KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln: Datenbewusst, Open Source und modular
Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie in Python Schritt für Schritt einen eigenen Sprachassistenten komplett selbst entwickeln können - von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung. Zum einen lernen Sie, wie Sprachsynthese und Intents funktionieren und wie Sie diese einsetzen können. Zum anderen...
Gespeichert in:
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| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
München
Hanser
[2024]
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| Ausgabe: | 2. Auflage |
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| Zusammenfassung: | Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie in Python Schritt für Schritt einen eigenen Sprachassistenten komplett selbst entwickeln können - von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung. Zum einen lernen Sie, wie Sprachsynthese und Intents funktionieren und wie Sie diese einsetzen können. Zum anderen kommen Sie mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. mit Logging, dynamischem Installieren von Paketen, dem "Einfrieren" einer Anwendung oder der dazugehören 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. Das schafft Vertrauen beim Anwender. Schreiben Sie Intents, denen auch sensible Daten anvertraut werden können. Darüber hinaus kann der selbst programmierte Assistent ein paar Dinge mehr als die Marktführer. Er reagiert z. B. individuell auf Ihre Stimme und Sie können ihm erlauben, nur auf Sie zu hören und andere Personen zu ignorieren. Aus dem Inhalt: - Aufsetzen einer Entwicklungsumgebung, Versionsverwaltung mit Git - Text to Speech, Speech to Text, Fingerabdruck der Stimme - Dialoge - Intents entwickeln und verwalten - User Interface - Die Anwendung paketieren |
| Umfang: | 1 Online-Ressource Illustrationen, Diagramme |
| ISBN: | 9783446480629 |
| DOI: | 10.3139/9783446480629 |
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| spelling | Freiknecht, Jonas 1985- Verfasser (DE-588)1026874556 aut KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln Datenbewusst, Open Source und modular Jonas Freiknecht 2. Auflage München Hanser [2024] © 2024 1 Online-Ressource Illustrationen, Diagramme txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie in Python Schritt für Schritt einen eigenen Sprachassistenten komplett selbst entwickeln können - von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung. Zum einen lernen Sie, wie Sprachsynthese und Intents funktionieren und wie Sie diese einsetzen können. Zum anderen kommen Sie mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. mit Logging, dynamischem Installieren von Paketen, dem "Einfrieren" einer Anwendung oder der dazugehören 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. Das schafft Vertrauen beim Anwender. Schreiben Sie Intents, denen auch sensible Daten anvertraut werden können. Darüber hinaus kann der selbst programmierte Assistent ein paar Dinge mehr als die Marktführer. Er reagiert z. B. individuell auf Ihre Stimme und Sie können ihm erlauben, nur auf Sie zu hören und andere Personen zu ignorieren. Aus dem Inhalt: - Aufsetzen einer Entwicklungsumgebung, Versionsverwaltung mit Git - Text to Speech, Speech to Text, Fingerabdruck der Stimme - Dialoge - Intents entwickeln und verwalten - User Interface - Die Anwendung paketieren Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd rswk-swf Data Mining (DE-588)4428654-5 gnd rswk-swf Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 gnd rswk-swf Sprachassistent (DE-588)1230901256 gnd rswk-swf Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd rswk-swf Alexa Chatbots, NLP Conversational AI Datenschutz Python Siri Sprachassistent Spracherkennung FBITKI: KI & Data Science INF2022 Sprachassistent (DE-588)1230901256 s Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 s Python Programmiersprache (DE-588)4434275-5 s DE-604 Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 s Data Mining (DE-588)4428654-5 s Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-446-47231-0 (DE-604)BV048378527 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-446-48017-9 https://doi.org/10.3139/9783446480629 Verlag URL des Erstveröffentlichers Volltext |
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