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Eine entwicklerfreundliche Einführung in die Transformer-Architektur, die GPT, BERT und moderne LLMs antreibt — mit self-attention, Positionscodierung und der Encoder-Decoder-Struktur anhand von Codebeispielen erklärt.
Eine praxisnahe Einführung in die Konzepte des Reinforcement Learning — Agenten, Umgebungen, Belohnungen und Strategien — mit TypeScript-Beispielen, die RL-Konzepte mit Problemen verknüpfen, die Entwickler bereits kennen.
Ein anfängerfreundlicher Leitfaden zu den Grundlagen der Computer Vision mit Python und OpenCV – er behandelt Bildverarbeitung, Kantenerkennung, Objekterkennung und den Aufbau eines praktischen Bildklassifikators.
Eine praxisnahe Einführung in die NLP-Konzepte, die Webentwickler am häufigsten brauchen — Tokenisierung, Sentimentanalyse, Named Entity Recognition und die Einbindung von NLP-APIs in Anwendungen.
Eine praktische Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens, die Backend-Entwickler brauchen, um ML-Modelle in Produktivanwendungen zu integrieren.