KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln

Name: KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln | Datenbewusst, Open Source und modular
Brand: Hanser
Price: 39.99 EUR
Availability: OnlineOnly

Datenbewusst, Open Source und modular

Jonas Freiknecht(Autor*in)

Hanser (Verlag)

1. Auflage

Erschienen am 5. Dezember 2022

334 Seiten

E-Book

ePUB mit Wasserzeichen-DRM

Systemvoraussetzungen

E-Book

PDF mit Wasserzeichen-DRM

Systemvoraussetzungen

978-3-446-47448-2 (ISBN)

ab 39,99 €

Als Download verfügbar

Merkliste: siehe Preise

Beschreibung

- Entwicklung eines eigenen Sprachassistenten von Beginn an
- Erlernen fortgeschrittener Konzepte in Python anhand des Entwicklungspfads
- Verzicht auf Cloud-APIs für die Kernfunktionalität - alles entsteht in Eigenregie
- Verwendung verschiedener Machine- und Deep-Learning-Ansätze zur Integration von KI (u. a. LSTMs, ARIMA und Transformers)
- Berücksichtigt auch die Themen Datenschutz und IT-Sicherheit
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

Sprachassistenten werden vermehrt in Bereichen wie Kundenkommunikation, Smart Home oder Automotive eingesetzt. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie in Python Schritt für Schritt einen eigenen Sprachassistenten komplett selbst entwickeln - von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung.
Sie lernen, wie Sprachanalyse, -synthese und das Erkennen einer Benutzerintention funktionieren und wie Sie diese praktisch umsetzen. Und Sie kommen mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. mit Logging, dem dynamischen Installieren von Paketen, dem »Einfrieren« einer Anwendung oder der 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.
Schreiben Sie Intents, denen selbst sensible Daten anvertraut werden können. Das schafft auch Vertrauen beim Anwender.
Darüber hinaus kann Ihr selbstprogrammierter Assistent ein paar Dinge mehr als die Marktführer. So können Sie ihm z. B. erlauben, nur auf Ihre Stimme zu reagieren und andere Personen zu ignorieren.

AUS DEM INHALT //
- Aufsetzen einer Umgebung für professionelle Python-Projekte
- Training einer eigenen Text-to-Speech-Engine
- Identifikation der Benutzer anhand ihrer Stimme
- Klassifikation und Interpretation von Sprachbefehlen
- Erklärung und Verwendung von Transformers für NLP- und NLU-Aufgaben
- Führen langer Dialoge über ein Kontextgedächtnis
- Entwicklung von zehn funktionsfähigen Skills
- Training einer eigenen Wettervorhersage
- Build und Paketierung einer Python-Anwendung

Rezensionen / Stimmen

"Handelsübliche Sprachassistenten reagieren nur, wenn sie ständig mit dem Internet verbunden sind, lauschen und Daten sammeln dürfen. Dass solche Systeme auch online funktionieren könnten, wenn sie nicht gerade Informationen aus dem Internet benötigen, zeigt der Informatiker Jonas Freiknecht in diesem Buch. Folgt man seinen Anleitungen, kann man sich am Ende über einen selbst programmierten, deutschsprachigen Assistenten freuen, der sich z.B. auch unterwegs nutzen lässt. Dazu gibt Freiknecht einen umfassenden Einblick in die Funktionsweise sprachgesteuerter Systeme. Man lernt dabei, welche besonderen Regeln für die Mensch-Maschine-Kommunikation gelten und wie man einer Maschine beibringt, gesprochene Sprache zu verstehen oder zu erkennen, wer da gerade spricht." Make, August 2023

"Dieses Buch bietet Ihnen eine detaillierte Anleitung, wie Sie Schritt für Schritt Ihren eigenen Sprachassistenten in Python entwickeln können. Sie lernen dabei nicht nur die Architektur eines Sprachassistenten kennen, sondern erfahren auch, wie Sie die Anwendung komplett selbst entwickeln und am Ende sogar verpacken können. Das Buch nimmt Sie an die Hand und führt Sie durch den gesamten Entwicklungsprozess, sodass Sie am Ende stolz Ihren eigenen funktionierenden Sprachassistenten haben." bibliomaniacs.de, Juli 2023

"Es gehört längst zum Alltag, mit Maschinen zu sprechen. Jonas Freiknecht zeigt, wie Sie Ihren eigenen Open-Source-Sprachassistenten bauen. Quasi nebenher versorgt er Sie mit fundiertem Wissen rund um KI, ML und Data Science. In seinem Praxishandbuch 'KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln - datenbewusst, Open Source und modular' hält Autor Jonas Freiknecht definitiv, was er im Untertitel verspricht." Carina Schipper, Linux Magazin, Juni 2023

"Der Autor zeigt auf, wie sich in Python Schritt für Schritt ein eigener Sprachassistent selbst entwickeln lässt - von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung." IT-Mittelstand, November 2022

Alle Preise

Weitere Details

Weitere Ausgaben

Person

Inhalt

Intro
Inhalt
1 Der Sprachassistent in unserem täglichen Leben
1.1 Warum ein eigener Sprachassistent?
1.2 Immer präsent: Das Thema Datenschutz
1.3 Für wen ist dieses Buch gedacht?
1.4 Aufbau des Buches
2 Die Entwicklungsumgebung
2.1 Technologieauswahl
2.2 Der richtige Editor
2.3 Trennen verschiedener Projekte
2.4 Versionsverwaltung über Git
2.5 Die Komponenten unserer Anwendung
2.6 Erstellen eines Klassengrundgerüsts
3 Erzeugung künstlicher Sprache
3.1 Einsatz traditioneller Frameworks
3.2 Text-To-Speech und Multiprocessing
3.3 Trainieren einer eigenen TTS-Engine
3.3.1 Einführung in Real Time Voice Cloning
3.3.2 Exkurs: Sequence-To-Sequence-Modelle und Attention
3.3.3 Vorgehensweise und Herausforderungen
3.3.4 Einrichten des eigenen TTS-Projekts
3.3.5 Beschaffen und Bereitstellen der Trainingsdaten
3.3.6 Preprocessing, Training und Evaluation des Encoders
3.3.7 Preprocessing, Training und Evaluation des Synthesizers
3.3.8 Preprocessing, Training und Evaluation des Vocoders
3.3.9 Anwendung der Modelle
3.3.10 Fine Tuning des Synthesizers mit der eigenen Stimme
3.3.11 Exkurs: Handhabung aller Modulabhängigkeiten
3.3.12 Einbinden der Logik in die Text-To-Speech-Klasse
4 Spracherkennung
4.1 Aktivierungswörter
4.1.1 Exkurs: Konfigurationsmanagement
4.1.2 Die Hummel und das Stachelschwein
4.2 Implementierung einer Spracherkennung
4.3 Fingerabdruck der Stimme
5 Dialoge und?Intentionen
5.1 Intent Recognition - Die menschliche Intention verstehen lernen
5.1.1 Intent Classifier am Beispiel
5.1.2 Intent Parsing am Beispiel
5.2 Auswahl eines Chatbot-Frameworks
5.2.1 Intents auf Basis regulärer Ausdrücke
5.2.2 Intents auf Basis maschinellen Lernens
5.3 Modularisierung von Intents
5.4 Das Intent Management
5.5 Microservice-Organisation von Intents
6 Intents entwickeln
6.1 Tierstimmen
6.2 Wikipedia
6.2.1 Question Answering mittels Language Model
6.2.2 Exkurs: Transformer-Modelle und Self-Attention
6.2.2.1 Der Encoder
6.2.2.2 Der Decoder
6.3 Erinnerungsfunktion
6.3.1 Anpassen der Lautstärke
6.3.2 Verarbeiten eines Erinnerungsbefehls
6.4 Steuern der Lautstärke
6.4.1 Intent zur Lautstärkeregelung
6.5 Abspielen von Streams
6.5.1 Die Klasse Audioplayer
6.5.2 Integration des AudioPlayer
6.5.3 Der Intent Webradio
6.5.4 Fuzzylogik
6.5.5 Die Levenshtein-Distanz
6.6 Wetterabfrage
6.6.1 Einschränken des Intent-Zugriffs
6.6.2 Die Wetterabfrage
6.6.3 Time Series Forecasts mit Wetterdaten
6.6.3.1 Ausflug in die Welt der Regression
6.6.3.2 Beschaffung von Wetterdaten
6.6.3.3 Autoregression, Moving Average Model und ARIMA
6.6.3.4 LSTMs für Time Series Prediction
6.7 Steuerung von Smart-Home-Geräten
6.8 Q20-Ratespiel
6.9 Passwortverwaltung
6.10 Weitere Ideen
7 Ein simples User?Interface
7.1 Einrichten eines Tray-Icons
7.2 Anzeigen von Notifications
8 Paketieren der?Anwendung
8.1 Exportieren und Wiederherstellen eines?Environments
8.2 Erstellen von Binaries
8.3 Erstellen eines Installers
9 Abschließende Worte
9.1 Wohin mit meinen neuen Fähigkeiten?
9.2 Danksagungen
Literatur
Stichwortverzeichnis

Inhalt (PDF)

Systemvoraussetzungen

Dateiformat: ePUB
Kopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)

Systemvoraussetzungen:

Computer (Windows; MacOS X; Linux): Verwenden Sie eine Lese-Software, die das Dateiformat ePUB verarbeiten kann: z.B. Adobe Digital Editions oder FBReader – beide kostenlos (siehe E-Book Hilfe).
Tablet/Smartphone (Android; iOS): Installieren Sie die App Adobe Digital Editions oder eine andere Leseapp für E-Books, z.B. PocketBook (siehe E-Book Hilfe).
E-Book-Reader: Bookeen, Kobo, Pocketbook, Sony, Tolino u.v.a.m.

Das Dateiformat ePUB ist sehr gut für Romane und Sachbücher geeignet - also für „fließenden” Text ohne komplexes Layout. Bei E-Readern oder Smartphones passt sich der Zeilen- und Seitenumbruch automatisch den kleinen Displays an.
Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.

Weitere Informationen finden Sie in unserer E-Book Hilfe.

Dateiformat: PDF
Kopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)

Systemvoraussetzungen:

Computer (Windows; MacOS X; Linux): Verwenden Sie zum Lesen die kostenlose Software Adobe Reader, Adobe Digital Editions oder einen anderen PDF-Viewer Ihrer Wahl (siehe E-Book Hilfe).
Tablet/Smartphone (Android; iOS): Installieren Sie bereits vor dem Download die kostenlose App Adobe Digital Editions oder die App PocketBook (siehe E-Book Hilfe).
E-Book-Reader: Bookeen, Kobo, Pocketbook, Sony, Tolino u.v.a.m.

Das Dateiformat PDF zeigt auf jeder Hardware eine Buchseite stets identisch an. Daher ist eine PDF auch für ein komplexes Layout geeignet, wie es bei Lehr- und Fachbüchern verwendet wird (Bilder, Tabellen, Spalten, Fußnoten). Bei kleinen Displays von E-Readern oder Smartphones sind PDF leider eher nervig, weil zu viel Scrollen notwendig ist. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.

Weitere Informationen finden Sie in unserer E-Book Hilfe.

Als PDF speichern Als Link merken