Digitales Datenmanagement

Künstliche Intelligenz

(Grundgerüst: ChatbotGPT)

Die Verweise unter den Anwendungsbereichen und Entwicklungen habe ich selbst angepasst, da mir dort unter dem benutzten ChatbotGPT, V3.x, ausschließlich verwaiste links angezeigt wurden. Anscheinend aktualisiert sich das System doch nicht von selbst oder nur nicht in der abgespeckten Version. Es sind bestimmt auch nicht die allerbesten Verweise. Es soll hier nur einen kleinen Überblick geben, der all die digitalisierten Prozesse zeigt, die von KI/AI betroffen sind (Neueste Entwicklungen).

Vorwort

Die Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die moderne Welt, indem sie innovative Lösungen für eine Vielzahl von Herausforderungen bietet. Von der Automatisierung über Datenanalyse bis hin zur Verbesserung des täglichen Lebens – KI-Technologien haben das Potenzial, viele Branchen tiefgreifend zu verändern. Diese Webseite bietet einen Überblick über die wichtigsten Anwendungsbereiche, Werkzeuge und neuesten Entwicklungen in diesem spannenden Feld.

Anwendungsbereiche

KI findet in vielen Lebensbereichen Anwendung und verändert, wie wir arbeiten und leben. Die Technologie wird in der Medizin für Diagnosen, in der Automobilindustrie für selbstfahrende Autos und in der Finanzwelt für Marktanalysen eingesetzt. Diese Vielfalt an Anwendungen zeigt, wie umfassend und tiefgreifend KI bereits in unser tägliches Leben integriert ist.

Plattformen

Die Entwicklung und Implementierung von KI erfordert spezialisierte Werkzeuge und Plattformen. Dazu gehören Programmiersprachen, Frameworks und Bibliotheken, die es Entwicklern ermöglichen, leistungsfähige KI-Modelle zu erstellen. Diese Werkzeuge unterstützen die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

  • TensorFlow Ein Open-Source-Framework von Google für maschinelles Lernen und KI-Entwicklung.
  • PyTorch Facebooks Framework für tiefes Lernen, bekannt für seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit.
  • Scikit-Learn Eine Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die einfache und effiziente Tools bietet.
  • Keras Eine hochmoderne API für neuronale Netzwerke, die auf TensorFlow aufbaut.
  • Azure AI Microsofts Sammlung von KI-Diensten und -Tools für die Cloud.
  • Google AI Platform Googles Plattform für KI-Entwicklung, -Training und -Bereitstellung.
  • IBM Watson IBMs KI-Plattform für Analysen, Automatisierung und Kundeninteraktionen.
  • H2O.ai Eine Plattform für maschinelles Lernen und KI mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche.
  • Rasa Ein Open-Source-Framework für die Entwicklung von konversationaler KI.
  • Databricks Eine Plattform für Datenwissenschaft und KI-Entwicklung auf Basis von Apache Spark.
  • Fast.AI Ein Open-Source-Framework für Programmierer und ‚Deep Learning‘

Neueste Entwicklungen

Der Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant weiter, mit ständigen Innovationen und neuen Entdeckungen. Die neuesten Entwicklungen umfassen Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache, selbstlernende Algorithmen und bedeutende Durchbrüche in der Robotik. Diese Fortschritte haben das Potenzial, zahlreiche Branchen und unser tägliches Leben nachhaltig zu beeinflussen.

Werkzeuge und Handhabung

Werkzeuge

  • Jupiter Notebook. KI Editor und Plattform zur Erstellung von KI Lösungen für verschiedene Anwendungen mit Schnittstellen zu Datenbanken und Modellen, die den jeweiligen Aufgabenstellungen dienen.
  • Problemlösungsforum Stack overflow. Bei Problemen und Fragestellungen. Ein konkretes Beispiel

Handhabung

Voraussetzungen (für Installation auf dem eigenen Rechner)

Lokale Anaconda Installation aufrufen. Bei Windows über das Start-Icon und Aufruf als Administrator ‚Anaconda‘ (Windows 11). Dann in der Übersicht Jupyter Notebook aufrufen. Funktionsweise, siehe JupyterLab

Es taucht ein folgender link im Browser auf:

http://localhost:8888/tree

Die Arbeitsplattform ist aktiv und einsatzbereit.

Beispiel Klassifizierung von Lilien

Installation Jupyter Notebook, Einrichten eines Projekts, Upload von Daten, Funktionsverfolgung anhand eines Lilien Gattungsnachweises

Interessante Verweise

Datenaufbereitung