Anwendungen von Deep Learning für Computer Vision

Bildverarbeitungstechnologien, die auf Deep Learning (DL) basieren, bieten branchenübergreifend einen echten Mehrwert. Solche intelligenten Technologien gibt es schon seit einigen Jahren, aber jetzt werden sie endlich erwachsen und gewinnen an Bedeutung.

In der Tat ist es gerade die Computer Vision, die selbstfahrende Autos überhaupt erst möglich macht. Es gibt jedoch eine Vielzahl von weiteren Möglichkeiten und Anwendungsfällen der Computer Vision, darunter auch die Verbesserung des menschlichen Sehvermögens.

Künstliche Intelligenz zur effizienten Unterstützung bei Übersetzungsarbeiten

Künstliche Intelligenz (KI) wird ein immer wichtigerer Teil unseres Lebens. Ob in unserem Zuhause mit intelligenten Lautsprechern und Automatisierung oder in der Geschäftswelt, ihr Einfluss auf unser Leben ist nicht von der Hand zu weisen.

Doch während die Vorteile der KI auf der Hand liegen, war der Einsatz der Technologie bei der Sprachübersetzung in der Vergangenheit schwierig, wenn nicht gar unmöglich. Sprachübersetzung ist ein Bereich, der schon immer menschliches Eingreifen erfordert hat. Es gibt einfach zu viele Nuancen in der Sprache, als dass eine Maschine sie ohne ein umfangreiches Training, das meist in mühsamer Handarbeit erfolgt, verstehen könnte.

In den letzten Jahren hat sich diese Situation geändert. Mit neueren Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der Entwicklung neuronaler Netze ist diese einst schwierige Aufgabe nun viel leichter zu bewältigen.

Objekterkennung und -Segmentierung

In den letzten Jahren hat sich die Entwicklung im Bereich der Objekterkennung und -segmentierung erheblich beschleunigt. Heute können intelligente Algorithmen unzählige einzelne Objekte in einem Video oder einem Bild finden und klassifizieren. Obwohl dies für Maschinen anfänglich unglaublich schwierig war, gehört es heute zum Alltag.

Sowohl die Objekterkennung als auch die -segmentierung werden durch künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) unterstützt. In diesem Szenario können Convolutional Neural Networks (zu dt. „faltendes neuronales Netzwerk“) die Klasse, zu der jedes Objekt in einem Bild gehört, lokalisieren und identifizieren.

Es hat sich auch zu weit mehr als einem intelligenten Algorithmus entwickelt, der Objekte, auf in einer Datenbank gespeicherten Fotos, erkennen kann. Der Algorithmus kann heute auch Objekte in Echtzeit finden und klassifizieren, um Technologien wie selbstfahrende autonome Fahrzeuge und mehr zu ermöglichen.

Wie Künstliche Intelligenz Systeme trainiert werden

Wenn die meisten Menschen über künstliche Intelligenz (KI) nachdenken, stellen sie sich zwei mögliche Zukunftsvisionen vor. Eine positive Zukunft, in der selbstfahrende Autos uns bei der Navigation auf unseren Straßen helfen und Roboter uns bei der Instandhaltung unserer Häuser unterstützen. Oder eine eher negative, in der Maschinen uns die Arbeitsplätze wegnehmen.

Glücklicherweise sieht es so aus, als müssten wir uns um die negative Vision keine Sorgen machen. KI-Systeme werden den Menschen in der Arbeitswelt nicht ersetzen, sondern vielmehr als unschätzbare Helfer an seiner Seite existieren. Während selbstfahrende Autos auf dem besten Weg sind, Realität zu werden, warten einige unserer anderen grandiosen Ziele für die KI noch auf ihre Verwirklichung, doch bis es soweit ist, muss noch einiges getan werden.

Wie die Gesichtserkennung funktioniert

Die Gesichtserkennungstechnologie hat in den letzten Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Von der Entsperrung Ihres iPhones durch Scannen Ihres Gesichts bis hin zur automatischen Markierung von Fotos sind die meisten von uns schon damit in Berührung gekommen und haben auf die eine oder andere Weise davon profitiert.

Aber es gibt noch viel mehr, was wir mit der Technologie machen können, als nur Gesichter zu erkennen. Zum Beispiel kann es als Werkzeug im Marketing eingesetzt werden, um den Verkauf und die Kundenerfahrung zu verbessern. Oder Sie können diese Technologie in Büros nutzen, um die Anwesenheit von Mitarbeitern zu markieren oder automatisch Zugang zu sicheren Bereichen zu gewähren.

Aber bevor wir an dieser Stelle bereits zu weit vorausgreifen, lassen Sie uns den Begriff „Gesichtserkennung“ definieren.

Die Entwicklung der Gesichtserkennungstechnologie und die Rolle adequater Trainingsdaten

Die Gesichtserkennung ist eine Technologie, die zur Identifizierung von Personen anhand ihrer Gesichter verwendet wird und stellt eine Art der biometrischen Software dar. Sie wird häufig in Sicherheitsumgebungen eingesetzt, hat aber auch andere Verwendungszwecke, z. B. in sozialen Medien und beim Foto-Tagging.

Damit eine Künstliche Intelligenz (KI) in der Lage ist, eine Person anhand ihres Gesichts zu erkennen, müssen ihr genügend Trainingsdaten vorgelegt werden, d. h. Daten, die der KI beibringt, Menschen anhand ihrer Gesichter zu erkennen. Die Trainingsdaten müssen genau sein, und sie müssen umfassend genug sein, um eine große Vielfalt an Beispielen zu liefern.

Speichersysteme im Business: Wie künstliche Intelligenz für mehr Geschwindigkeit sorgt

Um zwischen Globalisierung, Wettbewerbsdruck und den Anforderungen an digitale Arbeitsplätze im Rahmen von New Work nicht den Anschluss zu verlieren, müssen Unternehmen ihre IT-Landschaft agil aufstellen. Künstliche Intelligenz (KI) kann helfen, smarte Speichersysteme zu erschaffen und die gigantischen Datenmengen schnell verfügbar zu machen. Ein Einblick in die Möglichkeiten für mehr Tempo und Agilität.

Anwendungen von Spracherkennungstechnologien im Verkauf

Voice-Commerce ist voll im Trend. Heute können Einzelhändler Produkte verkaufen, indem sie Erlebniswelten kreieren und hierbei die Spracherkennungstechnologie und deren Möglichkeiten geschickt nutzen.

Laut Meticulous Research wird der Markt für Spracherkennung bis zum Jahr 2025 einen Wert von ca. 26,79 Milliarden US-Dollar erreichen (mit einer Wachstumsrate von 17,2%). Die Zahl der weltweit eingesetzten Sprachassistenten wird bis 2024 voraussichtlich auf 8,4 Milliarden ansteigen.

Somit besitzt die Spracherkennungstechnologie, ähnlich wie der Dotcom-Boom, eine gute Ausgangsposition, um weltweit neue Vertriebswege zu schaffen. Aber wir wollen nichts überstürzen, zunächst einmal sehen wir uns die Definition von Spracherkennungstechnologie an.

KI in verschiedenen Branchen – Welche Rolle spielt sie?

Künstliche Intelligenz (KI) spielt in den verschiedensten Lebensbereichen eine Rolle. Dazu zählen auch unterschiedliche Branchen der Wirtschaft. Hier wird sie im Alltag zunehmend genutzt. Welche Sparten sind hierbei von Bedeutung und welchen Mehrwert bietet die KI für Sie, wenn Sie im entsprechenden Bereich geschäftlich aktiv sind?

Selbständig machen? Ja, mit Hilfe von KI

Sein eigener Chef sein – diesen Traum teilen viele Menschen. Ebenso viele lassen sich jedoch durch Ängste davon abhalten, diesen in die Tat umzusetzen. Natürlich bringt der Sprung in die Selbständigkeit gewisse Hürden mit sich. Dennoch sind diese Sorgen in vielen Fällen unbegründet, zumal Sie heutzutage Unterstützung in vielfältiger Form in Anspruch nehmen können. Dabei handelt es sich beispielsweise um Fördermittel oder Online-Plattformen, welche Ihnen die Kundenakquise erleichtern; um nur zwei von vielen Beispielen zu nennen. Doch auch die Künstliche Intelligenz, kurz KI, spielt dabei eine zunehmend wichtige Rolle.