Du hast sicher schon ein paar Mal mit ChatGPT gespielt und vielleicht gemerkt, dass die Ergebnisse mal klasse und mal eher suboptimal sind. Es spielt keine Rolle, ob du ein Newbie oder ein erfahrener Anwenderin oder Anwender bist, hier sind zwölf Tipps, die dir dabei helfen können, bessere Prompts für deinen ChatGPT-Dialog zu formulieren.
„12 Tipps für bessere ChatGPT-Prompts“ weiterlesenSchlagwort: Einführung
Lokale KI-Modelle: Vorteile, Nachteile und wie man sie verwendet
In den letzten Jahren hat sich die künstliche Intelligenz (KI) rasant entwickelt. KI-Modelle werden heute in immer mehr Bereichen eingesetzt, von der Bilderkennung bis hin zur Sprachverarbeitung.
Traditionell werden KI-Modelle in der Cloud ausgeführt. Das hat den Vorteil, dass sie leicht zugänglich und skalierbar sind. Allerdings gibt es auch einige Nachteile, wie etwa die Abhängigkeit von einem Internetzugang und die Möglichkeit, dass die Daten von Dritten eingesehen werden können.
Eine Alternative zur Cloud-basierten Ausführung ist die lokale Ausführung von KI-Modellen. Bei der lokalen Ausführung wird das KI-Modell auf dem eigenen Rechner installiert und ausgeführt. Das hat einige Vorteile, wie etwa die volle Kontrolle über die Daten und die Möglichkeit, die Leistung des Modells zu optimieren.
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In der datengesteuerten Welt von heute ist die Fähigkeit, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu automatisieren, wichtiger denn je. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel – ein Bereich, der das Potenzial hat, die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir mit Daten umgehen, Aufgaben automatisieren und unsere Entscheidungsfähigkeit verbessern. Ganz gleich, ob Sie ein angehender Datenenthusiast sind oder einfach nur neugierig auf dieses Schlagwort, das Sie so oft gehört haben, dieser Leitfaden soll Ihnen ein klares Verständnis davon vermitteln, was maschinelles Lernen bedeutet. Von den grundlegenden Konzepten bis hin zu Anwendungen in verschiedenen Branchen werden wir uns auf eine Reise begeben, um das Wesen und das Potenzial des maschinellen Lernens zu entdecken.
„Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Leitfaden für Anfänger“ weiterlesenEinführung in die Ära der KI: Ein Blick auf „The Age of A.I.“ mit Robert Downey Jr.
Wenn man über die berühmtesten und umfassendsten Doku-Reihen zur künstlichen Intelligenz (KI) spricht, dann kann man nicht an „The Age of A.I.“ auf YouTube vorbeigehen. Die englischsprachige Dokumentation, die mittlerweile drei Jahre alt ist, präsentiert sich noch immer als eine der maßgeblichsten und aufschlussreichsten Quellen zum Thema KI. Sie stellt auf überzeugende Weise dar, wie KI die Welt verändert und formt, vom täglichen Leben bis hin zu hochkomplexen Forschungsbereichen.
„Einführung in die Ära der KI: Ein Blick auf „The Age of A.I.“ mit Robert Downey Jr.“ weiterlesenKostenloser Kurs „ChatGPT Prompt Engineering“ für Entwickler: Eine tiefere Einführung in die Welt der KI-Konversation
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und bieten eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen. Eine der spannendsten Entwicklungen in diesem Bereich ist die Konversations-KI, die es ermöglicht, intelligente und interaktive Dialoge mit Computern zu führen. DeepLearning.AI, eine der führenden Bildungseinrichtungen im Bereich KI und ML, bietet jetzt einen kostenlosen Kurs an, der sich auf „ChatGPT Prompt Engineering“ für Entwickler konzentriert. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen genaueren Blick auf diesen Kurs und wie er dir helfen kann, dein Verständnis von KI-Konversationen zu vertiefen und die Fähigkeiten zu erlernen, die du benötigst, um erfolgreich Chatbot-Anwendungen zu entwickeln.
„Kostenloser Kurs „ChatGPT Prompt Engineering“ für Entwickler: Eine tiefere Einführung in die Welt der KI-Konversation“ weiterlesenWie sieht ein moderner Test-Driven-Development-Ansatz (TDD) in Python aus?
Lass uns in die faszinierende Welt des testgetriebenen Entwicklungsansatzes (TDD) in Python eintauchen. In diesem Artikel lüftest du die Geheimnisse hinter effektiven Teststrategien und erfährst, wie du mit leistungsstarken Frameworks wie unittest und pytest gute Ergebnisse erzielen kannst. Lass dich von den Vorteilen von Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) begeistern und entdecke, wie du deinen Entwicklungsprozess auf das nächste Level bringen kannst. Los geht’s.
„Wie sieht ein moderner Test-Driven-Development-Ansatz (TDD) in Python aus?“ weiterlesenWas ist Test Driven Development (TDD)?
Testgetriebene Entwicklung (TDD) ist ein Softwareentwicklungsansatz, bei dem Tests für einen Teil des Codes geschrieben werden, bevor der Code selbst geschrieben wird. Der Code wird dann so geschrieben, dass er die Tests besteht, und der Prozess wird für jede neue Funktion oder Anforderung wiederholt. Dieser Ansatz hilft sicherzustellen, dass der Code testbar, zuverlässig und wartbar ist. Es hilft den Entwicklern auch, über das Design des Codes nachzudenken, bevor sie ihn schreiben, was zu einer besseren Codestruktur und -organisation führen kann. Sehen wir uns die Vor- und auch die Nachteile etwas genauer an.
„Was ist Test Driven Development (TDD)?“ weiterlesenPyenv: Das ultimative Tool zur Verwaltung von Python-Versionen und virtuellen Umgebungen
Pyenv ist ein Tool, das die Verwaltung und Installation von Python-Versionen auf dem Betriebssystem vereinfacht. Mit pyenv können mehrere Python-Versionen auf demselben System installiert und verwaltet werden, ohne dass diese miteinander in Konflikt geraten. Pyenv kann auf Linux, macOS und anderen Unix-basierten Betriebssystemen genutzt werden. Sehen wir uns an, wie wir das nützliche Tool installieren.
„Pyenv: Das ultimative Tool zur Verwaltung von Python-Versionen und virtuellen Umgebungen“ weiterlesenWie man Logging in Python effektiv zur Fehlersuche einsetzt
Bei der Fehlersuche gibt es eine Reihe von Ansätzen: Manche arbeiten mit Breakpoints, andere mit print-Statements im Code und wiederum andere mit Logging. Meist ist eine Kombination aus allen dreien ein guter Ansatz, um schnell zu einem Ergebnis zu Gelagen. Hier sehen wir uns den dritten der hier genannten Ansätze näher an: Logging in Python
„Wie man Logging in Python effektiv zur Fehlersuche einsetzt“ weiterlesenEin Python-Beispiel für Lineare Regression im Machine Learning
Nachdem wir uns vorher bewusst gemacht haben, was Lineare Regression ist und wofür man dieses statistische Werkzeug verwenden kann, blicken wir in diesem Beitrag auf einen praktischen Einsatz mithilfe eines Python-Beispiels für Lineare Regression im Machine Learning. Wir beginnen zunächst mit einem Blick auf die beiden dafür notwendigen Bibliotheken: NumPy und Scikit-learn.
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