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Chakrabarty J: The Value Vector

The Value Vector

Building Scalable Generative AI-based Applications

Dieses Buch bietet einen praxisnahen Einblick für Führungskräfte, Entscheider und Data-Science-Interessierte, die das Potenzial von Daten im Unternehmen voll ausschöpfen wollen. Es zeigt, wie Data Science nicht nur operative Prozesse optimiert, sondern auch strategisch zum langfristigen Geschäftserfolg beiträgt und neue Chancen erschließt. Basierend auf dem Podcast „Data Science mit Milch und Zucker“ behandelt das Buch zentrale Themen wie Datenstrategie, Künstliche Intelligenz, MLOps, Data Mesh und Business Impact. Es liefert konkrete Handlungsempfehlungen und echte Einblicke aus der Praxis – von der erfolgreichen Integration von Data Science bis zur effektiven Skalierung datengetriebener Projekte. Leserinnen und Leser erhalten wertvolle Best Practices führender Unternehmen, die den Wandel aktiv gestalten und datengetriebene Entscheidungen als Wettbewerbsvorteil nutzen. Ergänzt wird dies durch inspirierende Denkanstöße und sofort umsetzbare Impulse für den unternehmerischen Alltag.Für wen ist dieses Buch? Für Manager:innen, Unternehmer:innen, Data-Science-Verantwortliche und Changemaker, die datenbasiert entscheiden und ihre Organisation zukunftsfähig aufstellen wollen.Die Herausgebenden Prof. Dr. René Brunner ist Professor für Data Science, mehrfach ausgezeichneter Wissenschaftler, gefragter Speaker und Gründer der Datamics GmbH. Er lehrt an renommierten Universitäten im deutschsprachigen Raum, aktuell an der Hochschule Macromedia, und hat über 50.000 Menschen in Data Science ausgebildet. Seine Leidenschaft gilt der Verbindung von wissenschaftlicher Tiefe und praktischer Anwendung im Unternehmenskontext. Durch seine langjährige Erfahrung in Lehre, Forschung und Beratung kennt er die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren datengetriebener Transformation aus erster Hand.Glorinda Matrone ist Data Strategin, Unternehmensberaterin und erfahrene Führungskraft im Digitalbereich. Mit fundierter Expertise begleitet sie Organisationen auf ihrem Weg zur Data-Driven Company und baut Brücken zwischen Technologie, Business und Menschen.

Erkenntnisse aus dem Podcast Data Science mit Milch und Zucker

Wie Data Science Unternehmen transformiert

Sybex Study Guide

A fast and efficient prep handbook for the Azure AI Fundamentals certification exam In MC Microsoft Certified Azure AI Fundamentals Study Guide: Exam AI-900, experienced software engineer Adora Nwodo walks you through every technical topic you need to understand to succeed on the AI-900 certification exam and build a fundamental understanding of Azure AI features. The Study Guide uses the proven and popular Sybex approach to help you use Azure AI in the real-world, whether you're in a technical or non-technical role. Nwodo offers clear explanations, step-by-step instructions, and visual aids to guide you through essential AI concepts and shows you how to use them in the Azure cloud. You'll learn about: <ul> <li>Artificial intelligence concepts and workloads</li> <li>Responsible AI use in Azure</li> <li>Core concepts in AI models and solutions</li> <li>Introduction to machine learning concepts, including data preprocessing, training and validation, algorithms, and more</li> <li>The application of machine learning concepts on the Azure cloud platform</li> <li>Computer vision in Azure</li> <li>Natural language processing concepts</li> <li>Generative AI concepts</li> <li>The Azure OpenAI Service</li> <li>Example AI use cases and industry-specific applications</li> </ul> The MC Microsoft Certified Azure AI Fundamentals Study Guide highlights best practices for industry newcomers and veterans alike and builds the confidence you need to pass the AI-900 certification exam on your first attempt. Inside the book: <ul> <li>Intuitively organized material and additional sample questions that allow you to selectively study the areas in which you need to improve</li> <li>Carefully explained content appropriate for non-technical professionals who interact with AI technologies occasionally or on a daily basis</li> <li>Complimentary access to the superior Sybex online learning environment and test bank, including practice test questions, digital flashcards, and a glossary of key terms</li> </ul> Perfect for everyone preparing for the AI-900 certification exam, the Microsoft Certified Azure AI Fundamentals Study Guide is also a must-read for technical and non-technical professionals--especially those working in AI-impacted industries like sales and marketing--who wish to expand their AI skillset and improve their effectiveness at work.

Exam AI-900

MC Azure AI Fundamentals Study Guide

Beck international

The Book
Artificial Intelligence will profoundly shape the future economy and society. Whereas the potential benefits are notable and desirable, the risk of serious harm is considerable. The new EU AI Act 2024/1689 therefore seeks to provide a legal framework to regulate AI systems in the EU.
Written by an international team of experts, this Article-by-Article Commentary provides a comprehensive analysis and explanation of each of the provisions of the AI Act to assist in the interpretation and application. Each commentary follows a clear and uniform structure, also providing key information on the function and context of each provision. Where appropriate, practice tips are also given.

The Advantages at a GlanceComprehensive analysisInternational team of renowned expertsClear and uniform structure
The Target Group
For in-house counsel, legal practitioners, scholars, supervisory authorities, industry groups.

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Article-by-Article Commentary

Artificial Intelligence Act

Augmented and Virtual Reality in Healthcare

Why Change Is Hard and How We Can Achieve It

New Beginnings

Building and Deploying AI Applications at Scale

ML and Generative AI in the Data Lakehouse

Shortest Histories

The Shortest History of AI

How AI Learned to Talk and What It Means

These Strange New Minds

A complete guide to deep neural networks – the technology behind AI – covering fundamental and advanced techniques to apply machine learning in real-world scenarios. Deep Learning Crash Course goes beyond the basics of machine learning to delve into modern techniques and applications of great interest right now, and whose popularity will only grow in the future. The book covers topics such as generative models (the technology behind deep fakes), self-supervised learning, attention mechanisms (the tech behind ChatGPT), graph neural networks (the tech behind AlphaFold), and deep reinforcement learning (the tech behind AlphaGo). This book bridges the gap between theory and practice, helping readers gain the confidence to apply deep learning in their work.

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The Value Vector

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