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portada KI & Big Data: Daten in Wissen und Chancen verwandeln (en Alemán)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Alemán
N° páginas
436
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
23.4x15.6x2.5 cm
ISBN13
9783912099003

KI & Big Data: Daten in Wissen und Chancen verwandeln (en Alemán)

García, Juan; Deep Athena (Autor) · Deep Athena · Tapa Blanda

KI & Big Data: Daten in Wissen und Chancen verwandeln (en Alemán) - García, Juan; Deep Athena

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Reseña del libro "KI & Big Data: Daten in Wissen und Chancen verwandeln (en Alemán)"

"KI & Big Data" ist der unverzichtbare Leitfaden, um zu verstehen, wie Daten - ihre Verwaltung, Verarbeitung und Analyse - das Fundament jedes modernen Systems der Künstlichen Intelligenz bilden. Dieses Buch wurde als natürliche Ergänzung zum erfolgreichen Werk "KI-Manager" konzipiert und konzentriert sich ausschlie lich auf die Rolle von Daten und Big Data in heutigen digitalen Umgebungen. Das Buch befasst sich mit der Wechselbeziehung von Künstlicher Intelligenz und Big Data und zeigt, wie gro e heterogene Datenmengen gesammelt, aufbereitet und gespeichert werden, um darauf aufbauend moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren zu entwickeln, zu trainieren und in produktive Umgebungen zu überführen; es verbindet technische Grundlagen, betriebswirtschaftliche Aspekte und gesellschaftliche Auswirkungen in einem zusammenhängenden Leitfaden. In den einzelnen Kapiteln findet der Leser klare und strukturierte Erklärungen zu den Grundlagen von Big Data, seinen Technologien, Architekturen, Datenflüssen sowie zur praktischen Anwendung in realen Projekten. Von verteilten Speichersystemen über prädiktive Analysemodelle bis hin zu Tools wie Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken und Streaming-Architekturen bietet dieses Buch einen umfassenden und didaktisch aufbereiteten Überblick über das Datenökosystem im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz. Inhaltlich führt das Werk von den theoretischen Grundlagen der KI und der Entstehung von Big-Data-Technologien über Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Infrastruktur, MLOps und Skalierung bis hin zu Ethik, Datenschutz, Sicherheit und Zukunftstrends; jedes Kapitel enthält praxisnahe Beispiele und Use-Cases aus Branchen unter anderem wie Gesundheit, Marketing, Finanzen, Industrie 4.0 und Umweltschutz, damit Leser den gesamten Weg von der Rohdatenquelle bis zur produktiven KI-Lösung nachvollziehen können.

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