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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
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![A.I. - Künstliche Intelligenz (im Metalpak) [2 DVDs] (Neu differenzbesteuert)](https://cdn.billiger.com/dynimg/H0995oVIXDACTTY1YK53d6XpJ53MH5lvA_hMn5zos5T_olRSBeQCSEAXhzSr2EMdSXPBY75DyfR-FVdfde81vV20EdZ8cKAZISBf7FDIfE3KAny3nom2Wg/498237263902_large.webp)
A.I. - Künstliche Intelligenz (im Metalpak) [2 DVDs] (Neu differenzbesteuert)
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Wie können künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen zur Verbesserung der Gefahrenerkennung in Fahrzeugen eingesetzt werden?
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen können genutzt werden, um Algorithmen zu entwickeln, die Verhaltensmuster von Fahrern erkennen und auf ungewöhnliches Verhalten hinweisen. Durch die Analyse von Sensordaten können potenzielle Gefahrensituationen frühzeitig erkannt und entsprechende Warnungen ausgegeben werden. Zudem können diese Technologien dazu beitragen, autonomes Fahren sicherer zu machen, indem sie Fahrzeuge in Echtzeit steuern und auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren.
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Wie können verschiedene Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Verbesserung der Informationsverarbeitung eingesetzt werden?
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können große Datenmengen effizient analysiert und Muster erkannt werden. Diese Technologien können auch dabei helfen, personalisierte Empfehlungen und Vorhersagen zu generieren. Zudem ermöglichen sie die Automatisierung von Prozessen und die Entwicklung intelligenter Systeme zur Unterstützung bei der Informationsverarbeitung.
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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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Wie können moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Verbesserung der Schweißnahtkontrolle in der Fertigungsindustrie beitragen?
Moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können zur Verbesserung der Schweißnahtkontrolle beitragen, indem sie automatisierte Inspektionssysteme ermöglichen. Diese Systeme können Schweißnähte in Echtzeit überwachen und Defekte wie Risse oder Porosität erkennen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Muster erkannt werden, die auf potenzielle Probleme hinweisen, was zu einer frühzeitigen Fehlererkennung führt. Darüber hinaus können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dazu beitragen, die Prozessparameter zu optimieren, um die Qualität der Schweißnähte zu verbessern und Ausschuss zu reduzieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Verbesserung:
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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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Nioska ist ein Ergänzungsfuttermittel für Geflügel. Es erhöht die Legeleistung und stärkt die Eierschalen. Die Formulierung ist eine reiche Quelle von gut absorbierten Nährstoffen reduziert Kannibalismus.
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Fartan Vet ist ein Mischfuttermittel für Tiere zur Verbesserung der Produktivität der Tiere und zur Verringerung des Risikos von Magen-Darm-Erkrankungen.
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Wie können moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Verbesserung der Parkplatzkontrolle in städtischen Gebieten beitragen?
Moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können zur Verbesserung der Parkplatzkontrolle beitragen, indem sie die Überwachung und Verwaltung von Parkplätzen automatisieren. Durch die Nutzung von Kameras und Sensoren können diese Technologien Echtzeitdaten über verfügbare Parkplätze liefern, was die Parkplatzsuche für Autofahrer effizienter macht. Zudem können sie dabei helfen, Verkehrsflüsse zu optimieren und die Umweltbelastung durch die Reduzierung von Suchverkehr zu verringern. Darüber hinaus ermöglichen sie eine präzisere Überwachung von Parkverstößen und die Durchsetzung von Parkregeln, was zu einer besseren Nutzung der begrenzten Parkraumressourcen in städtischen Gebieten führt
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Wie können moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Verbesserung der Parkplatzkontrolle in städtischen Gebieten beitragen?
Moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können zur Verbesserung der Parkplatzkontrolle beitragen, indem sie die Überwachung und Verwaltung von Parkplätzen automatisieren. Durch die Nutzung von Kameras und Sensoren können diese Technologien Echtzeitdaten über die Verfügbarkeit von Parkplätzen liefern, was zu einer effizienteren Nutzung und Reduzierung von Verkehrsstaus führen kann. Darüber hinaus können sie auch dabei helfen, Verstöße gegen Parkregeln zu erkennen und zu überwachen, was zu einer besseren Durchsetzung von Parkvorschriften führt. Schließlich können moderne Technologien auch dazu beitragen, die Parkplatzsuche für Autofahrer zu erleichtern, indem sie Informationen über verfügbare Parkplätze in Echtzeit bereitstellen.
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Wie können moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Verbesserung der Parkplatzkontrolle in städtischen Gebieten beitragen?
Moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können zur Verbesserung der Parkplatzkontrolle beitragen, indem sie die Überwachung und Verwaltung von Parkplätzen automatisieren. Durch die Nutzung von Kameras und Sensoren können diese Technologien Echtzeitdaten über verfügbare Parkplätze liefern, um Fahrer zu leiten und Engpässe zu vermeiden. Darüber hinaus können sie auch bei der Erkennung von Verstößen gegen Parkregeln helfen und die Durchsetzung von Parkvorschriften effizienter gestalten. Durch die Analyse großer Datenmengen können diese Technologien außerdem dazu beitragen, das Parkraummanagement zu optimieren und die Effizienz der Parkplatznutzung zu verbessern.
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Wie können moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Verbesserung der Parkplatzkontrolle in städtischen Gebieten beitragen?
Moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können zur Verbesserung der Parkplatzkontrolle beitragen, indem sie die Überwachung und Verwaltung von Parkplätzen automatisieren. Durch die Analyse von Echtzeitdaten können diese Technologien dabei helfen, freie Parkplätze zu identifizieren und den Verkehr zu lenken, um die Parkplatzsuche zu erleichtern. Zudem können sie zur effizienten Erfassung von Verstößen gegen Parkregeln eingesetzt werden, indem sie automatisch Fahrzeuge erkennen und Verstöße dokumentieren. Darüber hinaus können sie auch zur Optimierung der Parkraumbewirtschaftung beitragen, indem sie Daten zur Auslastung von Parkplätzen sammeln und analysieren, um die Planung und Entwicklung von Parkraum zu verbessern.
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