Produkt zum Begriff Nachtaufnahmen:
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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
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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
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A.I. - Künstliche Intelligenz (im Metalpak) [2 DVDs] (Neu differenzbesteuert)
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Wie wird Deep Learning eingesetzt, um komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung zu lösen?
Deep Learning verwendet neuronale Netzwerke, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Diese Modelle werden trainiert, um komplexe Merkmale in Bildern oder Sprachdaten zu identifizieren. Durch die Verwendung von Deep Learning können Algorithmen präzisere und effizientere Lösungen für komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung finden.
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Welche Brennweite für Nachtaufnahmen?
Welche Brennweite für Nachtaufnahmen? Die Wahl der Brennweite hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie dem gewünschten Bildausschnitt und der Umgebung. Für Nachtaufnahmen eignen sich oft Brennweiten im Weitwinkelbereich, um mehr von der nächtlichen Szenerie einzufangen. Andererseits kann auch eine Telebrennweite sinnvoll sein, um Details wie Sterne oder beleuchtete Gebäude näher heranzuholen. Letztendlich sollte die Brennweite entsprechend dem gewünschten Effekt und der Komposition des Bildes ausgewählt werden.
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Welche Kameraeinstellung bei Nachtaufnahmen?
Welche Kameraeinstellung bei Nachtaufnahmen? Bei Nachtaufnahmen ist es wichtig, die richtige Belichtungszeit, Blende und ISO-Einstellung zu wählen, um klare und gut belichtete Bilder zu erhalten. Eine längere Belichtungszeit ermöglicht es, mehr Licht einzufangen, aber kann auch zu Verwacklungsunschärfe führen. Eine große Blendenöffnung (kleine f-Zahl) lässt mehr Licht auf den Sensor, was besonders in dunklen Situationen hilfreich ist. Die ISO-Einstellung sollte so niedrig wie möglich gehalten werden, um Rauschen zu minimieren. Es kann auch hilfreich sein, mit manuellen Einstellungen zu experimentieren und gegebenenfalls ein Stativ zu verwenden, um stabile Aufnahmen zu erhalten.
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Welche Belichtung bei Nachtaufnahmen?
Bei Nachtaufnahmen ist die richtige Belichtung entscheidend, um ein klares und gut belichtetes Bild zu erhalten. Oftmals empfiehlt es sich, mit einer längeren Belichtungszeit zu arbeiten, um genügend Licht einzufangen. Es kann auch hilfreich sein, die ISO-Einstellungen zu erhöhen, um die Lichtempfindlichkeit des Sensors zu steigern. Zudem ist es wichtig, die Blende entsprechend anzupassen, um die Schärfentiefe und die Lichtmenge zu kontrollieren. Experimentieren mit verschiedenen Belichtungseinstellungen kann dabei helfen, das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Ähnliche Suchbegriffe für Nachtaufnahmen:
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Android A.I. - Künstliche Intelligenz, die t√∂dlich ist (DVD)
Die erfolglose Schriftstellerin Claire mietet sich eine komplett durch künstliche Intelligenz gesteuerte Wohneinheit, um endlich ihre Schreibblockade zu überwinden. Als jedoch ein unvorhergesehener Softwarefehler auftritt, ist sie pl√∂tzlich mit dem instabilen Androiden Rita in ihrem Refugium gefangen. Ohne Kommunikation zur Außenwelt muss Claire einen Weg finden, die Technologie zu überlisten, denn Rita wird mehr und mehr zu einer t√∂dlichen Bedrohung. Klaustrophobische Zukunfts-Vision in der eine K.I. zur t√∂dlichen Bedrohung einer Schriftstellerin wird.
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Welche Blende bei Nachtaufnahmen?
Welche Blende bei Nachtaufnahmen? Die Wahl der Blende hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der gewünschten Tiefenschärfe und der Lichtmenge, die auf den Sensor fällt. Bei Nachtaufnahmen ist es oft sinnvoll, eine größere Blendenöffnung zu wählen, um mehr Licht einzufangen und eine schnellere Verschlusszeit zu ermöglichen. Eine Blende von f/2.8 oder sogar noch größer kann in der Regel gute Ergebnisse bei Nachtaufnahmen liefern. Es ist jedoch wichtig, die Belichtung im Auge zu behalten und gegebenenfalls mit anderen Einstellungen wie ISO und Verschlusszeit zu experimentieren, um das beste Ergebnis zu erzielen.
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Welche ISO bei Nachtaufnahmen?
Welche ISO bei Nachtaufnahmen? Die Wahl der ISO-Einstellung hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Helligkeit der Umgebung, der gewünschten Bildqualität und dem Rauschverhalten der Kamera. Generell gilt jedoch, dass bei Nachtaufnahmen mit geringem Licht eine höhere ISO-Einstellung verwendet werden sollte, um eine ausreichende Belichtung zu gewährleisten. Allerdings kann eine zu hohe ISO-Einstellung zu einem verstärkten Bildrauschen führen. Es empfiehlt sich daher, die ISO-Einstellung so niedrig wie möglich zu halten, um eine gute Bildqualität zu erzielen, und gegebenenfalls mit anderen Einstellungen wie der Blende und der Belichtungszeit zu arbeiten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Letztendlich ist es wichtig, die Kameraeinstellungen entsprechend anzupassen und verschiedene Einstellungen auszuprobieren, um das beste Ergebnis für die jeweilige Nachtaufnahme zu erzielen.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.
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