Fachbuch

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verfügbar
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Bibliothek/Mediothek im BSZ Biberach
Autor:Freiknecht, Jonas
Titel:KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln
Titelzusatz:Datenbewusst, Open Source und modular
Verfasserangabe:Jonas Freiknecht
Erschienen:München : Hanser, 2023. - 325 Seiten. - Illustrationen
Fußnote:R2D2
ISBN13:978-3-446-47448-2
Preis:39,99 Euro
Standort:EDV420 PHYTON Fre
Schlagwort(e):Künstliche Intelligenz ; Open Source ; R2D2 ; Sprachassistent ; Sprache ; Spracherkennung ; User Interface ; EDV
Annotation:- Entwicklung eines eigenen Sprachassistenten von Beginn an - Erlernen fortgeschrittener Konzepte in Python anhand des Entwicklungspfads - Verzicht auf Cloud-APIs für die Kernfunktionalität – alles entsteht in Eigenregie - Verwendung verschiedener Machine- und Deep-Learning-Ansätze zur Integration von KI (u. a. LSTMs, ARIMA und Transformers) - Berücksichtigt auch die Themen Datenschutz und IT-Sicherheit . Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie in Python Schritt für Schritt einen eigenen Sprachassistenten komplett selbst entwickeln – von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung. Sie lernen, wie Sprachanalyse, -synthese und das Erkennen einer Benutzerintention funktionieren und wie Sie diese praktisch umsetzen. Und Sie kommen mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. mit Logging, dem dynamischen Installieren von Paketen, dem Einfrieren« einer Anwendung oder der Überführung in einen Installer. Ein weiteres wichtiges Thema ist der Datenschutz. Wenn Sie einen eigenen Assistenten programmiert haben, wissen Sie genau, welche Daten Sie rausgeben und welche auf Ihrem Gerät verarbeitet werden. Schreiben Sie Intents, denen selbst sensible Daten anvertraut werden können. Das schafft auch Vertrauen beim Anwender. Darüber hinaus kann Ihr selbstprogrammierter Assistent ein paar Dinge mehr als die Marktführer. So können Sie ihm z. B. erlauben, nur auf Ihre Stimme zu reagieren und andere Personen zu ignorieren. AUS DEM INHALT // - Aufsetzen einer Umgebung für professionelle Python-Projekte - Training einer eigenen Text-to-Speech-Engine - Identifikation der Benutzer anhand ihrer Stimme - Klassifikation und Interpretation von Sprachbefehlen - Erklärung und Verwendung von Transformers für NLP- und NLU-Aufgaben - Führen langer Dialoge über ein Kontextgedächtnis - Entwicklung von zehn funktionsfähigen Skills - Training einer eigenen Wettervorhersage - Build und Paketierung einer Python-Anwendung

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