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Wie beeinflusst die Optimierung von Keywords und Meta-Tags das Suchmaschinen-Ranking einer Webseite?
Die Optimierung von Keywords und Meta-Tags kann das Suchmaschinen-Ranking einer Webseite positiv beeinflussen, da Suchmaschinen diese Informationen verwenden, um den Inhalt und die Relevanz einer Seite zu bewerten. Durch die Verwendung relevanter Keywords in den Meta-Tags und im Inhalt der Webseite können Suchmaschinen die Seite besser verstehen und entsprechend einordnen. Eine gezielte Optimierung kann dazu führen, dass die Webseite in den Suchergebnissen höher platziert wird, was wiederum zu mehr Traffic und Sichtbarkeit führt. Allerdings sollte die Optimierung natürlich immer im Einklang mit den Richtlinien der Suchmaschinen erfolgen, um negative Auswirkungen zu vermeiden. **
Wie funktioniert die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine? Welche Rolle spielen Keywords und Meta-Tags bei der Optimierung von Inhalten für Suchmaschinen?
Die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine erfolgt durch das Crawlen der Webseite durch Bots, die den Inhalt analysieren und in einem Index speichern. Keywords spielen eine wichtige Rolle, da sie anzeigen, worum es auf der Seite geht und helfen Suchmaschinen, die Relevanz der Seite zu bestimmen. Meta-Tags wie Title, Description und Keywords können ebenfalls die Sichtbarkeit in Suchmaschinen verbessern, indem sie den Inhalt der Seite präzise beschreiben. **
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Designing Large Language Model Applications, Fachbücher von Suhas Pai"Designing Large Language Model Applications" ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung grosser Sprachmodelle (LLMs) in der Praxis beschäftigt. Verfasst von dem erfahrenen ML-Forscher Suhas Pai, bietet das Buch eine umfassende Anleitung für Fachleute, die LLMs in nützliche Produkte umsetzen möchten. Es adressiert die Herausforderungen, die beim Übergang von Demonstrationen und Prototypen zu vollwertigen Anwendungen auftreten können. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Funktionsweise von Sprachmodellen, lernen Techniken zur Anpassung und Feinabstimmung kennen und erfahren, wie sie LLMs effektiv in bestehende Software-Ökosysteme integrieren können. Das Buch behandelt auch wichtige Themen wie die Vorbereitung von Datensätzen für das Training, die Optimierung von Inferenzprozessen und die Interaktion von Sprachmodellen mit externen Tools und Daten. Es ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die die Möglichkeiten von LLMs ausschöpfen möchten.64,70 €*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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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
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Hands-On Large Language Models, Fachbücher von Jay Alammar, Maarten GrootendorstKI hat in den letzten Jahren erstaunliche neue Sprachfähigkeiten erlangt. Angetrieben von den rasanten Fortschritten im Bereich des Deep Learning sind Sprach-KI-Systeme in der Lage, Texte besser zu schreiben und zu verstehen als je zuvor. Dieser Trend ermöglicht das Entstehen neuer Funktionen, Produkte und ganzer Industrien. Durch die visuell lehrreiche Natur dieses Buches werden Python-Entwickler die praktischen Werkzeuge und Konzepte erlernen, die sie benötigen, um diese Fähigkeiten heute zu nutzen. Sie werden lernen, wie man die Kraft von vortrainierten grossen Sprachmodellen für Anwendungsfälle wie Texterstellung und Zusammenfassungen nutzt; semantische Suchsysteme zu erstellen, die über die Schlüsselwortsuche hinausgehen; Systeme zu bauen, die Texte klassifizieren und clustern, um ein skalierbares Verständnis einer grossen Anzahl von Textdokumenten zu ermöglichen; und bestehende Bibliotheken sowie vortrainierte Modelle für Textklassifikation, Suche und Clustering zu verwenden. Dieses Buch zeigt Ihnen auch, wie Sie: - Fortgeschrittene LLM-Pipelines erstellen, um Textdokumente zu clustern und die Themen zu erkunden, zu denen sie gehören - Semantische Suchmaschinen entwickeln, die über die Schlüsselwortsuche hinausgehen, mit Methoden wie dichten Abruf und Nachrankern - Verschiedene Anwendungsfälle kennenlernen, in denen diese Modelle einen Mehrwert bieten können - Die Architektur der zugrunde liegenden Transformer-Modelle wie BERT und GPT verstehen - Ein tieferes Verständnis dafür gewinnen, wie LLMs trainiert werden - LLMs für spezifische Anwendungen mit Methoden wie Feinabstimmung generativer Modelle, kontrastiver Feinabstimmung und In-Context-Lernen optimieren Jay Alammar ist Direktor und Engineering Fellow bei Cohere, einem Pionieranbieter von grossen Sprachmodellen als API. Maarten Grootendorst ist Senior Clinical Data Scientist bei der Netherlands Comprehensive Cancer Organisation.64,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie beeinflussen Backlinks und Meta-Tags das Suchmaschinen-Ranking einer Website?
Backlinks sind Links von anderen Websites, die auf deine Website verweisen und das Ranking positiv beeinflussen können. Je mehr hochwertige Backlinks eine Website hat, desto besser wird sie in den Suchergebnissen platziert. Meta-Tags sind HTML-Elemente, die Informationen über den Inhalt einer Website enthalten. Sie helfen Suchmaschinen, den Inhalt der Seite zu verstehen und das Ranking zu verbessern. Indem relevante Keywords in den Meta-Tags verwendet werden, kann die Sichtbarkeit der Website erhöht werden. **
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Wie funktioniert die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine? Welche Rolle spielen Meta-Tags in der Suchmaschinenoptimierung?
Die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine erfolgt durch sogenannte Crawler, die den Inhalt der Seite analysieren und in einem Index speichern. Meta-Tags sind Informationen im HTML-Code einer Webseite, die Suchmaschinen dabei helfen, den Inhalt und die Relevanz der Seite zu verstehen. Sie spielen eine wichtige Rolle in der Suchmaschinenoptimierung, da sie Einfluss darauf haben, wie die Seite in den Suchergebnissen angezeigt wird und wie gut sie von Nutzern gefunden werden kann. **
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Wie funktioniert die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine? Welche Rolle spielen Meta-Tags bei der Optimierung für Suchmaschinen?
Die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine erfolgt durch sogenannte Crawler, die die Inhalte der Webseite analysieren und in den Index der Suchmaschine aufnehmen. Dabei werden relevante Informationen wie Texte, Bilder und Links berücksichtigt. Meta-Tags spielen eine wichtige Rolle bei der Optimierung für Suchmaschinen, da sie den Crawlern zusätzliche Informationen über den Inhalt der Webseite geben und somit die Auffindbarkeit in den Suchergebnissen verbessern können. **
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Was sind Meta-Tags und wie beeinflussen sie die Suchmaschinenoptimierung von Webseiten?
Meta-Tags sind HTML-Elemente, die Informationen über den Inhalt einer Webseite enthalten. Sie beeinflussen die Suchmaschinenoptimierung, indem sie den Suchmaschinen relevante Informationen über die Seite liefern, wie z.B. Titel, Beschreibung und Schlüsselwörter. Dadurch können Suchmaschinen die Seite besser indexieren und in den Suchergebnissen besser platzieren. **
Welche Größe hat "large"?
"Large" ist eine relative Größe und kann je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben. In Bezug auf Kleidung kann "large" eine größere Größe als der Durchschnitt bedeuten, während es in Bezug auf Lebensmittel oder Getränke eine größere Portion oder Menge darstellen kann. Es ist wichtig, den Kontext zu berücksichtigen, um die genaue Bedeutung von "large" zu verstehen. **
Wie beeinflussen Meta-Tags und Suchmaschinenoptimierung das Ranking einer Webseite in den Suchergebnissen von Google?
Meta-Tags und Suchmaschinenoptimierung helfen Google dabei, den Inhalt einer Webseite besser zu verstehen und relevante Keywords zu identifizieren. Dadurch kann die Webseite in den Suchergebnissen höher platziert werden. Eine gute Optimierung kann das Ranking einer Webseite verbessern und zu einer höheren Sichtbarkeit in den Suchergebnissen führen. **
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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.49,40 €*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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Designing Large Language Model Applications, Fachbücher von Suhas Pai"Designing Large Language Model Applications" ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung grosser Sprachmodelle (LLMs) in der Praxis beschäftigt. Verfasst von dem erfahrenen ML-Forscher Suhas Pai, bietet das Buch eine umfassende Anleitung für Fachleute, die LLMs in nützliche Produkte umsetzen möchten. Es adressiert die Herausforderungen, die beim Übergang von Demonstrationen und Prototypen zu vollwertigen Anwendungen auftreten können. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in die Funktionsweise von Sprachmodellen, lernen Techniken zur Anpassung und Feinabstimmung kennen und erfahren, wie sie LLMs effektiv in bestehende Software-Ökosysteme integrieren können. Das Buch behandelt auch wichtige Themen wie die Vorbereitung von Datensätzen für das Training, die Optimierung von Inferenzprozessen und die Interaktion von Sprachmodellen mit externen Tools und Daten. Es ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die die Möglichkeiten von LLMs ausschöpfen möchten.64,70 €*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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Wie beeinflusst die Optimierung von Keywords und Meta-Tags das Suchmaschinen-Ranking einer Webseite?
Die Optimierung von Keywords und Meta-Tags kann das Suchmaschinen-Ranking einer Webseite positiv beeinflussen, da Suchmaschinen diese Informationen verwenden, um den Inhalt und die Relevanz einer Seite zu bewerten. Durch die Verwendung relevanter Keywords in den Meta-Tags und im Inhalt der Webseite können Suchmaschinen die Seite besser verstehen und entsprechend einordnen. Eine gezielte Optimierung kann dazu führen, dass die Webseite in den Suchergebnissen höher platziert wird, was wiederum zu mehr Traffic und Sichtbarkeit führt. Allerdings sollte die Optimierung natürlich immer im Einklang mit den Richtlinien der Suchmaschinen erfolgen, um negative Auswirkungen zu vermeiden. **
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Wie funktioniert die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine? Welche Rolle spielen Keywords und Meta-Tags bei der Optimierung von Inhalten für Suchmaschinen?
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Wie beeinflussen Backlinks und Meta-Tags das Suchmaschinen-Ranking einer Website?
Backlinks sind Links von anderen Websites, die auf deine Website verweisen und das Ranking positiv beeinflussen können. Je mehr hochwertige Backlinks eine Website hat, desto besser wird sie in den Suchergebnissen platziert. Meta-Tags sind HTML-Elemente, die Informationen über den Inhalt einer Website enthalten. Sie helfen Suchmaschinen, den Inhalt der Seite zu verstehen und das Ranking zu verbessern. Indem relevante Keywords in den Meta-Tags verwendet werden, kann die Sichtbarkeit der Website erhöht werden. **
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Wie funktioniert die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine? Welche Rolle spielen Meta-Tags in der Suchmaschinenoptimierung?
Die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine erfolgt durch sogenannte Crawler, die den Inhalt der Seite analysieren und in einem Index speichern. Meta-Tags sind Informationen im HTML-Code einer Webseite, die Suchmaschinen dabei helfen, den Inhalt und die Relevanz der Seite zu verstehen. Sie spielen eine wichtige Rolle in der Suchmaschinenoptimierung, da sie Einfluss darauf haben, wie die Seite in den Suchergebnissen angezeigt wird und wie gut sie von Nutzern gefunden werden kann. **
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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
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Hands-On Large Language Models, Fachbücher von Jay Alammar, Maarten GrootendorstKI hat in den letzten Jahren erstaunliche neue Sprachfähigkeiten erlangt. Angetrieben von den rasanten Fortschritten im Bereich des Deep Learning sind Sprach-KI-Systeme in der Lage, Texte besser zu schreiben und zu verstehen als je zuvor. Dieser Trend ermöglicht das Entstehen neuer Funktionen, Produkte und ganzer Industrien. Durch die visuell lehrreiche Natur dieses Buches werden Python-Entwickler die praktischen Werkzeuge und Konzepte erlernen, die sie benötigen, um diese Fähigkeiten heute zu nutzen. Sie werden lernen, wie man die Kraft von vortrainierten grossen Sprachmodellen für Anwendungsfälle wie Texterstellung und Zusammenfassungen nutzt; semantische Suchsysteme zu erstellen, die über die Schlüsselwortsuche hinausgehen; Systeme zu bauen, die Texte klassifizieren und clustern, um ein skalierbares Verständnis einer grossen Anzahl von Textdokumenten zu ermöglichen; und bestehende Bibliotheken sowie vortrainierte Modelle für Textklassifikation, Suche und Clustering zu verwenden. Dieses Buch zeigt Ihnen auch, wie Sie: - Fortgeschrittene LLM-Pipelines erstellen, um Textdokumente zu clustern und die Themen zu erkunden, zu denen sie gehören - Semantische Suchmaschinen entwickeln, die über die Schlüsselwortsuche hinausgehen, mit Methoden wie dichten Abruf und Nachrankern - Verschiedene Anwendungsfälle kennenlernen, in denen diese Modelle einen Mehrwert bieten können - Die Architektur der zugrunde liegenden Transformer-Modelle wie BERT und GPT verstehen - Ein tieferes Verständnis dafür gewinnen, wie LLMs trainiert werden - LLMs für spezifische Anwendungen mit Methoden wie Feinabstimmung generativer Modelle, kontrastiver Feinabstimmung und In-Context-Lernen optimieren Jay Alammar ist Direktor und Engineering Fellow bei Cohere, einem Pionieranbieter von grossen Sprachmodellen als API. Maarten Grootendorst ist Senior Clinical Data Scientist bei der Netherlands Comprehensive Cancer Organisation.64,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and, Fachbücher von Sinan OzdemirDer "Quick Start Guide to Large Language Models" bietet eine umfassende und praxisorientierte Einführung in die Nutzung grosser Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT. Verfasst von dem erfahrenen Datenwissenschaftler und KI-Unternehmer Sinan Ozdemir, richtet sich dieses Fachbuch an Fachleute, die die beeindruckenden Fähigkeiten von LLMs in ihren Projekten und Produkten nutzen möchten, jedoch durch deren Komplexität abgeschreckt sind. Das Buch bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen, bewährte Verfahren, reale Fallstudien und praktische Übungen, um den Einstieg zu erleichtern, selbst für Leser ohne Vorkenntnisse. Ozdemir erklärt die inneren Abläufe von LLMs und gibt wertvolle Einblicke zur Optimierung der Modellauswahl, Datenformate, Parameter und Leistung. Zudem sind auf der begleitenden Website zusätzliche Ressourcen verfügbar, darunter Beispieldatensätze und Code für die Arbeit mit verschiedenen LLMs, sowohl aus offenen als auch geschlossenen Quellen. Die Leser lernen zentrale Konzepte wie Pre-Training, Transfer Learning, Fine-Tuning und mehr kennen, um LLMs an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.35,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Praxisbuch Large Language Models, Fachbücher von Marcus Fraass, Jay Alammar, Maarten GrootendorstAutor/Autorin: Jay Alammar Jay Alammar ist Direktor und Engineering Fellow bei Cohere, dem Vorreiter bei der Bereitstellung von Large Language Models als API. In dieser Funktion berät und schult er Unternehmen und die Entwicklergemeinschaft bei der Verwendung von Sprachmodellen für praktische Anwendungsfälle. Durch seinen beliebten AI/ML-Blog hat Jay Millionen von Forscherinnen und Softwareengineers geholfen, Tools und Konzepte des Machine Learnings visuell zu verstehen - von den Grundlagen bis hin zu den neuesten Entwicklungen wie Transformers, BERT, GPT-3 und Stable Diffusion. Jay ist ausserdem Mitgestalter von beliebten Kursen zum Machine Learning und Natural Language Processing auf Deeplearning.ai und Udacity. Autor/Autorin: Maarten Grootendorst Maarten Grootendorst ist Senior Clinical Data Scientist bei IKNL (Netherlands Comprehensive Cancer Organization). Er hat Master-Abschlüsse in Organisationspsychologie, klinischer Psychologie und Data Science, die er nutzt, um komplexe Konzepte des Machine Learning einem breiten Publikum zu vermitteln. Mit seinen beliebten Blogs hat er Millionen von Leserinnen und Lesern erreicht, indem er die Grundlagen der künstlichen Intelligenz erklärt - oft aus psychologischer Sicht. Er ist Autor und Betreuer mehrerer Open-Source-Pakete, die sich auf die Stärke von Large Language Models stützen, wie BERTopic, PolyFuzz und KeyBERT. Seine Pakete werden millionenfach heruntergeladen und von Datenexperten und Organisationen weltweit genutzt.49,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie funktioniert die Indexierung von Webseiten in einer Suchmaschine? Welche Rolle spielen Meta-Tags bei der Optimierung für Suchmaschinen?
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