanalyse wie etwa die Darstellung von Text- oder Bilddaten. Diese Beispiele veranschaulichen die wichtigsten Prinzipien der Merkmalskonstruktion.
Statt diese Prinzipien nur zu beschreiben, legen die Autorinnen Alice Zheng und Amanda Casari im gesamten Buch den Schwerpunkt auf die praktische Anwendung mit Übungen. Das Schlusskapitel vertieft das Gelernte, indem es verschiedene Techniken der Merkmalskonstruktion auf einen realen, strukturierten Datensatz anwendet. In den Beispielen werden Python-Pakete wie numpy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib verwendet.
Aus dem Inhalt:
- Merkmalskonstruktion an numerischen Daten: Filter, Klasseneinteilung, Skalierung, logarithmische und Potenz-Transformationen
- Techniken für natürlichen Text: Bag-of-Words-Modelle, n-Gramme und Phrasenerkennung
- Frequenzfilterung und Merkmalsskalierung zum Entfernen aussageloser Merkmale
- Kodierungstechniken für Kategorievariablen, darunter Merkmals-Hashing und Klassenzählung
- Modellgesteuerte Merkmalskonstruktion mit der Hauptkomponentenanalyse
- Das Konzept der Modellkombination mit dem k-Means-Algorithmus als Technik zur Merkmalserzeugung
- Gewinnung von Bildmerkmalen anhand manueller und Deep-Learning-Techniken
"Datenaufbereitung und Merkmalskonstruktion haben sich in vielen Anwendungen als die wichtigsten Einflussfaktoren für die Leistungsfähigkeit der Modelle erwiesen. Ich freue mich, dass es endlich ein Buch gibt, das sich nur diesem Thema widmet. Alice und Amanda erklären sehr detailliert die Feinheiten vieler verbreiteter Techniken."
— Andreas C. MüllerDozent für Machine Learning an der Universität von Columbia und Kernentwickler bei scikit-learn
Aktualisiert: 2023-06-11
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Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen trainiert werden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. Dieses Buch ist eine praktische Einführung in TensorFlow, die führende Open-Source-Softwarebibliothek zum Erstellen und Anlernen von Deep-Learning-Netzen - zum Beispiel für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse.
Es bietet einer technisch orientierten Leserschaft einen praktischen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow - von Datenanalytikern und Ingenieuren bis hin zu Studenten und Wissenschaftlern. Zunächst starten Sie mit einigen einfachen Beispielaufgaben mit TensorFlow, anschließend tauchen Sie tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe.
Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme in TensorFlow zu erstellen und im Produktvertrieb einzusetzen.
Aus dem Inhalt:
- Steigen Sie schnell in die Benutzung von TensorFlow ein.
- Lernen Sie von der Pike auf, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu modellieren.
- Trainieren Sie verbreitete Deep-Learning-Modelle für Computer Vision und Sprachverarbeitung.
- Entwickeln Sie schneller und einfacher mit Hilfe von Abstraktionsbibliotheken.
- Erfahren SIe, wie Sie TensorFlow skalieren und das Anlernen von Modellen auf Cluster verteilen.
- Setzen Sie TensorFlow unter Produktivbedingungen ein.
Aktualisiert: 2023-06-11
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