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Produkt zum Begriff Vertrag:

  • Was ist Künstliche Intelligenz?
    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
    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
    Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
    Preis: 4.99 € | Versand*: 3.99 €
  • Helia Lebenszeichen Senioren Hausnotrufsystem mit Vertrag
    Helia Lebenszeichen Senioren Hausnotrufsystem mit Vertrag
    AKTION: 60 TAGE UNVERBINDLICH TESTEN NEU: Ab jetzt auch mit UMTS-Stick erhältlich. Sollte kein Internetanschluß im Haushalt verfügbar sein, können Sie nun das HELIA System mit einem UMTS-Stick nutzen. Der Vertrag kostet 11,95 € pro Monat und ist ausschließlich in Verbindung mit dem HELIA Basisgerät bestimmt. Weitere Informationen können Sie den AGBs unter folgendem Link entnehmen: http://www.sanitaets-online.de/media/UMTS-Nutzungsvertrag.pdf Das neu entwickelte, vollautomatische Hausnotrufsystem mit Bewegungsmeldern aus dem Hause ISIS IC GmbH begleitet alleinstehende Senioren nahezu unsichtbar im Alltag. Niemand möchte in seinem Zuhause überwacht werden. Auch ist das permanente Tragen eines Notrufkopfes nicht immer gewünscht oder wird schlichtweg vergessen - und doch sorgen wir uns um unsere alleinstehenden Verwandten und wollen im Notfall helfen. HELIA Lebenszeichen bietet eine Lösung mit der sich alle wohl fühlen. Mit Hilfe von Sensoren, welche an Stellen im Haus platziert werden, die regelmäßig im Alltag bewegt werden, wie z.B. die Badezimmertür, die Kühlschranktür oder eine Fernbedienung, wird der HELIA Empfängerstation signalisiert, ob alles in Ordnung ist oder nicht. Sobald die Kühlschranktür oder die Fernbedienung zu einem bestimmten, festgelegten Zeitraum nicht bewegt wird, sendet der Sensor ein Signal an die HELIA Empfängerstation, welche automatisch den Angehörigen informiert. Dieser kann dann umgehend versuchen Kontakt aufzunehmen oder im schlimmsten Fall auch den wichtigen Notruf absetzen. Welche Vorteile bietet Ihnen HELIA Lebenszeichen: gibt Sicherheit und ein gutes Gefühl bei allen Beteiligten vermeidet tägliche und lästige Nachfragen unterstützt Angehörige es kommt kein Gefühl der Überwachung auf individuelle Anpassung an Lebensrhythmus möglich Selbstfürsorge solange wie möglich Um das HELIA Lebenszeichen Hausnotrufsystem zu installieren muss zunächst die HELIA Empfängerstation mit Hilfe des Netzwerkkabels oder via WLAN mit dem Internet verbunden werden. Bei der Ersteinrichtung werden Informationen zur Kontaktperson sowie die üblichen Bewegungszeiträume des Angehörigen hinterlegt. (WICHTIG: Es verlassen keine persönlichen Daten Ihr Haus!) Die Einrichtung von HELIA Lebenszeichen ist besonders einfach. Sie haben jederzeit die Möglichkeit individuelle Einstellungen am Gerät vorzunehmen, wenn sich z.B am Lebensrhythmus des Angehörigen oder sich die Kontaktadresse ändert. Sollte man feststellen, dass der Sensor nicht am richtigen Punkt platziert ist oder die Zeiträume zu eng/weit gefasst sind, ist es sinnvoll die Daten anzupassen, um unnötige Meldungen zu vermeiden. Wird keine Bewegung über die Sensoren registriert, erhält die Kontaktperson eine E-Mail. Sollte eine Benachrichtigung per SMS gewünscht sein, kann dies aufgeschaltet werden. Fallbeispiel:Großmutter fru ̈hstu ̈ckt jeden Morgen zwischen 7:00 Uhr und 9:00 Uhr in der Ku ̈che. Dazu bewegt sie die Kühlschranktür. Sollte eine Bewegung der Kühlschranktür ausbleiben, erhalten ihre Angehörigen hieru ̈ber zeitnah eine Meldung. Schnell können Sie bei Großmutter nachfragen und entsprechend reagieren. Technische Daten der Empfängerstation: Versorgungsspannung: 230V- Stecker Netzteil Gehäuse: Kunststoff (weiß/rot) Maße: (L x B x H – 99 x 70 x 29 mm) Gewicht: 110g+ Lebenszeichen Sensor (rund) 30 x 30 x 10 mm Im Lieferumfang enthalten: Empfängerstation Netzteil zwei Sensoren Netzwerkkabel UMTS-Stick (SIM-Karte) *Die Testaktion beinhaltet eine 60-tägige Nutzung des Geräts. Bei Unzufriedenheit kann das Gerät kostenlos an uns zurückgesendet werden und der Kaufbetrag wird erstattet. Natürlich wird ein pflegsamer Umgang mit den Geräten vorausgesetzt sowie der Rückversand aller enthaltener Komponenten. Sollten Sie Fragen zu der Testaktion haben, können Sie gerne Kontakt zu unserem Service-Team unter 0281/30027460 oder service@sanitaets-online.de aufnehmen. Wir freuen uns auf Sie! Weitere Informationen zu HELIA Assistenzsystemen finden Sie unter www.helia.online
    Preis: 290.00 € | Versand*: 0.00 €

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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 Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten.

Ähnliche Suchbegriffe für Vertrag:

Lernen
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Intelligenz
Maschinelles
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Bereichen
  • FLUKE Gold Support Vertrag GLD-DSX-5000
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  • DJI Care Refresh 1-Jahres-Vertrag (Neo)
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  • Welche verschiedenen Anwendungsbereiche 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 können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden.

  • Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten.

  • Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz.

  • Welche verschiedenen Anwendungsbereiche 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 können sie bei der Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends eingesetzt werden. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren und die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.

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