Programmieren (Thema)

Ob man ihr nun kritisch gegenübersteht oder glaubt, sie habe das Potenzial, das Leben von Millionen Menschen zu verbessern – Fakt ist, künstliche Intelligenz gewinnt immer mehr an Bedeutung. Es ist daher unumgänglich zu verstehen, wie sie funktioniert – auch, weil diejenigen, die sie zu ihrem Vorteil einzusetzen wissen, künftig die sein werden, auf die Unternehmen nicht verzichten können.
 

Erfahren Sie, wie Sie KI-Tools Schritt für Schritt in Ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren. Anhand konkreter Beispiele zeigt Ihnen Nathan B. Crocker, wie Sie Code und Designideen generieren und dabei in jeder Phase des Entwicklungsprozesses KI-Assistenten einsetzen. Themen sind Softwaredesign und -entwicklung, Datenmanagement, Testing, Deployment, Dokumentation und Sicherheit 
 

Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) und vor allem Large Language Models (LLMs) sind in aller Munde und revolutionieren in vielen Bereichen die Art und Weise, wie wir arbeiten. Das gilt auch für das Programmieren und die Softwareentwicklung, wo Werkzeuge wie ChatGPT von OpenAI, wenn sie richtig eingesetzt werden, die Produktivität erheblich steigern können.

Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren Bild- und Spracherkennung, Spiele-KIs und vieles mehr. Zum Glück lassen sich die genialen Ideen dahinter einfach erklären. Um sie zu verstehen und einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach! Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse.

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen!

• Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren
• Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die Komplexität von GPT-4 und GPT 3.5 für Programmierer:innen verständlich
• Die Themen reichen von den grundlegenden Prinzipien der LLMs und der API-Integration bis hin zu Prompt Engineering und Feintuning
• Die aktualisierte und erweiterte 2. Auflage behandelt neben GPT 4 und GPT 3.5 jetzt auch GPT 4o sowie das Thema Multimodalität