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Hanspeter Mössenböck

Compilerbau praxisnah erklärt

- Systematische Einführung mit zahlreichen Übungsaufgaben
- Entwicklung eines Compilers für MicroJava
- Mit umfangreichem Zusatzmaterial zum Buch 
Das Buch behandelt die praxisrelevanten Grundlagen des Compilerbaus, von der lexikalischen Analyse über die Syntaxanalyse bis zur Semantikverarbeitung und zur Codeerzeugung. Weitere Themen sind die systematische Beschreibung von Übersetzungsprozessen durch attributierte Grammatiken sowie der Einsatz eines Compilergenerators zur automatischen Erzeugung der Kernteile eines Compilers.
Als durchgängiges Beispiel wird ein Compiler für MicroJava – eine einfache Java-ähnliche Programmiersprache – entwickelt, der ausführbaren Bytecode – ähnlich dem Java-Bytecode – erzeugt.
Das Buch kann als Begleitliteratur zu einer einführenden Compilerbau-Vorlesung oder zum Selbststudium verwendet werden, um die Arbeitsweise von Compilern zu verstehen und Compiler oder compilerähnliche Werkzeuge zu implementieren, wie sie in der Praxis der Softwareentwicklung häufig vorkommen. Die im Buch behandelten Techniken können immer dann angewendet werden, wenn eine strukturierte Eingabe vorliegt, die durch eine Grammatik beschrieben werden kann.
Die einzelnen Kapitel enthalten über 70 Übungsaufgaben, mit denen das Gelernte vertieft werden kann.
Webseite zum Buch: http://ssw.jku.at/CompilerBuch mit

- Musterlösungen zu den Übungsaufgaben
- Folien einer zweistündigen Vorlesung
- Quellcode des MicroJava-Compilers
- Weitere Materialien

dpunkt.verlag

Lehrbuch

Compilerbau: Grundlagen und Anwendungen

Verena Dietrich

Gerhard Runze

Nils Röttger

Qualitätssicherung in KI-basierten System – damit KI-Projekte nicht scheitern

- Zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen
- Viele praktische Übungen mit Beispiellösungen
- Mit Exkursen auf Basis industrieller Projekterfahrungen
Umfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern häufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung für KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar.
Das Autorenteam bietet einen fundierten Überblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Lösungsansätze rund um die Qualitätssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt:

- Einführung in KI
- Qualitätsmerkmale KI-basierter Systeme
- Maschinelles Lernen (ML)
- ML-Daten
- Funktionale Leistungsmetriken
- Neuronale Netze und Testen
- Testen KI-basierter Systeme
- Testen KI-spezifischer Qualitätsmerkmale
- Methoden und Verfahren für das Testen KI-basierter Systeme
- Testumgebungen für KI-basierte Systeme
- Einsatz von KI beim Testen
Das Buch enthält mehrere Exkurse, z.B. »ChatGPT als Teammitglied?«, Praxisbeispiele und zu vielen Kapiteln auch praktische Übungen, wobei die Lerninhalte durch Codebeispiele und Programmierübungen in Python veranschaulicht werden. Die Aufgaben und Lösungen sind als Jupyter Notebooks auf GitHub verfügbar.
Das Buch orientiert sich am ISTQB®-Syllabus »Certified Tester AI Testing« (CT-AI) und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prüfungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen.

Basiswissen KI-Testen: Qualität von und mit KI-basierten SystemenAus- und Weiterbildung zum »Certified Tester AI Testing«– Foundation Level Specialist nach ISTQB®-Standard

Lehrbuch - Bogserien

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