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Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das Nutzerverhalten und die Konsumgewohnheiten in den Bereichen Streaming, Fernsehen und Online-Medien?
On-Demand-Inhalte ermöglichen es den Nutzern, ihre Lieblingsinhalte jederzeit und überall anzusehen, was zu einer erhöhten Flexibilität und Bequemlichkeit führt. Dies hat dazu geführt, dass viele Nutzer traditionelle Fernsehgewohnheiten aufgeben und stattdessen auf Streaming-Dienste umsteigen. Darüber hinaus haben On-Demand-Inhalte dazu beigetragen, dass Nutzer mehr personalisierte und zielgerichtete Inhalte konsumieren, da sie ihre eigenen Playlists erstellen und Empfehlungen basierend auf ihrem individuellen Geschmack erhalten können. Schließlich haben On-Demand-Inhalte auch das Nutzerverhalten beeinflusst, indem sie zu einem verstärkten Binge-Watching geführt haben, da Nutzer ganze Serienstaffeln oder Filmreihen in einem durchgehenden **
Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das Nutzerverhalten und die Konsumgewohnheiten in den Bereichen Streaming, Fernsehen und digitaler Medien?
On-Demand-Inhalte ermöglichen es den Nutzern, ihre Lieblingsinhalte jederzeit und überall anzusehen, was zu einer erhöhten Flexibilität und Bequemlichkeit führt. Dies hat dazu geführt, dass viele Nutzer traditionelle lineare Fernsehgewohnheiten aufgeben und stattdessen auf Streaming-Dienste umsteigen. Darüber hinaus haben On-Demand-Inhalte auch das Konsumverhalten verändert, da Nutzer nun gezielt nach spezifischen Inhalten suchen und weniger Zeit mit zufälligem Zappen verbringen. Die Verfügbarkeit von On-Demand-Inhalten hat auch dazu geführt, dass Nutzer mehr Zeit mit dem Ansehen von Inhalten verbringen, da sie nicht mehr auf festgelegte Sendezeiten angewiesen sind und eine größere Auswahl an Inhalten zur Verfügung haben. **
Ähnliche Suchbegriffe für Praxisbuch-Large-Language-Models
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Produkte zum Begriff Praxisbuch-Large-Language-Models:
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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.63,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Alammar, Jay: Hands-On Large Language ModelsHands-On Large Language Models , Language Understanding and Generation , > , Erscheinungsjahr: 20240930, Produktform: Kartoniert, Autoren: Alammar, Jay~Grootendorst, Maarten, Seitenzahl/Blattzahl: 400, Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Science / Machine Learning, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Warengruppe: TB/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 229, Breite: 175, Höhe: 26, Gewicht: 752, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,64,34 €*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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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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Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das Nutzungsverhalten von Verbrauchern in Bezug auf Streaming-Dienste, traditionelles Fernsehen und digitale Medienplattformen?
On-Demand-Inhalte ermöglichen es Verbrauchern, ihre Lieblingssendungen und Filme jederzeit und überall anzusehen, was zu einem flexibleren Nutzungsverhalten führt. Dies hat dazu geführt, dass viele Verbraucher traditionelles Fernsehen zugunsten von Streaming-Diensten und digitalen Medienplattformen aufgeben. Durch die Möglichkeit, Inhalte nach Bedarf anzusehen, haben Verbraucher auch begonnen, gezieltere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Inhalte sie konsumieren möchten, was zu einer personalisierteren Nutzung von Medienplattformen führt. Darüber hinaus haben On-Demand-Inhalte auch dazu beigetragen, dass Verbraucher weniger Werbung sehen, was ihr Nutzungsverhalten in Bezug auf digitale Medienplattformen beeinflusst hat. **
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Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das traditionelle Fernsehen, das Streaming und die Unterhaltungsindustrie insgesamt?
On-Demand-Inhalte haben das traditionelle Fernsehen beeinflusst, indem sie den Zuschauern die Möglichkeit geben, Inhalte zu einem für sie passenden Zeitpunkt anzusehen, anstatt sich an feste Sendezeiten zu halten. Streaming-Dienste haben durch On-Demand-Inhalte eine größere Vielfalt an Inhalten und eine größere Flexibilität für die Zuschauer geschaffen, was zu einem Rückgang der traditionellen TV-Nutzung geführt hat. Die Unterhaltungsindustrie insgesamt hat sich aufgrund von On-Demand-Inhalten verändert, da sie nun verstärkt in die Produktion von exklusiven Inhalten für Streaming-Plattformen investiert und sich an die veränderten Sehgewohnheiten anpasst. On-Demand-Inhalte haben auch dazu geführt, dass Zuschauer mehr Kontrolle über ihr Seher **
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Wie hat sich Video-on-Demand zum Mainstream-Entertainment entwickelt?
Video-on-Demand hat sich durch die Verbreitung von schnellem Internet und mobilen Geräten zu einem Mainstream-Entertainment-Format entwickelt. Die steigende Anzahl von Streaming-Diensten wie Netflix, Amazon Prime Video und Disney+ hat die Popularität von Video-on-Demand weiter gesteigert. Die Möglichkeit, jederzeit und überall auf eine Vielzahl von Filmen und Serien zugreifen zu können, hat dazu beigetragen, dass Video-on-Demand heute ein fester Bestandteil des Entertainment-Angebots ist. **
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Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das Verbraucherverhalten und die Medienkonsumgewohnheiten in Bezug auf Streaming-Dienste, traditionelles Fernsehen und digitale Medienplattformen?
On-Demand-Inhalte haben das Verbraucherverhalten und die Medienkonsumgewohnheiten stark verändert, da sie den Nutzern die Möglichkeit bieten, Inhalte nach ihren eigenen Zeitplänen und Präferenzen zu konsumieren. Dies hat zu einem Rückgang des traditionellen Fernsehens geführt, da viele Verbraucher lieber auf Streaming-Dienste und digitale Medienplattformen zugreifen, um ihre Lieblingsinhalte anzusehen. Darüber hinaus hat die Verfügbarkeit von On-Demand-Inhalten dazu geführt, dass Verbraucher mehr Zeit mit dem Konsum von digitalen Medienplattformen verbringen, da sie eine breite Palette von Inhalten und Genres anbieten, die auf ihre individuellen Interessen zugeschnitten sind. Insgesamt haben On-Demand-Inhalte das Verbraucherverhalten **
Wie hat sich das Streaming von Video-on-Demand-Diensten auf das traditionelle Fernsehen ausgewirkt?
Das Streaming von Video-on-Demand-Diensten hat dazu geführt, dass immer mehr Menschen traditionelle Fernsehsender zugunsten von On-Demand-Inhalten meiden. Dies hat zu einem Rückgang der Zuschauerzahlen und Werbeeinnahmen für traditionelle Fernsehsender geführt. Viele Sender haben daraufhin begonnen, eigene Streaming-Dienste anzubieten, um mit dem Trend Schritt zu halten. **
Welche Vorteile bietet Video-on-Demand gegenüber traditionellen Fernsehsendungen? Wie kann man Video-on-Demand-Dienste am besten nutzen, um Filme und Serien zu streamen?
Video-on-Demand bietet den Vorteil, dass Nutzer jederzeit und überall auf eine große Auswahl an Filmen und Serien zugreifen können, ohne an feste Sendezeiten gebunden zu sein. Man kann Video-on-Demand-Dienste am besten nutzen, indem man sich für einen Abonnementdienst anmeldet, der eine breite Auswahl an Inhalten bietet, und diese dann über eine stabile Internetverbindung auf verschiedenen Geräten streamt. Außerdem kann man durch die Nutzung von Download-Funktionen auch unterwegs ohne Internetverbindung auf die Inhalte zugreifen. **
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Produkte zum Begriff Praxisbuch-Large-Language-Models:
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Praxisbuch Large Language Models, Fachbücher von Jay Alammar, Maarten Grootendorst, Marcus FraassAutor/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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Praxisbuch Large Language Models, Taschenbuch von Jay Alammar,Maarten Grootendorst, O'Reilly; 978-3-96009-266-7Praxisbuch Large Language Models, Taschenbuch Von Jay Alammar,maarten Grootendorst, O'reilly; 978-3-96009-266-7, Seitenanzahl: 43449,90 €*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.63,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Alammar, Jay: Hands-On Large Language ModelsHands-On Large Language Models , Language Understanding and Generation , > , Erscheinungsjahr: 20240930, Produktform: Kartoniert, Autoren: Alammar, Jay~Grootendorst, Maarten, Seitenzahl/Blattzahl: 400, Themenüberschrift: COMPUTERS / Data Science / Machine Learning, Fachschema: Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung, Warengruppe: TB/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 229, Breite: 175, Höhe: 26, Gewicht: 752, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe,64,34 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das Nutzerverhalten und die Konsumgewohnheiten in den Bereichen Streaming, Fernsehen und Online-Medien?
On-Demand-Inhalte ermöglichen es den Nutzern, ihre Lieblingsinhalte jederzeit und überall anzusehen, was zu einer erhöhten Flexibilität und Bequemlichkeit führt. Dies hat dazu geführt, dass viele Nutzer traditionelle Fernsehgewohnheiten aufgeben und stattdessen auf Streaming-Dienste umsteigen. Darüber hinaus haben On-Demand-Inhalte dazu beigetragen, dass Nutzer mehr personalisierte und zielgerichtete Inhalte konsumieren, da sie ihre eigenen Playlists erstellen und Empfehlungen basierend auf ihrem individuellen Geschmack erhalten können. Schließlich haben On-Demand-Inhalte auch das Nutzerverhalten beeinflusst, indem sie zu einem verstärkten Binge-Watching geführt haben, da Nutzer ganze Serienstaffeln oder Filmreihen in einem durchgehenden **
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Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das Nutzerverhalten und die Konsumgewohnheiten in den Bereichen Streaming, Fernsehen und digitaler Medien?
On-Demand-Inhalte ermöglichen es den Nutzern, ihre Lieblingsinhalte jederzeit und überall anzusehen, was zu einer erhöhten Flexibilität und Bequemlichkeit führt. Dies hat dazu geführt, dass viele Nutzer traditionelle lineare Fernsehgewohnheiten aufgeben und stattdessen auf Streaming-Dienste umsteigen. Darüber hinaus haben On-Demand-Inhalte auch das Konsumverhalten verändert, da Nutzer nun gezielt nach spezifischen Inhalten suchen und weniger Zeit mit zufälligem Zappen verbringen. Die Verfügbarkeit von On-Demand-Inhalten hat auch dazu geführt, dass Nutzer mehr Zeit mit dem Ansehen von Inhalten verbringen, da sie nicht mehr auf festgelegte Sendezeiten angewiesen sind und eine größere Auswahl an Inhalten zur Verfügung haben. **
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Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das Nutzungsverhalten von Verbrauchern in Bezug auf Streaming-Dienste, traditionelles Fernsehen und digitale Medienplattformen?
On-Demand-Inhalte ermöglichen es Verbrauchern, ihre Lieblingssendungen und Filme jederzeit und überall anzusehen, was zu einem flexibleren Nutzungsverhalten führt. Dies hat dazu geführt, dass viele Verbraucher traditionelles Fernsehen zugunsten von Streaming-Diensten und digitalen Medienplattformen aufgeben. Durch die Möglichkeit, Inhalte nach Bedarf anzusehen, haben Verbraucher auch begonnen, gezieltere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Inhalte sie konsumieren möchten, was zu einer personalisierteren Nutzung von Medienplattformen führt. Darüber hinaus haben On-Demand-Inhalte auch dazu beigetragen, dass Verbraucher weniger Werbung sehen, was ihr Nutzungsverhalten in Bezug auf digitale Medienplattformen beeinflusst hat. **
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Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das traditionelle Fernsehen, das Streaming und die Unterhaltungsindustrie insgesamt?
On-Demand-Inhalte haben das traditionelle Fernsehen beeinflusst, indem sie den Zuschauern die Möglichkeit geben, Inhalte zu einem für sie passenden Zeitpunkt anzusehen, anstatt sich an feste Sendezeiten zu halten. Streaming-Dienste haben durch On-Demand-Inhalte eine größere Vielfalt an Inhalten und eine größere Flexibilität für die Zuschauer geschaffen, was zu einem Rückgang der traditionellen TV-Nutzung geführt hat. Die Unterhaltungsindustrie insgesamt hat sich aufgrund von On-Demand-Inhalten verändert, da sie nun verstärkt in die Produktion von exklusiven Inhalten für Streaming-Plattformen investiert und sich an die veränderten Sehgewohnheiten anpasst. On-Demand-Inhalte haben auch dazu geführt, dass Zuschauer mehr Kontrolle über ihr Seher **
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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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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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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 hat sich Video-on-Demand zum Mainstream-Entertainment entwickelt?
Video-on-Demand hat sich durch die Verbreitung von schnellem Internet und mobilen Geräten zu einem Mainstream-Entertainment-Format entwickelt. Die steigende Anzahl von Streaming-Diensten wie Netflix, Amazon Prime Video und Disney+ hat die Popularität von Video-on-Demand weiter gesteigert. Die Möglichkeit, jederzeit und überall auf eine Vielzahl von Filmen und Serien zugreifen zu können, hat dazu beigetragen, dass Video-on-Demand heute ein fester Bestandteil des Entertainment-Angebots ist. **
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Wie beeinflussen On-Demand-Inhalte das Verbraucherverhalten und die Medienkonsumgewohnheiten in Bezug auf Streaming-Dienste, traditionelles Fernsehen und digitale Medienplattformen?
On-Demand-Inhalte haben das Verbraucherverhalten und die Medienkonsumgewohnheiten stark verändert, da sie den Nutzern die Möglichkeit bieten, Inhalte nach ihren eigenen Zeitplänen und Präferenzen zu konsumieren. Dies hat zu einem Rückgang des traditionellen Fernsehens geführt, da viele Verbraucher lieber auf Streaming-Dienste und digitale Medienplattformen zugreifen, um ihre Lieblingsinhalte anzusehen. Darüber hinaus hat die Verfügbarkeit von On-Demand-Inhalten dazu geführt, dass Verbraucher mehr Zeit mit dem Konsum von digitalen Medienplattformen verbringen, da sie eine breite Palette von Inhalten und Genres anbieten, die auf ihre individuellen Interessen zugeschnitten sind. Insgesamt haben On-Demand-Inhalte das Verbraucherverhalten **
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Wie hat sich das Streaming von Video-on-Demand-Diensten auf das traditionelle Fernsehen ausgewirkt?
Das Streaming von Video-on-Demand-Diensten hat dazu geführt, dass immer mehr Menschen traditionelle Fernsehsender zugunsten von On-Demand-Inhalten meiden. Dies hat zu einem Rückgang der Zuschauerzahlen und Werbeeinnahmen für traditionelle Fernsehsender geführt. Viele Sender haben daraufhin begonnen, eigene Streaming-Dienste anzubieten, um mit dem Trend Schritt zu halten. **
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Welche Vorteile bietet Video-on-Demand gegenüber traditionellen Fernsehsendungen? Wie kann man Video-on-Demand-Dienste am besten nutzen, um Filme und Serien zu streamen?
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