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Large Language Models Ops for Finance, Fachbücher von Brindha Priyadarshini Jeyaraman
Das Fachbuch "Large Language Models Ops for Finance" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Künstlicher Intelligenz und insbesondere von Large Language Models (LLMs) im Finanzsektor. Es richtet sich an Fachleute aus der Finanzbranche und vermittelt das notwendige Wissen sowie die Werkzeuge, um die Potenziale von LLMs effektiv zu nutzen. Der Inhalt umfasst die erforderlichen Infrastrukturen, sowohl in Bezug auf Hardware als auch Software, und diskutiert die Vor- und Nachteile von Cloud- und On-Premises-Lösungen. Zudem werden bewährte Verfahren für das Training und die Feinabstimmung von LLMs behandelt, einschliesslich der Datenvorbereitung und fortgeschrittener Techniken. Das Buch bietet praktische Ratschläge zur Implementierung von LLMs in bestehende Finanzsysteme, einschliesslich der Entwicklung von APIs und der Verarbeitung von Echtzeitdaten. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit, wobei die Einhaltung von Vorschriften und der Schutz sensibler Informationen im Vordergrund stehen. Schliesslich werden Strategien zur Überwachung und Wartung von LLMs für den langfristigen Erfolg vorgestellt.
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Observability for Large Language Models, Fachbücher von Ankush Sharma
Das Buch "Observability for Large Language Models" bietet eine umfassende Anleitung für Ingenieur*innen, Datenwissenschaftler*innen und AI-Praktiker*innen, um die Zuverlässigkeit, Leistung und Verantwortlichkeit von grossen Sprachmodellen (LLMs) sicherzustellen. Es beginnt mit den Grundlagen der Observierbarkeit und erläutert die Bedeutung von LLMs in der modernen KI. Die Herausforderungen, die bei der Beobachtung von AI- und ML-Systemen auftreten, werden detailliert behandelt. Das Buch vermittelt Kenntnisse über Service Level Objectives (SLOs), Incident Response und die Messung von Leistung, einschliesslich der Überwachung von Metriken auf Rechen- und Token-Ebene. Praktische Einblicke in strukturiertes Logging, Debugging und verteiltes Tracing werden gegeben, um die Sichtbarkeit in komplexe LLM-Workflows zu erhöhen. Zudem werden Strategien zur Skalierung, zur Reduzierung von Latenzzeiten und zum Entwurf fehlertoleranter Infrastrukturen behandelt. Chaos Engineering wird ebenfalls thematisiert, um Resilienztests in LLMs durchzuführen. Abschliessend werden ethische Überlegungen zur AI-Observierbarkeit, einschliesslich Governance und Datenschutz, erörtert.
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Large Language Models for Developers, Ratgeber von Oswald CampesatoDieses Sachbuch bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Large Language Models (LLMs) und richtet sich speziell an Entwickler, die ihre Kenntnisse im Bereich der generativen KI vertiefen möchten. Es vermittelt fundierte Einblicke in die Funktionsweise und Anwendung von LLMs, angefangen bei den Grundlagen der generativen KI bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie Prompt Engineering, Fine-Tuning und Quantisierung. Der Leser wird schrittweise an komplexe Themen herangeführt, wobei die Unterschiede zwischen konversationeller KI und generativen Modellen wie GPT-4 und BERT erläutert werden. Anhand praktischer Beispiele und Python-Code-Snippets werden Methoden wie Chain of Thought und Tree of Thought vorgestellt, die es ermöglichen, effektive Eingabeaufforderungen zu erstellen. Darüber hinaus werden detaillierte Anleitungen zur Anpassung von LLMs an spezifische Aufgaben durch Techniken wie LoRA und QLoRA gegeben. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Implementierung von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen innerhalb der Transformer-Architektur, was die Grundlage für das Verständnis moderner KI-Modelle bildet. Abschliessend werden Strategien zur Optimierung der LLM-Leistung durch Quantisierungstechniken erläutert, wodurch das Buch sowohl als theoretischer Leitfaden als auch als praktisches Handbuch für Entwickler dient.54,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Intermediate Python and Large Language Models, Fachbücher von Dilyan GrigorovDas Fachbuch "Intermediate Python and Large Language Models" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von Large Language Models (LLMs) zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Anwendungen mit Python und LangChain. Es richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Interessierte, die praktische Fähigkeiten im Umgang mit LLMs erwerben möchten. Der Leser wird schrittweise durch die Kernkonzepte von LangChain geführt, einschliesslich der Integration in Python, der Grundlagen des Prompt Engineerings und der Verwaltung von Speicher. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Arbeitsabläufe in der KI behandelt, wie Multi-Agenten-Architekturen und Strategien zur Feinabstimmung, um die Effizienz von LLMs zu maximieren. Praktische Anwendungen werden ebenfalls behandelt, darunter die Entwicklung intelligenter Chatbots und Dokumentenabrufsysteme. Am Ende des Buches sind die Leser in der Lage, skalierbare KI-Anwendungen zu erstellen, die die Interaktion zwischen Mensch und Computer neu definieren.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Building Large Language Models from Scratch, Fachbücher von Dilyan GrigorovDas Fachbuch "Design, Train, and Deploy LLMs with PyTorch" bietet eine umfassende Einführung in die Entwicklung grosser Sprachmodelle (LLMs) unter Verwendung des PyTorch-Frameworks. Es richtet sich an Fachleute und Praktiker im Bereich Informatik, die ihre Kenntnisse in der Erstellung, dem Training und der Implementierung von LLMs vertiefen möchten. Das Buch behandelt sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen und bietet wertvolle Einblicke in die neuesten Techniken und Methoden. Die erste Auflage des Buches ist in englischer Sprache verfasst und bietet eine strukturierte Herangehensweise an komplexe Themen, die für die Entwicklung moderner KI-Anwendungen von Bedeutung sind. Die Inhalte sind so gestaltet, dass sie sowohl für erfahrene Entwickler als auch für Einsteiger im Bereich der künstlichen Intelligenz zugänglich sind.53,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Transformers and Large Language Models, Fachbücher von Ahmed Fawzy GadDas Fachbuch "A Hands-On Guide to RAG and Agentic AI" bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Transformer-Architekturen und grossen Sprachmodellen. Verfasst von Ahmed Fawzy Gad, richtet sich das Buch an Fachleute und Praktiker, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz auseinandersetzen möchten. Die erste Auflage des Buches behandelt sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen, um ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise und die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien zu vermitteln. Leserinnen und Leser können sich auf eine strukturierte und leicht verständliche Darstellung freuen, die es ihnen ermöglicht, die Konzepte von RAG (Retrieval-Augmented Generation) und agentischen KI-Systemen effektiv zu erlernen und anzuwenden. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke für alle, die in der Informatik tätig sind und ihr Wissen über moderne KI-Technologien erweitern möchten.53,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Mastering Large Language Models, Fachbücher von Ajay Rawat, Vardan Pathak
Das Fachbuch von Vardan Pathak und Ajay Rawat bietet eine umfassende Analyse und tiefgehende Einblicke in aktuelle Themen, die für Fachleute und Praktiker von Bedeutung sind. Mit einem kartonierten Einband und einer Seitenzahl von 322 ist es sowohl robust als auch informativ. Die Autoren kombinieren theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungen, um den Leserinnen und Lesern wertvolle Werkzeuge an die Hand zu geben. Die erste Auflage des Buches wird in englischer Sprache veröffentlicht und richtet sich an ein professionelles Publikum. Die Inhalte sind so gestaltet, dass sie sowohl für erfahrene Fachleute als auch für Neueinsteiger in dem jeweiligen Bereich von Nutzen sind. Die Veröffentlichung ist für den 28. Juni 2026 geplant und bietet damit einen aktuellen Stand der Forschung und Praxis.
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Scaling Enterprise Solutions with Large Language Models, Fachbücher von Arindam Ganguly
Das Fachbuch "Scaling Enterprise Solutions with Large Language Models" bietet eine umfassende Analyse der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in grossangelegte Unternehmensanwendungen. Es beleuchtet die Herausforderungen, die mit der Implementierung von grossen Sprachmodellen in der Unternehmenslandschaft verbunden sind, und bietet praxisnahe Lösungen. Durch die Nutzung von Big Data Engineering und gängigen Datenkatalogisierungstools zeigt das Buch, wie man Herausforderungen in Chancen umwandelt und die Wiederverwendbarkeit von Daten für verschiedene KI-Modelle in unterschiedlichen Bereichen betont. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in das Verhalten grosser Sprachmodelle und lernen, wie sie mit Tools wie LangChain und LLamaIndex grosse Datensätze intelligent segmentieren können. Zudem werden wichtige Aspekte wie KI-Governance und Datensicherheit behandelt, insbesondere in datensensiblen Branchen wie dem Bankwesen. Das Buch verfolgt einen pragmatischen Ansatz, um sicherzustellen, dass grosse Sprachmodelle mit den übergeordneten Unternehmenszielen in Einklang stehen. Von der Datensammlung bis zur Bereitstellung wird der Einsatz von Low-Code-AI-Workflow-Tools hervorgehoben, um Effizienz zu gewährleisten. Es bietet zudem Einblicke in den Aufbau robuster Big Data-Pipelines, die auf Generative AI-Anwendungen zugeschnitten sind.
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Large Language Models Ops for Finance, Fachbücher von Brindha Priyadarshini JeyaramanDas Fachbuch "Large Language Models Ops for Finance" bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Künstlicher Intelligenz und insbesondere von Large Language Models (LLMs) im Finanzsektor. Es richtet sich an Fachleute aus der Finanzbranche und vermittelt das notwendige Wissen sowie die Werkzeuge, um die Potenziale von LLMs effektiv zu nutzen. Der Inhalt umfasst die erforderlichen Infrastrukturen, sowohl in Bezug auf Hardware als auch Software, und diskutiert die Vor- und Nachteile von Cloud- und On-Premises-Lösungen. Zudem werden bewährte Verfahren für das Training und die Feinabstimmung von LLMs behandelt, einschliesslich der Datenvorbereitung und fortgeschrittener Techniken. Das Buch bietet praktische Ratschläge zur Implementierung von LLMs in bestehende Finanzsysteme, einschliesslich der Entwicklung von APIs und der Verarbeitung von Echtzeitdaten. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit, wobei die Einhaltung von Vorschriften und der Schutz sensibler Informationen im Vordergrund stehen. Schliesslich werden Strategien zur Überwachung und Wartung von LLMs für den langfristigen Erfolg vorgestellt.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Observability for Large Language Models, Fachbücher von Ankush SharmaDas Buch "Observability for Large Language Models" bietet eine umfassende Anleitung für Ingenieur*innen, Datenwissenschaftler*innen und AI-Praktiker*innen, um die Zuverlässigkeit, Leistung und Verantwortlichkeit von grossen Sprachmodellen (LLMs) sicherzustellen. Es beginnt mit den Grundlagen der Observierbarkeit und erläutert die Bedeutung von LLMs in der modernen KI. Die Herausforderungen, die bei der Beobachtung von AI- und ML-Systemen auftreten, werden detailliert behandelt. Das Buch vermittelt Kenntnisse über Service Level Objectives (SLOs), Incident Response und die Messung von Leistung, einschliesslich der Überwachung von Metriken auf Rechen- und Token-Ebene. Praktische Einblicke in strukturiertes Logging, Debugging und verteiltes Tracing werden gegeben, um die Sichtbarkeit in komplexe LLM-Workflows zu erhöhen. Zudem werden Strategien zur Skalierung, zur Reduzierung von Latenzzeiten und zum Entwurf fehlertoleranter Infrastrukturen behandelt. Chaos Engineering wird ebenfalls thematisiert, um Resilienztests in LLMs durchzuführen. Abschliessend werden ethische Überlegungen zur AI-Observierbarkeit, einschliesslich Governance und Datenschutz, erörtert.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Large Language Models for Developers, Ratgeber von Oswald CampesatoDieses Sachbuch bietet eine umfassende Einführung in die Welt der Large Language Models (LLMs) und richtet sich speziell an Entwickler, die ihre Kenntnisse im Bereich der generativen KI vertiefen möchten. Es vermittelt fundierte Einblicke in die Funktionsweise und Anwendung von LLMs, angefangen bei den Grundlagen der generativen KI bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie Prompt Engineering, Fine-Tuning und Quantisierung. Der Leser wird schrittweise an komplexe Themen herangeführt, wobei die Unterschiede zwischen konversationeller KI und generativen Modellen wie GPT-4 und BERT erläutert werden. Anhand praktischer Beispiele und Python-Code-Snippets werden Methoden wie Chain of Thought und Tree of Thought vorgestellt, die es ermöglichen, effektive Eingabeaufforderungen zu erstellen. Darüber hinaus werden detaillierte Anleitungen zur Anpassung von LLMs an spezifische Aufgaben durch Techniken wie LoRA und QLoRA gegeben. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Implementierung von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen innerhalb der Transformer-Architektur, was die Grundlage für das Verständnis moderner KI-Modelle bildet. Abschliessend werden Strategien zur Optimierung der LLM-Leistung durch Quantisierungstechniken erläutert, wodurch das Buch sowohl als theoretischer Leitfaden als auch als praktisches Handbuch für Entwickler dient.54,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mastering Large Language Models, Fachbücher von Ajay Rawat, Vardan PathakDas Fachbuch von Vardan Pathak und Ajay Rawat bietet eine umfassende Analyse und tiefgehende Einblicke in aktuelle Themen, die für Fachleute und Praktiker von Bedeutung sind. Mit einem kartonierten Einband und einer Seitenzahl von 322 ist es sowohl robust als auch informativ. Die Autoren kombinieren theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungen, um den Leserinnen und Lesern wertvolle Werkzeuge an die Hand zu geben. Die erste Auflage des Buches wird in englischer Sprache veröffentlicht und richtet sich an ein professionelles Publikum. Die Inhalte sind so gestaltet, dass sie sowohl für erfahrene Fachleute als auch für Neueinsteiger in dem jeweiligen Bereich von Nutzen sind. Die Veröffentlichung ist für den 28. Juni 2026 geplant und bietet damit einen aktuellen Stand der Forschung und Praxis.53,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Scaling Enterprise Solutions with Large Language Models, Fachbücher von Arindam GangulyDas Fachbuch "Scaling Enterprise Solutions with Large Language Models" bietet eine umfassende Analyse der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in grossangelegte Unternehmensanwendungen. Es beleuchtet die Herausforderungen, die mit der Implementierung von grossen Sprachmodellen in der Unternehmenslandschaft verbunden sind, und bietet praxisnahe Lösungen. Durch die Nutzung von Big Data Engineering und gängigen Datenkatalogisierungstools zeigt das Buch, wie man Herausforderungen in Chancen umwandelt und die Wiederverwendbarkeit von Daten für verschiedene KI-Modelle in unterschiedlichen Bereichen betont. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in das Verhalten grosser Sprachmodelle und lernen, wie sie mit Tools wie LangChain und LLamaIndex grosse Datensätze intelligent segmentieren können. Zudem werden wichtige Aspekte wie KI-Governance und Datensicherheit behandelt, insbesondere in datensensiblen Branchen wie dem Bankwesen. Das Buch verfolgt einen pragmatischen Ansatz, um sicherzustellen, dass grosse Sprachmodelle mit den übergeordneten Unternehmenszielen in Einklang stehen. Von der Datensammlung bis zur Bereitstellung wird der Einsatz von Low-Code-AI-Workflow-Tools hervorgehoben, um Effizienz zu gewährleisten. Es bietet zudem Einblicke in den Aufbau robuster Big Data-Pipelines, die auf Generative AI-Anwendungen zugeschnitten sind.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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