Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln: Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen
Gespeichert in:
Beteiligte Personen: | , |
---|---|
Weitere beteiligte Personen: | |
Format: | Elektronisch E-Book |
Sprache: | Deutsch Englisch |
Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
2025
|
Ausgabe: | 2. Auflage |
Schriftenreihe: | Animals
|
Schlagwörter: | |
Links: | https://ebookcentral.proquest.com/lib/munchentech/detail.action?docID=31890807 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:31-epflicht-3188874 |
Abstract: | Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen! - Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren - Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die Komplexität von GPT-4 und GPT 3.5 für Programmierer:innen verständlich - Die Themen reichen von den grundlegenden Prinzipien der LLMs und der API-Integration bis hin zu Prompt Engineering und Feintuning - Die aktualisierte und erweiterte 2. Auflage behandelt neben GPT 4 und GPT 3.5 jetzt auch GPT 4o sowie das Thema Multimodalität Diese Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und GPT-3.5 und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie mithilfe der OpenAI-Python-Bibliothek Applikationen zur Textgenerierung, für das Question Answering oder für intelligente Assistenten entwickeln. Anschauliche Beispiele sowie klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub- Repository verfügbar. Zudem enthält das Buch ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen. Für diese 2. Auflage wurde das Buch aktualisiert und deutlich erweitert, es berücksichtigt die neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie wie beispielsweise GPT-4o und Multimodalität. Sind Sie bereit, das Potenzial von Large Language Models in Ihren Anwendungen zu nutzen? Dann ist dieses Buch ein Muss für Sie. Es behandelt: - Grundlagen und Stärken von GPT-4- und GPT-3.5-Modellen und deren Funktionsweise - Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen für Aufgaben im Natural Language Processing - Beispielprojekte, die den Einsatz der OpenAI-API für Aufgaben wie Texterstellung, Inhaltszusammenfassung, Dokumentenklassifikation oder Sentimentanalyse demonstrieren - Fortgeschrittene LLM-Themen wie das Prompt Engineering, das Optimieren von Modellen, RAG, Plug-ins, LangChain, LlamaIndex und KI-Assistenten |
Umfang: | 1 Online-Ressource (328 Seiten) |
ISBN: | 9783960108962 |
Internformat
MARC
LEADER | 00000nam a2200000 c 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | BV050184796 | ||
003 | DE-604 | ||
007 | cr|uuu---uuuuu | ||
008 | 250226s2025 xx o|||| 00||| ger d | ||
020 | |a 9783960108962 |c EPUB |9 978-3-96010-896-2 | ||
024 | 7 | |a urn:nbn:de:bsz:31-epflicht-3188874 |2 urn | |
024 | 3 | |a 9783960108962 | |
035 | |a (DE-599)KEP112082688 | ||
040 | |a DE-604 |b ger |e rda | ||
041 | 1 | |a ger |h eng | |
049 | |a DE-91G | ||
084 | |a DAT 700 |2 stub | ||
245 | 1 | 0 | |a Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln |b Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen |c Olivier Caelen, Marie-Alice Blete, Thomas Demmig |
250 | |a 2. Auflage | ||
264 | 1 | |a Heidelberg |b O'Reilly |c 2025 | |
300 | |a 1 Online-Ressource (328 Seiten) | ||
336 | |b txt |2 rdacontent | ||
337 | |b c |2 rdamedia | ||
338 | |b cr |2 rdacarrier | ||
490 | 0 | |a Animals | |
520 | 3 | |a Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen! - Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren - Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die Komplexität von GPT-4 und GPT 3.5 für Programmierer:innen verständlich - Die Themen reichen von den grundlegenden Prinzipien der LLMs und der API-Integration bis hin zu Prompt Engineering und Feintuning - Die aktualisierte und erweiterte 2. Auflage behandelt neben GPT 4 und GPT 3.5 jetzt auch GPT 4o sowie das Thema Multimodalität Diese Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und GPT-3.5 und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. | |
520 | 3 | |a In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie mithilfe der OpenAI-Python-Bibliothek Applikationen zur Textgenerierung, für das Question Answering oder für intelligente Assistenten entwickeln. Anschauliche Beispiele sowie klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub- Repository verfügbar. Zudem enthält das Buch ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen. Für diese 2. Auflage wurde das Buch aktualisiert und deutlich erweitert, es berücksichtigt die neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie wie beispielsweise GPT-4o und Multimodalität. Sind Sie bereit, das Potenzial von Large Language Models in Ihren Anwendungen zu nutzen? Dann ist dieses Buch ein Muss für Sie. | |
520 | 3 | |a Es behandelt: - Grundlagen und Stärken von GPT-4- und GPT-3.5-Modellen und deren Funktionsweise - Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen für Aufgaben im Natural Language Processing - Beispielprojekte, die den Einsatz der OpenAI-API für Aufgaben wie Texterstellung, Inhaltszusammenfassung, Dokumentenklassifikation oder Sentimentanalyse demonstrieren - Fortgeschrittene LLM-Themen wie das Prompt Engineering, das Optimieren von Modellen, RAG, Plug-ins, LangChain, LlamaIndex und KI-Assistenten | |
583 | 1 | |a Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet |f PEBW |k DE-576 |x XA-DE-BW |2 pdager |5 DE-31 | |
653 | 0 | |a LLM | |
653 | 0 | |a Large Language Models | |
653 | 0 | |a NLP | |
653 | 0 | |a Natural Language Processing | |
653 | 0 | |a Python | |
653 | 0 | |a Machine Learning | |
653 | 0 | |a Q&A | |
653 | 0 | |a Question Answering | |
653 | 0 | |a Prompt Engineering | |
653 | 0 | |a LangChain | |
653 | 0 | |a KI | |
653 | 0 | |a Attention | |
653 | 0 | |a OpenAI | |
653 | 0 | |a Transfer Learning | |
653 | 0 | |a Transformer | |
700 | 1 | |a Caelen, Olivier |4 aut | |
700 | 1 | |a Blete, Marie-Alice |4 aut | |
700 | 1 | |a Demmig, Thomas |4 trl | |
776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Druck-Ausgabe |z 978-3-96009-257-5 |
856 | 4 | 0 | |m X:EPF |q application/epub+zip |u https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:31-epflicht-3188874 |x Resolving-System |3 Volltext |
912 | |a ZDB-30-PQE | ||
943 | 1 | |a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-035520458 | |
966 | e | |u https://ebookcentral.proquest.com/lib/munchentech/detail.action?docID=31890807 |l DE-91 |p ZDB-30-PQE |q TUM_Einzelkauf_2025 |x Aggregator |3 Volltext |
Datensatz im Suchindex
_version_ | 1825166822481068034 |
---|---|
adam_text | |
any_adam_object | |
author | Caelen, Olivier Blete, Marie-Alice |
author2 | Demmig, Thomas |
author2_role | trl |
author2_variant | t d td |
author_facet | Caelen, Olivier Blete, Marie-Alice Demmig, Thomas |
author_role | aut aut |
author_sort | Caelen, Olivier |
author_variant | o c oc m a b mab |
building | Verbundindex |
bvnumber | BV050184796 |
classification_tum | DAT 700 |
collection | ZDB-30-PQE |
ctrlnum | (DE-599)KEP112082688 |
discipline | Informatik |
edition | 2. Auflage |
format | Electronic eBook |
fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>00000nam a2200000 c 4500</leader><controlfield tag="001">BV050184796</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="007">cr|uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">250226s2025 xx o|||| 00||| ger d</controlfield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">9783960108962</subfield><subfield code="c">EPUB</subfield><subfield code="9">978-3-96010-896-2</subfield></datafield><datafield tag="024" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">urn:nbn:de:bsz:31-epflicht-3188874</subfield><subfield code="2">urn</subfield></datafield><datafield tag="024" ind1="3" ind2=" "><subfield code="a">9783960108962</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)KEP112082688</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield><subfield code="h">eng</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-91G</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DAT 700</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln</subfield><subfield code="b">Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen</subfield><subfield code="c">Olivier Caelen, Marie-Alice Blete, Thomas Demmig</subfield></datafield><datafield tag="250" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">2. Auflage</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Heidelberg</subfield><subfield code="b">O'Reilly</subfield><subfield code="c">2025</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 Online-Ressource (328 Seiten)</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Animals</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1="3" ind2=" "><subfield code="a">Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen! - Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren - Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die Komplexität von GPT-4 und GPT 3.5 für Programmierer:innen verständlich - Die Themen reichen von den grundlegenden Prinzipien der LLMs und der API-Integration bis hin zu Prompt Engineering und Feintuning - Die aktualisierte und erweiterte 2. Auflage behandelt neben GPT 4 und GPT 3.5 jetzt auch GPT 4o sowie das Thema Multimodalität Diese Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und GPT-3.5 und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1="3" ind2=" "><subfield code="a">In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie mithilfe der OpenAI-Python-Bibliothek Applikationen zur Textgenerierung, für das Question Answering oder für intelligente Assistenten entwickeln. Anschauliche Beispiele sowie klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub- Repository verfügbar. Zudem enthält das Buch ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen. Für diese 2. Auflage wurde das Buch aktualisiert und deutlich erweitert, es berücksichtigt die neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie wie beispielsweise GPT-4o und Multimodalität. Sind Sie bereit, das Potenzial von Large Language Models in Ihren Anwendungen zu nutzen? Dann ist dieses Buch ein Muss für Sie.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1="3" ind2=" "><subfield code="a">Es behandelt: - Grundlagen und Stärken von GPT-4- und GPT-3.5-Modellen und deren Funktionsweise - Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen für Aufgaben im Natural Language Processing - Beispielprojekte, die den Einsatz der OpenAI-API für Aufgaben wie Texterstellung, Inhaltszusammenfassung, Dokumentenklassifikation oder Sentimentanalyse demonstrieren - Fortgeschrittene LLM-Themen wie das Prompt Engineering, das Optimieren von Modellen, RAG, Plug-ins, LangChain, LlamaIndex und KI-Assistenten</subfield></datafield><datafield tag="583" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet</subfield><subfield code="f">PEBW</subfield><subfield code="k">DE-576</subfield><subfield code="x">XA-DE-BW</subfield><subfield code="2">pdager</subfield><subfield code="5">DE-31</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">LLM</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Large Language Models</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">NLP</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Natural Language Processing</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Python</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Machine Learning</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Q&A</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Question Answering</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Prompt Engineering</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">LangChain</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">KI</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Attention</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">OpenAI</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Transfer Learning</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Transformer</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Caelen, Olivier</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Blete, Marie-Alice</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Demmig, Thomas</subfield><subfield code="4">trl</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Druck-Ausgabe</subfield><subfield code="z">978-3-96009-257-5</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="m">X:EPF</subfield><subfield code="q">application/epub+zip</subfield><subfield code="u">https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:31-epflicht-3188874</subfield><subfield code="x">Resolving-System</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-30-PQE</subfield></datafield><datafield tag="943" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-035520458</subfield></datafield><datafield tag="966" ind1="e" ind2=" "><subfield code="u">https://ebookcentral.proquest.com/lib/munchentech/detail.action?docID=31890807</subfield><subfield code="l">DE-91</subfield><subfield code="p">ZDB-30-PQE</subfield><subfield code="q">TUM_Einzelkauf_2025</subfield><subfield code="x">Aggregator</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield></record></collection> |
id | DE-604.BV050184796 |
illustrated | Not Illustrated |
indexdate | 2025-02-26T15:02:24Z |
institution | BVB |
isbn | 9783960108962 |
language | German English |
oai_aleph_id | oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-035520458 |
open_access_boolean | |
owner | DE-91G DE-BY-TUM |
owner_facet | DE-91G DE-BY-TUM |
physical | 1 Online-Ressource (328 Seiten) |
psigel | ZDB-30-PQE ZDB-30-PQE TUM_Einzelkauf_2025 |
publishDate | 2025 |
publishDateSearch | 2025 |
publishDateSort | 2025 |
publisher | O'Reilly |
record_format | marc |
series2 | Animals |
spellingShingle | Caelen, Olivier Blete, Marie-Alice Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen |
title | Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen |
title_auth | Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen |
title_exact_search | Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen |
title_full | Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen Olivier Caelen, Marie-Alice Blete, Thomas Demmig |
title_fullStr | Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen Olivier Caelen, Marie-Alice Blete, Thomas Demmig |
title_full_unstemmed | Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen Olivier Caelen, Marie-Alice Blete, Thomas Demmig |
title_short | Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln |
title_sort | anwendungen mit gpt 4 und chatgpt entwickeln intelligente chatbots content generatoren und mehr erstellen |
title_sub | Intelligente Chatbots, Content-Generatoren und mehr erstellen |
url | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:31-epflicht-3188874 |
work_keys_str_mv | AT caelenolivier anwendungenmitgpt4undchatgptentwickelnintelligentechatbotscontentgeneratorenundmehrerstellen AT bletemariealice anwendungenmitgpt4undchatgptentwickelnintelligentechatbotscontentgeneratorenundmehrerstellen AT demmigthomas anwendungenmitgpt4undchatgptentwickelnintelligentechatbotscontentgeneratorenundmehrerstellen |