Produkt zum Begriff Automatisierung:
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SHELLY Doppelgarage Automatisierung Starter Kit
Das SHELLY Doppelgarage Automatisierung Starter Kit bietet volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr. Mit dem kompakten SHELLY Plus 1 automatisieren Sie Geräte in wenigen Minuten. Der BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck, während der BLU RC Button 4 mit bis zu 16 Aktionen vielseitige Steuerungsmöglichkeiten bietet. Die perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause! Features: Volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr Kompakter SHELLY Plus 1 automatisiert Geräte in wenigen Minuten BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck BLU RC Button 4 bietet vielseitige Steuerungsmöglichkeiten mit bis zu 16 Aktionen Perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause Technische Daten: WLAN-Schaltaktor Plus 1: Betriebsspannung: 100...230V~, 50/60Hz oder 12 V- Stromverbrauch im Standby: ca. 1 W Wireless/WiFi-Protokoll: 802.11 b/g/n Betriebstemperatur: 0...40 °C Reichweite: bis zu 50 m im Freien und bis zu 30 m in Gebäuden (abhängig von den Baumaterialien) Farbe: blau Maße (LxBxH): 41x36x15 mm Technische Daten: Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1: Batteriebetrieb: 1x CR2032 Batterie (im Lieferumfang enthalten) Betriebstemperatur: -20...+40 °C WLAN-Frequenz: 2400...2483.5 MHz Bluetooth-Version: 4.2 Bluetooth-Reichweite: 30 m (im Freien), 10 m (in Innenräumen) Farbe: grau Gewicht: 9 g Maße (LxBxH): 36x36x6 mm Technische Daten: Fernbedienung Blu RC Button 4: Batteriebetrieb: 1x CR2032 (enthalten) Frequenzband: 2400...2483,5 MHz Bluetooth-Protokoll: 4.2 Reichweite: ca. 30 m (im Freien), ca. 10 m (in Innenräumen) Umgebungstemperaturbereich: -20...+40 °C Farbe: weiß Gewicht: 21 g Maße (HxBxT): 65x30x13 mm Lieferumfang: 2x WLAN-Schaltaktor Plus 1 2x Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1 (inkl. Batterie) 1x Fernbedienung Blu RC Button 4 (inkl. Batterie) Bedienungsanleitung
Preis: 71.99 € | Versand*: 5.99 € -
SHELLY Einzelgarage Automatisierung Starter Kit
Das SHELLY Einzelgarage Automatisierung Starter Kit bietet volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr. Mit dem kompakten SHELLY Plus 1 automatisieren Sie Geräte in wenigen Minuten. Der BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck, während der BLU RC Button 4 mit bis zu 16 Aktionen vielseitige Steuerungsmöglichkeiten bietet. Die perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause! Features: Volle Kontrolle über Beleuchtung, Garagentor, Lüfter und mehr Kompakter SHELLY Plus 1 automatisiert Geräte in wenigen Minuten BLU Button1 ermöglicht schnelles Steuern von Szenen per Knopfdruck BLU RC Button 4 bietet vielseitige Steuerungsmöglichkeiten mit bis zu 16 Aktionen Perfekte Lösung für ein smarteres Zuhause Technische Daten: WLAN-Schaltaktor Plus 1: Betriebsspannung: 100...230V~, 50/60Hz oder 12 V- Stromverbrauch im Standby: ca. 1 W Wireless/WiFi-Protokoll: 802.11 b/g/n Betriebstemperatur: 0...40 °C Reichweite: bis zu 50 m im Freien und bis zu 30 m in Gebäuden (abhängig von den Baumaterialien) Farbe: blau Maße (LxBxH): 41x36x15 mm Technische Daten: Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1: Batteriebetrieb: 1x CR2032 Batterie (im Lieferumfang enthalten) Betriebstemperatur: -20...+40 °C WLAN-Frequenz: 2400...2483.5 MHz Bluetooth-Version: 4.2 Bluetooth-Reichweite: 30 m (im Freien), 10 m (in Innenräumen) Farbe: grau Gewicht: 9 g Maße (LxBxH): 36x36x6 mm Technische Daten: Fernbedienung Blu RC Button 4: Batteriebetrieb: 1x CR2032 (enthalten) Frequenzband: 2400...2483,5 MHz Bluetooth-Protokoll: 4.2 Reichweite: ca. 30 m im Freien, ca. 10 m Innenräumen Umgebungstemperaturbereich: -20...+40 °C Farbe: weiß Gewicht: 21 g Maße (HxBxT): 65x30x13 mm Lieferumfang: 1x WLAN-Schaltaktor Plus 1 1x Bluetooth Schalter u. Dimmer Blu Button1 (inkl. Batterie) 1x Fernbedienung Blu RC Button 4 (inkl. Batterie) Bedienungsanleitung
Preis: 44.99 € | Versand*: 5.99 € -
SHELLY Rollladen Automatisierung Starter Kit, 2er Set
Das SHELLY Rolladen Automatisierung Starter Kit vereint zwei leistungsstarke Geräte für eine umfassende Steuerung. Der SHELLY BLU RC Button 4 ist eine smarte Bluetooth-Fernbedienung mit vier Tasten und bis zu 16 Aktionen, ideal für die Steuerung von Beleuchtung und Geräten. Ergänzt wird das Set durch den SHELLY Plus 2PM, der perfekt für die Automatisierung von Vorhängen, Rollläden und Garagentoren geeignet ist. Mit Zeitplänen und präziser Positionssteuerung können Sie Ihre Abdeckungen bequem anpassen und den Energieverbrauch überwachen. Features: Smartes Starter Kit für Rollladen Automatisierung Enthält Bluetooth-Fernbedienung und WLAN Schaltaktor Einfache Steuerung von Beleuchtung und Geräten Präzise Positionssteuerung und Energieverbrauchsmessung Kompaktes Design Technische Daten: Bluetooth Fernbedienung: Batteriebetrieb: 1x CR2032 (enthalten) Frequenzband: 2400...2483,5 MHz Bluetooth-Protokoll: 4.2 Reichweite: ca. 30 m (im Freien), ca. 10 m (in Innenräumen) Umgebungstemperaturbereich: -20...+40 °C Farbe: weiß Gewicht: 21 g Maße (HxBxT): 65x30x13 mm Technische Daten: WLAN Schaltaktor Plus 2PM: Betriebsspannung: 100...240V~, 50/60Hz oder 24...240 V- Max. Stromstärke pro Kanal: 10 A Max. Gesamt Stromstärke: 16 A (18 A Spitze) Stromverbrauch im Standby: ca. 1 W Wireless/WiFi-Protokoll: 802.11 b/g/n Betriebstemperatur: 0...40 °C Reichweite: bis zu 50 m im Freien und bis zu 30 m in Gebäuden (abhängig von den Baumaterialien) Farbe: schwarz Maße (LxBxH): 41x36x15 mm Lieferumfang: 1x Bluetooth Fernbedienung 1x Batterie CR2032 2x WLAN Schaltaktor Plus 2PM Bedienungsanleitung
Preis: 48.70 € | Versand*: 5.99 € -
Drahtlose Rolladensteuerung Jalousie Treiber Heim Automatisierung Smart Home WIFI ShutterBox BleBox 0015
Drahtlose Rolldensteuerung Steuerung von Rollläden Smart Home WIFI ShutterBox BleBox 5900168580015 Gebäudeautomation preis-zone.com
Preis: 41.99 € | Versand*: 5.99 €
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen.
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Wie funktioniert die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen? Was sind die Anwendungsgebiete und Herausforderungen in diesem Bereich?
Die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfolgt durch das Training von Algorithmen mit großen Datensätzen, um Muster und Merkmale von Objekten zu erkennen. Anwendungsgebiete sind unter anderem autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und Qualitätskontrolle in der Produktion. Herausforderungen liegen in der Datenvielfalt, der Robustheit gegenüber Veränderungen und der ethischen Verantwortung bei der Nutzung von KI-Systemen.
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Wie kann Python als Programmiersprache in verschiedenen Bereichen wie Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Automatisierung eingesetzt werden?
Python kann in der Webentwicklung eingesetzt werden, indem es Frameworks wie Django oder Flask verwendet, um dynamische und leistungsstarke Webanwendungen zu erstellen. In der Datenanalyse kann Python Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib nutzen, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Für künstliche Intelligenz kann Python Bibliotheken wie TensorFlow und Keras verwenden, um komplexe neuronale Netzwerke zu erstellen und zu trainieren. In der Automatisierung kann Python Skripte schreiben, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. das Verschieben von Dateien, das Senden von E-Mails oder das Durchführen von Systemwartungen.
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Wie kann Python als Programmiersprache in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Automatisierung eingesetzt werden?
Python kann in der Webentwicklung eingesetzt werden, indem es Frameworks wie Django oder Flask verwendet, um leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen. In der Datenanalyse kann Python Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib nutzen, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Für künstliche Intelligenz kann Python Bibliotheken wie TensorFlow und Keras verwenden, um komplexe neuronale Netzwerke zu erstellen und zu trainieren. In der Automatisierung kann Python Skripte erstellen, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. das Verschieben von Dateien, das Senden von E-Mails oder das Durchführen von Systemwartungen.
Ähnliche Suchbegriffe für Automatisierung:
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Was ist Künstliche Intelligenz?
Sie findet lustige neue Videos für uns, spielt auf Befehl das Lieblingslied oder beantwortet unsere Fragen – Künstliche Intelligenz. Sie steckt überall in unserem Alltag, im Handy, im Sprachassistenten oder im Navi. In Zukunft werden wir noch viel mehr Künstliche Intelligenz einsetzen. Wer versteht, wie sie funktioniert, kann sie bewusst nutzen. Ein beschwingt bebildertes Sachbuch für aufgeweckte Kinder und smarte Familien, die die Technik der Zukunft mitgestalten wollen! Ab 8 Jahren, 90 Seiten, farbige Bilder, gebunden, 17 x 22 cm
Preis: 16.00 € | Versand*: 5.95 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
Preis: 68.31 € | Versand*: 5.99 € -
Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
Preis: 4.99 € | Versand*: 3.99 € -
A.I. - Künstliche Intelligenz (im Metalpak) [2 DVDs] (Neu differenzbesteuert)
A.I. - Künstliche Intelligenz (im Metalpak) [2 DVDs]
Preis: 29.09 € | Versand*: 4.95 €
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Wie kann Python als Programmiersprache in verschiedenen Anwendungsdomänen wie Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Automatisierung eingesetzt werden?
Python kann in der Webentwicklung eingesetzt werden, indem es Frameworks wie Django oder Flask verwendet, um dynamische und interaktive Webanwendungen zu erstellen. In der Datenanalyse kann Python mithilfe von Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib verwendet werden, um große Datenmengen zu analysieren, zu visualisieren und zu modellieren. In der künstlichen Intelligenz kann Python Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und Scikit-learn verwenden, um komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen und neuronale Netze zu implementieren. In der Automatisierung kann Python für die Skriptentwicklung und die Automatisierung von Aufgaben wie Dateiverwaltung, Systemadministration und Prozesssteuerung eingesetzt werden.
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Welche Rolle spielen Künstliche Intelligenz und Automatisierung in der heutigen Technologiebranche?
Künstliche Intelligenz und Automatisierung spielen eine entscheidende Rolle in der heutigen Technologiebranche, da sie Prozesse effizienter gestalten und neue Möglichkeiten für Innovationen eröffnen. Unternehmen setzen vermehrt auf diese Technologien, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Integration von KI und Automatisierung wird voraussichtlich weiter zunehmen und die Art und Weise, wie wir Technologie nutzen, grundlegend verändern.
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In welchen Bereichen und Branchen finden typischerweise verschiedene Einsatzgebiete von Technologien wie künstliche Intelligenz, Robotik und Automatisierung Anwendung?
Künstliche Intelligenz wird typischerweise in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Marketing und Kundenservice eingesetzt, um Datenanalyse, personalisierte Empfehlungen und Prozessautomatisierung zu ermöglichen. In der Robotik finden sich Anwendungen in der Fertigungsindustrie, Logistik und Medizin, wo Roboter für die Automatisierung von Produktionsprozessen, Lagerhaltung und chirurgischen Eingriffen eingesetzt werden. Automatisierungstechnologien werden in verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie, dem Einzelhandel, der Landwirtschaft und der Energieerzeugung eingesetzt, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz zu steigern. Insgesamt finden diese Technologien in nahezu allen Branchen Anwendung, um Prozesse zu optim
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Wie beeinflusst Hightech die Arbeitswelt in Bezug auf Automatisierung und künstliche Intelligenz?
Hightech-Technologien wie Automatisierung und künstliche Intelligenz verändern die Arbeitswelt, indem sie repetitive und routinemäßige Aufgaben automatisieren. Dadurch können Mitarbeiter sich auf komplexere und kreativere Aufgaben konzentrieren. Gleichzeitig führt die Einführung von Hightech-Technologien zu einer Umstrukturierung von Arbeitsplätzen und erfordert oft Umschulungen für die Mitarbeiter, um mit den neuen Technologien umgehen zu können. Obwohl Hightech die Effizienz steigern kann, gibt es auch Bedenken hinsichtlich des Arbeitsplatzverlusts und der potenziellen Auswirkungen auf die Arbeitsplatzsicherheit.
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