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Gesamtkatalog

Catalogue complet

Asiedu W: Mastering PyQt

Mastering PyQt

Build Fast, Modern Applications with Python

Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance

Nonlinear models are indispensable in modern finance, yet their reliance on numerical root-finding methods introduces layers of complexity that demand careful attention. This textbook offers a comprehensive and accessible guide to understanding these challenges and applying advanced econometric techniques to real-world financial and economic time series data.
Designed for students, professionals, and researchers with a foundational background in statistics, econometrics, and finance, this book bridges the gap between theory and practice. It introduces key concepts progressively, making it suitable for both intermediate and advanced readers. Each chapter is written in clear, approachable language, ensuring that even those with limited prior experience in econometrics can grasp and apply the material effectively.
The book is organized into five chapters that progressively guide readers through key concepts in financial time series modeling. It begins with Chapter 1, which introduces data filtering techniques, emphasizing the Kalman Filter's role in improving model accuracy. Chapter 2 explores volatility modeling, addressing common challenges in measuring and interpreting variance in financial data. Chapter 3 builds on this by presenting hybrid approaches that combine GARCH models with neural networks to enhance predictive performance. Chapter 4 applies dynamic volatility models to option valuation, offering both theoretical insights and practical tools. Finally, Chapter 5 delves into regime-switching models, including MSAR (Markov Switching Auto Regressive) and STAR (Smooth Transition Auto Regressive), to capture nonlinear behaviors and structural shifts in time series data. Together, these chapters form a cohesive narrative on modeling the dynamic behavior of financial time series, with a particular emphasis on volatility and structural shifts. Whether you're a finance professional, economist, or data scientist, this book is an essential resource for mastering the tools and techniques that drive modern financial analysis.

A Practical Approach

Non-Linearity in Econometric Modeling, Vol. 1

- Das Buch unterstützt Sie bei der Anwendung einer Programmiersprache, festigt Physikkenntnisse und schafft einen Zugang zur Mechanik.
- VPython-Animationen veranschaulichen physikalische Prozesse.
- Die im Text integrierten Übungen unterstützen die Lernprozesse. 
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches

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

- Das Buch unterstützt Sie bei der Anwendung einer Programmiersprache, festigt Physikkenntnisse und schafft einen Zugang zur Mechanik.
- VPython-Animationen veranschaulichen physikalische Prozesse.
- Die im Text integrierten Übungen unterstützen die Lernprozesse. 
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inklusive beim Kauf des gedruckten Buches

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

Mechanik verstehen mit Python

mitp So einfach!

Python von Grund auf verstehen und eigene Programme Schritt für Schritt entwickeln
<ul><li>Für Kinder und Einsteiger ohne Vorkenntnisse, die Programmieren verständlich lernen möchten</li>
<li>Alle Python-Grundlagen anschaulich mit Bildern erklärt - kurze Texte, klar nachvollziehbare Beispiele</li>
<li>Von ersten kleinen Programmen bis zu eigenen Projekten mit grafischer Oberfläche</li>
<li>Lernen durch Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Aufgaben und Challenges mit Lösungen</li>
<li>Ziel ist es, eigene Ideen selbstständig umzusetzen und ein sicheres Verständnis für Programmierlogik aufzubauen</li></ul>


Kinderleicht programmieren lernen? Kein Problem! Mit diesem Buch lernst du Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen der Programmiersprache Python. Viele Bilder und kurze anschauliche Texte erleichtern dir das Verständnis. Alle Beispielprogramme werden ganz genau erklärt.
Dich erwarten spannende Projekte wie zum Beispiel das Programmieren eines digitalen Assistenten zum Gedichteschreiben, ein Planeten-Ratespiel oder ein Programm zum Verwalten deiner Notizen. Du lernst, wie du Benutzungsoberflächen mit Bildern und Schaltflächen erstellst und wie du mit Daten aus dem Internet das Wetter vorhersagen kannst.
Challenges mit Lösungen testen dein Wissen und fordern dich heraus, selbst kreativ zu werden. Damit hast du alles, was du brauchst, um deine eigenen Ideen mit Python umzusetzen und in der Welt der Programmierung durchzustarten.

<ul><li>Die ersten Programme:
<ul><li>Python als Taschenrechner</li>
<li>Begrüßungsautomat und</li>
<li>Zahlenraten</li></ul>
</li><li>Funktionen im Einsatz:
<ul><li>Computerkunst und</li> 
<li>Briefassistent</li>
</ul>
</li><li>Daten clever verarbeiten:
<ul><li>Planeten aufzählen</li>
<li>Notizen verwalten und</li>
<li>das Wetter vorhersagen</li>
</ul>
</li><li>Programme mit grafischer Oberfläche:
<ul><li>Farbmischer</li>
<li>digitaler Würfel</li>
<li>Dichten mit Goethe und</li>
<li>Quiz</li>
</ul>

</li></ul>

Spielend lernen anhand von anschaulichen Bildern.Für Kinder und Erwachsene - ab 10 Jahre

Programmieren lernen mit Python - So einfach!

Your guide to generative AI with Python is here! Start with an introduction to generative AI, NLP models, LLMs, and LMMs-and then dive into pretrained models with Hugging Face. Work with LLMs using Python with the help of tools like OpenAI and LangChain. Get step-by-step instructions for working with vector databases and using retrieval-augmented generation. With information on agentic systems and AI application deployment, this guide gives you all you need to become an AI master! 
Highlights: 
1) Natural language processing (NLP) models 
2) Large language models (LLMs) 
3) Pretrained models 
4) Prompt engineering 
5) Vector databases 
6) Retrieval-augmented generation (RAG) 
7) Agentic systems 
8) OpenAI 
9) LangChain 
10) Hugging Face 
11) crewAI 
12) AG2

Your guide to generative AI with Python is here! Start with an introduction to generative AI, NLP models, LLMs, and LMMs—and then dive into pretrained models with Hugging Face. Work with LLMs using Python with the help of tools like OpenAI and LangChain. Get step-by-step instructions for working with vector databases and using retrieval-augmented generation. With information on agentic systems and AI application deployment, this guide gives you all you need to become an AI master!
 
 Highlights:
 
 1) Natural language processing (NLP) models
 
 2) Large language models (LLMs)
 
 3) Pretrained models
 
 4) Prompt engineering
 
 5) Vector databases
 
 6) Retrieval-augmented generation (RAG)
 
 7) Agentic systems
 
 8) OpenAI
 
 9) LangChain
 
 10) Hugging Face
 
 11) crewAI
 
 12) AG2

The Developer’s Guide to Pretrained LLMs, Vector Databases, Retrieval-Augmented Generation, and Agentic Systems

Generative AI with Python

Gain a solid understanding of algorithms and improve your problem-solving abilities using Python code. With practical examples and clear explanations, this book bridges the gap between dense academic texts and overly simple industry guides.Focusing on the logic behind essential algorithms such as Breadth First Search (BFS), Depth First Search (DFS), Divide-and-Conquer, Greedy Methods, and Dynamic Programming, the book provides ample examples, from easy to more advanced. By connecting these concepts to real-world examples, such as chess strategies and the Seam Carving, the book helps readers better grasp and apply algorithms. Each chapter also includes fully implemented Python code, making it a practical reference.Mastering Algorithms with Python
 is ideal for IT professionals looking to enhance their skills and approach algorithms with clarity and confidence.
 What You Will Learn·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Understand foundational algorithms such as BFS, DFS, Divide-and-Conquer, Greedy Methods, Dynamic Programming through practical examples·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Implement algorithms in Python with step-by-step guidance and fully functional code for future reference·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Build a solid foundation in advanced concepts such as Minimum Spanning Trees, Fast Fourier Transform, and Monte Carlo Tree Search·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Quickly review Python essentials, including data types, flow control, generators, decorators, and classes to enhance your algorithmic understanding

Gain a solid understanding of algorithms and improve your problem-solving abilities using Python code. With practical examples and clear explanations, this book bridges the gap between dense academic texts and overly simple industry guides.Focusing on the logic behind essential algorithms such as Breadth First Search (BFS), Depth First Search (DFS), Divide-and-Conquer, Greedy Methods, and Dynamic Programming, the book provides ample examples, from easy to more advanced. By connecting these concepts to real-world examples, such as chess strategies and the Seam Carving, the book helps readers better grasp and apply algorithms. Each chapter also includes fully implemented Python code, making it a practical reference.Mastering Algorithms with Python
 is ideal for IT professionals looking to enhance their skills and approach algorithms with clarity and confidence.
 What You Will Learn·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Understand foundational algorithms such as BFS, DFS, Divide-and-Conquer, Greedy Methods, Dynamic Programming through practical examples·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Implement algorithms in Python with step-by-step guidance and fully functional code for future reference·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Build a solid foundation in advanced concepts such as Minimum Spanning Trees, Fast Fourier Transform, and Monte Carlo Tree Search·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Quickly review Python essentials, including data types, flow control, generators, decorators, and classes to enhance your algorithmic understandingWho This Book Is ForSoftware developers, data scientists, machine learning professionals and any curious learners about computer algorithms.

A Practical Approach to Problem Solving and Python Implementation

Mastering Algorithms with Python

This book is designed to help you master API development using the Django REST Framework (DRF). Written for seasoned developers, this book offers practical, hands-on guidance to becoming an expert in using DRF, providing in-depth coverage of the framework's features and best practices and their application in API development.The book will introduce you to and enable you to grasp advanced DRF topics such as authentication, permissions, throttling, caching, API versioning, and schema generation. Each chapter of the book focuses on a specific topic and introduces a standalone Django application that will ensure a structured and isolated learning experience for you. Real-world examples and step-by-step instructions provide a practical approach to building DRF APIs. The book also aids you in exploring customizing DRF for complex use cases, integrating third-party tools, and writing unit tests for secure, robust APIs. Special attention is given to working with multi-application Django projects, offering conventions to avoid conflicts and ensure clear API documentation.By the end of this book, you will have the skills to build secure, scalable, and maintainable APIs using DRF. Whether you're working on a startup, enterprise project, or personal venture, this book equips you with the knowledge and tools to create efficient, future-proof APIs.What You Will Learn<ul><li>How to manage and structure complex multi-application projects without conflicts, leveraging best practices</li><li>Optimizing API Performance and Implementing advanced techniques like throttling, caching, and efficient query handling to enhance API performance.</li><li>Use versioning, customization, and extensible patterns to create APIs that adapt to evolving business requirements</li></ul>

This book is designed to help you master API development using the Django REST Framework (DRF). Written for seasoned developers, this book offers practical, hands-on guidance to becoming an expert in using DRF, providing in-depth coverage of the framework's features and best practices and their application in API development.The book will introduce you to and enable you to grasp advanced DRF topics such as authentication, permissions, throttling, caching, API versioning, and schema generation. Each chapter of the book focuses on a specific topic and introduces a standalone Django application that will ensure a structured and isolated learning experience for you. Real-world examples and step-by-step instructions provide a practical approach to building DRF APIs. The book also aids you in exploring customizing DRF for complex use cases, integrating third-party tools, and writing unit tests for secure, robust APIs. Special attention is given to working with multi-application Django projects, offering conventions to avoid conflicts and ensure clear API documentation.By the end of this book, you will have the skills to build secure, scalable, and maintainable APIs using DRF. Whether you're working on a startup, enterprise project, or personal venture, this book equips you with the knowledge and tools to create efficient, future-proof APIs.What You Will Learn<ul><li>How to&nbsp;manage and structure complex multi-application projects without conflicts, leveraging best practices</li><li>Optimizing&nbsp;API Performance and&nbsp;Implementing advanced techniques like throttling, caching, and efficient query handling to enhance API performance.</li><li>Use versioning, customization, and extensible patterns to create APIs that adapt to evolving business requirements</li></ul>&nbsp;Who Is This Book For:Web developers, front-end engineers, full stack engineers, API documentation specialists, technical leads

Simplifying API Development with Django

Django REST APIs Demystified

Python has become one of the most versatile and widely used programming languages, known for its simplicity and efficiency. Python Made Easy is designed to help beginner developers easily learn the fundamentals and intermediate concepts of Python. This book provides a structured approach to learning Python, covering essential topics from basic syntax to complex data structures and numerical computing.
The book starts with an introduction to Python, explaining its advantages, drawbacks, and the importance of style guides. It then delves into key programming concepts, including variables, lists, strings, dictionaries, tuples, and rare data structures, helping readers build a strong foundation. Readers will also explore loops, conditional statements, Boolean logic, essential mathematical operations, and NumPy's use for numerical computations. Complex topics such as object-oriented programming, inheritance, file handling, unit testing, and data visualization using Matplotlib are covered in depth. Additionally, the book introduces practical applications in numerical mathematics, including Monte Carlo integration and differential equations.&nbsp;
By the end, readers will have an understanding of Python’s core principles and practical applications, empowering them to write efficient, scalable, and well-structured code. This book is particularly helpful if you already know some other programming language and you want to kick start your Python knowledge.
What you will learn:
<ul>
<li>Understand Python fundamentals, including variables, loops, and data structures.</li>
<li>What is object-oriented programming, inheritance, and file handling.</li>
<li>Explore numerical computing with NumPy and data visualization using Matplotlib.</li>
<li>Gain hands-on experience with unit testing, Monte Carlo integration, and real-world applications.</li>
</ul>

A Beginner’s Guide to Coding, Data Structures, and Practical Applications

Python Made Easy

Gain a thorough grounding in marketing analytics using Python with this practical guide which balances applied analytics tools with marketing theory.

Applied Marketing Analytics Using Python

KI-Algorithmen verstehen und implementierenLernen Sie die Grundlagen der KI anhand klassischer Algorithmen wie Minimax und Q-Learning kennen - und zwar direkt in der Praxis: Sie implementieren intelligente Gegner für TicTacToe, Reversi und Co. Und wenn Sie mögen, treten Sie gegen Ihre eigene KI an. Verlieren können Sie dabei ja eigentlich nicht.Schritt für Schritt zum komplexen SpielBeginnen Sie mit dem historischen Eliza-Chatbot und steigern Sie sich über Brettspiele wie NIM bis hin zu grafisch anspruchsvolleren Spielen wie PacMan und Lode Runner. Mit jedem Projekt erweitern Sie Ihre Python-Skills und lernen neue KI-Techniken kennen.PyGame und guter CodeTauchen Sie in die Welt der 2D-Spieleentwicklung ein und meistern Sie das beliebte Framewok PyGame. Lernen Sie außerdem, GUI-Software solide aufzubauen und flexiblen Code zu schreiben, der auch bei späteren Änderungen noch Spaß macht.Damit haben Sie alles beisammen für richtig gute Spiele!

Level-Up your Skills!KI-Algorithmen verstehen, Python-Skills erweitern und Spiele programmieren – alles in einem Buch. Anhand von 10 Klassikern wie Eliza, TicTacToe und PacMan führt Python-Dozent Jens Gaulke Sie in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz ein. Lernen Sie, wie Sie 2D-Spiele mit Pygame entwickeln und implementieren Sie die KI für clevere Gegner direkt dort. Mit Q-Learning, Alpha-Beta-Pruning und Co. entwickeln Sie dabei Skills, die weit über Arcade-Spiele hinaus in der Business-Welt nützlich sind. Mit vielen Codebeispielen auch zum Herunterladen, Übungen und Vertiefungsideen ideal für alle, die einen Hands-on-Zugang lieben und Spiele mit KI entwickeln möchten.10 Klassiker neu gedacht, vom Chatbot Eliza bis zu Sudokus und PlatformernKI-Algorithmen spielerisch lernen: Minimax, Q-Learning, Constraint-Satisfaction-Probleme und prozeduralen WeltenSmarte Spiele, sauberer Code: Entwurfsmuster, Best Practices, 2D-Python-GUIs mit PygameAus dem Inhalt:Einen Chatbot mit GUI entwickelnEinführung in PygameQ-Learning am Beispiel von TicTacToeConstraint Satisfaction für eigene SudokusAustauschbare KIs für ReversiKI-Gegner in Maze Madness und Maze-ManLevel-Design für Maze- und Platformer-SpieleMaus, GamePad und Co. abfragenWichtige Entwurfsmuster und Best PracticesZustandsautomaten für komplexe GegnerDynamisch generierte SpielweltenExklusiv für das Buch entwickelte Spiele

Spiele-KI mit Python programmieren

<ul><li>Eigene Spiele erstellen mit Scratch - ganz ohne Vorwissen</li>
<li>Spielend leicht von den ersten Schritten bis zu cleveren Tricks</li>
<li>Spaß am Programmieren mit spannenden Aufgaben und einfachen Schritt-für-Schritt-Anleitungen</li></ul>


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:
<ul><li>Interaktive Collage und digitale Glückwunschkarte</li>
<li>Pong, Formel 1 und Ballon-Spiel</li>
<li>Vokabel-Spiel und Witzmaschine</li>
<li>Escape Game mit verschiedenen Räumen und Rätseln</li>
<li>Spannende Experimente: Mondlandung, Planetarium, Applausometer, Golf-Spiel und mehr</li></ul>

Für Kinder und Erwachsene ab 10 Jahre

Programmieren lernen mit Scratch - So einfach!

Infrastructure as a Service: Moderne IT-Infrastrukturen werden in die Cloud integriert und nutzen die Rechenzentren von Amazon, Microsoft und Co. Das ermöglicht ganz neue Arbeitsweisen und verspricht mühelose Skalierbarkeit und eine einfache Administration - aber der Teufel steckt im Detail! Wo AWS, Azure und andere Anbieter echte Vorteile ausspielen können, welche Probleme sich dort verstecken und wie Sie die Dienste richtig nutzen, zeigen Ihnen Kevin Welter und Daniel Stender anhand vieler Praxisbeispiele und Anleitungen in diesem Handbuch.

Aus dem Inhalt:

Public Cloud Computing: IaaS und PaaS
Werkzeuge und Skills für Cloud Engineers
IaaS-Anbieter verwenden
Amazon Web Services, Azure, Google Compute Engine und andere: Welcher Anbieter ist der Richtige für mich?
Hybrid- und Multicloud-Computing
Cloud-Infrastrukturen automatisch ausrollen
Cloud-Infrastrukturen mit Ansible konfigurieren
Server testen
Monitoring mit Prometheus
Ressourcen programmieren



Die Fachpresse zur Vorauflage:

t3n: 'Wer sich in das Thema einarbeiten will oder muss, findet in diesem Handbuch eine umfassende Unterstützung.'

IT Administrator: 'Leser erhalten ihr Rüstzeug, um ihre bislang lokalen IT-Dienste auf die Reise zu schicken. [...] Verständliche wie ausführliche Erläuterungen!'

Das Handbuch zu IaaS mit Azure, AWS und GCEInfrastructure as a Service – moderne IT-Infrastrukturen werden in die Cloud integriert und nutzen die Rechenzentren von Amazon, Microsoft, Google und Co. Das ermöglicht ganz neue Arbeitsweisen und verspricht eine einfache Administration, aber der Teufel steckt im Detail! Wo AWS, Azure und andere Anbieter echte Vorteile ausspielen können, welche Probleme sich dort verstecken und wie Sie die Dienste richtig konfigurieren, zeigen Ihnen die Praxisbeispiele und Anleitungen in diesem Handbuch.Daniel Stender und Kevin Welter stehen Ihnen bei der Einrichtung Ihres eigenen virtualisierten Rechenzentrums zur Seite und erklären Schritt für Schritt alle Tools, die bei zeitgemäßem Cloud Computing zum Einsatz kommen: Python, Google Go, Ansible, Docker, Kubernetes. Mit professioneller Hilfe werden Sie schon bald eigene Cloud-Systeme einsetzen und effektiv nutzen. Integrieren Sie Ihre Infrastruktur in die CloudToolchains für Rollout, Orchestrierung, Provisionierung, MonitoringMit Praxiswissen zu Python, Google Go, Ansible, Docker und Kubernetes Aus dem Inhalt:Public Cloud Computing: IaaS und PaaSWerkzeuge und Skills für Cloud EngineersIaaS-Anbieter verwendenAmazon Web Services, Azure, Google Compute Engine und andere: Welcher Anbieter ist der Richtige für mich?Hybrid- und Multicloud-ComputingCloud-Infrastrukturen automatisch ausrollenCloud-Infrastrukturen mit Ansible konfigurierenServer testenMonitoring mit PrometheusRessourcen programmieren

Das Handbuch für DevOps-Teams und Administratoren

Cloud-Infrastrukturen

Elevate your coding capabilities and gain the skills necessary for maximized performance and career opportunities in the field of Artificial Intelligence. This book is a step-by-step guide designed to equip software engineers with solid foundation of Generative AI basics.

The book begins by introducing Generative AI using Google Colab to establish a solid foundation, before demonstrating how to leverage Python and Julia’s AI capabilities to construct Artificial Neural Networks. You’ll then explore advanced AI models, such as variational autoencoders, in order to generative images and text.

Author Pierluigi Riti not only navigates the complexities of this emerging topic but fills a crucial gap by guiding software engineers through theory before leading them to produce different types of models using only free resources.

What You Will Learn 

Acquire a solid foundation of Generative AI basics.

Utilize the capabilities of Python and Julia to constructure Artificial Neural Networks

Explore advanced AI models including variational autoencoders, to generate images 

Survey different architectures for AI and utilize free resources to produce different AI 




Who This Book Is For

Programmers new to artificial intelligence, but with a fundamental grasp of Python.

Elevate your coding capabilities and gain the skills necessary for maximized performance and career opportunities in the field of Artificial Intelligence. This book is a step-by-step guide designed to equip software engineers with solid foundation of Generative AI basics.The book begins by introducing Generative AI using Google Colab to establish a solid foundation, before demonstrating how to leverage Python and Julia’s AI capabilities to construct Artificial Neural Networks. You’ll then explore advanced AI models, such as variational autoencoders, in order to generative images and text.Author Pierluigi Riti not only navigates the complexities of this emerging topic but fills a crucial gap by guiding software engineers through theory before leading them to produce different types of models using only free resources.What You Will Learn <ul><li>Acquire a solid foundation of Generative AI basics.</li><li>Utilize the capabilities of Python and Julia to constructure Artificial Neural Networks</li><li>Explore advanced AI models including variational autoencoders, to generate images&nbsp;</li><li>
 Survey different architectures for AI and utilize free resources to produce different AI
 &nbsp;</li></ul>Who This Book Is ForProgrammers new to artificial intelligence, but with a fundamental grasp of Python.

From Theory to Practice

Introduction to Generative AI with Julia and Python

Mastering PyQt

Weitere Titel zum Thema