DeepSeek in der Praxis

Empfehlungssysteme auf Basis großer Sprachmodelle. Der vollständige Entwicklungszyklus: vom Pre-Training bis zur Bereitstellung intelligenter Agenten.

Lu Lu, Zhang Yujun

Maschinelles Lernen mit PyTorch und Scikit-Learn

Sebastian Raschka, Yusi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili

Natural Language Processing in Aktion. Verstehen, Analysieren und Generieren von Text mit Python

Lane Hobson, Cole Howard, Hannes Max Hapke

README. Die harte Realität von Entwicklern

Chris Riccomini, Dmitriy Ryaboy

Theoretisches Minimum zu Big Data. Alles, was Sie über Big Data wissen müssen.

In Annaleen, Su Kenneth

Automatisierung programmierbarer Netzwerke. Professionelle Qualifikation des Netzwerktechnikers der neuen Generation.

Jason Edelman, Scott S. Lowe, Matt Oswalt

Elasticsearch für Entwickler: Indizierung, Analyse, Suche und Aggregation von Daten. 2. Auflage.

Anurag Shrivastava

RAG-Systeme: Von der Theorie zur Praxis. Ein praktischer Leitfaden zur Erstellung intelligenter Such- und Inhaltsgenerierungssysteme im Zeitalter der rasanten Entwicklung von KI-Technologien.

R. W. Duschkin

Generatives Deep Learning 2

KI-Assistenten in Python: LLM, GPT, RAG in der Praxis anwenden + virtuelle Festplatte mit fertigen Bots und Beispielen

Worobjow M. S.