In unser Atelier zieht zurzeit TensorFlow ein. In einer losen Artikelserie berichten wir über die ersten Schritte und Erfahrungen. TensorFlow wurde 2015 vom Google Brain Team entwickelt und wird in vielen Produkten von Google verwendet, darunter Google Fotos, Google Translate und der Google Suchmaschine.

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Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz von Google. Es wurde ursprünglich für den internen Gebrauch entwickelt und kann beispielsweise im Umfeld der Spracherkennung oder Bildverarbeitung eingesetzt werden. TensorFlow ist ein Framework zur datenstromorientierten Programmierung und findet populäre Anwendung im Bereich des Deep Learnings.

Was sind die Vorteile von TensorFlow?

TensorFlow hat viele Vorteile für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Einige davon sind:

  • Graphen: TensorFlow hat bessere Visualisierungen von Rechengraphen, die im Vergleich zu anderen Bibliotheken wie Torch und Theano inhärent sind.
  • Bibliotheksverwaltung: Google unterstützt es. Es hat eine große Anzahl von Bibliotheken, die es einfach machen, mit TensorFlow zu arbeiten.
  • Debugging: TensorFlow bietet eine Reihe von Tools zur Fehlerbehebung und Optimierung von Modellen.
  • Skalierbarkeit: TensorFlow ist auf vielen verschiedenen Plattformen wie Smartphones, Embedded Devices, Einzelrechnern, Servern und großen verteilten Systemen lauffähig und erfordert keine Übersetzung des Codes in andere Programmiersprachen.
  • Pipelining: TensorFlow ist so konzipiert, dass es verschiedene Backend-Software (GPUs, ASICs) usw. nutzen und auch hochgradig parallelisieren kann.
  • Überwachung: TensorFlow hat einen einzigartigen Ansatz, der es erlaubt, den Trainingsfortschritt unserer Modelle zu überwachen und mehrere Metriken zu verfolgen.
  • Community-Unterstützung: TensorFlow hat eine ausgezeichnete Community-Unterstützung. Es gibt viele Ressourcen, Tutorials, Blogs und Foren, die helfen, TensorFlow zu lernen und zu verwenden.
  • Leistung: TensorFlow hat eine hohe Leistung und entspricht dem Besten in der Branche.

Wie kann ich TensorFlow für das Metaverse verwenden?

Das Metaverse ist eine Vision eines dezentralen, durch die Nutzer gestalteten 3D-Internets, das virtuelle und erweiterte Realitäten miteinander verbindet. TensorFlow kann für das Metaverse verwendet werden, um verschiedene Anwendungen zu entwickeln, wie z.B.:

  • Bilderkennung: TensorFlow kann helfen, Objekte, Gesichter, Emotionen und andere Merkmale in Bildern zu erkennen und zu klassifizieren.
  • Textverarbeitung: TensorFlow kann helfen, Texte zu verstehen, zu übersetzen, zu generieren und zu analysieren.
  • Spracherkennung: TensorFlow kann helfen, Sprache zu erkennen, zu transkribieren, zu synthetisieren und zu verstehen.
  • Avatar-Erstellung: TensorFlow kann helfen, realistische und personalisierte Avatare für die Nutzer zu erstellen und zu animieren.
  • Interaktion: TensorFlow kann helfen, die Interaktion zwischen den Nutzern und der virtuellen Umgebung zu verbessern, z.B. durch Gesten-, Blick- oder Haptik-Erkennung.

TensorFlow ist also ein nützliches Werkzeug für das Metaverse, da es viele Möglichkeiten bietet, kreative und immersive Erfahrungen zu schaffen.

TensorFlow Beispiele bei der Avatar – Erstellung

Ja, es gibt einige Beispiele, wie TensorFlow bei der Avatar-Erstellung helfen kann. Zum Beispiel:

  • tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator: Diese Klasse kann helfen, Bilder von Gesichtern zu verarbeiten und zu augmentieren, um mehr Daten für das Training von Modellen zu generieren.
  • hifi3dface: Dieses Projekt kann helfen, hochauflösende 3D-Gesichter aus RGB-D-Selfies zu erstellen, indem es einen leistungsstarken 3D-Morphable-Model (3DMM) Basis nutzt.
  • Deep3DFaceReconstruction: Dieses Projekt kann helfen, genaue 3D-Gesichter aus einzelnen Bildern oder Bildersets zu rekonstruieren, indem es ein schwach überwachtes Lernen verwendet.

Diese Beispiele zeigen, wie TensorFlow verschiedene Aspekte der Avatar-Erstellung unterstützen kann, wie z.B. die Geometrie, die Textur und die Ausdrücke der Gesichter.

Anwendungen von TensorFlow für Avatare?

Ja, es gibt einige Beispiele, wie TensorFlow bei der Avatar-Erstellung helfen kann. Zum Beispiel:

  • tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator: Diese Klasse kann helfen, Bilder von Gesichtern zu verarbeiten und zu augmentieren, um mehr Daten für das Training von Modellen zu generieren.
  • hifi3dface: Dieses Projekt kann helfen, hochauflösende 3D-Gesichter aus RGB-D-Selfies zu erstellen, indem es einen leistungsstarken 3D-Morphable-Model (3DMM) Basis nutzt.

Diese Beispiele zeigen, wie TensorFlow verschiedene Aspekte der Avatar-Erstellung unterstützen kann, wie z.B. die Geometrie, die Textur und die Ausdrücke der Gesichter.

High-Fidelity 3D Digital Human Head Creation from RGB-D-Selfies

Um Ihre eigenen Avatare mit TensorFlow zu erstellen, müssen Sie zunächst eine geeignete Anwendung auswählen, die Ihren Anforderungen entspricht. Zum Beispiel können Sie Pose Animator verwenden, wenn Sie SVG-Charaktere animieren wollen.

Tutorials für Pose Animator.

Was sind die Anforderungen für Pose Animator?

Die Anforderungen für Pose Animator sind:

  • Webbrowser: Sie benötigen einen Webbrowser, der TensorFlow.js unterstützt, wie z.B. Chrome oder Safari.
  • Webcam: Sie benötigen eine Webcam, um die Körpererkennungsergebnisse aus der Kamera zu erhalten.
  • SVG-Datei: Sie benötigen eine SVG-Datei, die Ihre Charakterillustration und das vordefinierte Skelett enthält. Sie können Ihre eigene SVG-Datei erstellen oder eine der Beispieldateien verwenden, die auf der GitHub-Seite von Pose Animator verfügbar sind.
  • Internetverbindung: Sie benötigen eine Internetverbindung, um Pose Animator zu laden und die TensorFlow.js Modelle herunterzuladen.

Wenn Sie diese Anforderungen erfüllen, können Sie Pose Animator ausprobieren, indem Sie die folgenden Schritte befolgen:

  • Öffnen Sie die Pose Animator Kamera-Demo in Ihrem Webbrowser.
  • Warten Sie, bis alles geladen ist, und erlauben Sie den Zugriff auf Ihre Webcam.
  • Ziehen Sie Ihre SVG-Datei in den Browser-Tab.
  • Bewegen Sie sich vor der Webcam und sehen Sie, wie Ihr Charakter Ihnen folgt.

TensorFlow und 3D-Modelle

Ja, es gibt Anwendungen von TensorFlow und 3D-Modelle. Zum Beispiel:

  • TensorFlow Hub: Dies ist eine umfassende Sammlung von trainierten Modellen, die für die Feinabstimmung und den Einsatz überall bereit sind. Es gibt einige Modelle, die mit 3D-Daten arbeiten können, wie z.B. Mesh R-CNN, das 3D-Objekte aus 2D-Bildern rekonstruiert.
  • TensorFlow Graphics: Dies ist eine Bibliothek, die nützliche Grafikfunktionen für die Community bereitstellt, indem sie eine Reihe von differenzierbaren Grafikschichten (z.B. Kameras, Reflexionsmodelle, Mesh-Konvolutionen) und 3D-Viewer-Funktionen (z.B. 3D TensorBoard) bietet, die in Ihren maschinellen Lernmodellen verwendet werden können.
  • Model Garden: Dies ist eine Sammlung von maschinellen Lernmodellen und Beispielen, die mit TensorFlow’s High-Level-APIs gebaut wurden. Es gibt einige Modelle, die 3D-Daten verarbeiten können, wie z.B. PointNet, das Punktwolken klassifiziert und segmentiert.

Diese Anwendungen zeigen, wie TensorFlow und 3D-Modelle für verschiedene Aufgaben wie 3D-Rekonstruktion, 3D-Segmentierung und 3D-Klassifikation verwendet werden können.

3D Scene Understanding with TensorFlow 3D – Google AI Blog

Wie kann ich Model Garden verwenden?

Um Model Garden zu verwenden, müssen Sie zunächst das Model Garden Repository von GitHub klonen oder herunterladen. Dann können Sie die Modelle und Beispiele für Ihre gewünschte Aufgabe auswählen, wie z.B. Vision oder NLP. Sie können die Modelle entweder direkt verwenden oder an Ihre eigenen Daten und Anforderungen anpassen. Sie können auch das Training Experiment Framework verwenden, um schnell und einfach Trainings- und Evaluierungspipelines für die offiziellen Modelle zu erstellen. Schließlich können Sie die Modelle auf verschiedenen Plattformen trainieren und ausführen, wie z.B. GPU oder TPU.

Model Garden ist eine nützliche Ressource für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, da es viele hochwertige Modelle und Beispiele bietet, die mit TensorFlow’s High-Level-APIs gebaut wurden. Es ermöglicht Ihnen auch, die neuesten Forschungsergebnisse zu reproduzieren oder zu erweitern.

https://github.com/tensorflow/models.
Model Garden overview | TensorFlow Core.
Model Garden | Google Cloud.
Introducing the Model Garden for TensorFlow 2.

Was sind die Vorteile von Model Garden?

Model Garden hat viele Vorteile für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Einige davon sind:

  • Qualität: Model Garden bietet hochwertige Modelle und Beispiele, die von Google-Ingenieuren und Forschern gepflegt und optimiert werden. Sie können darauf vertrauen, dass die Modelle den neuesten Standards entsprechen und gut funktionieren.
  • Vielfalt: Model Garden bietet eine große Auswahl an Modellen und Beispielen für verschiedene Aufgaben und Domänen, wie z.B. Vision, NLP, Audio, Video und mehr. Sie können das passende Modell für Ihre Bedürfnisse finden oder verschiedene Modelle vergleichen oder kombinieren.
  • Flexibilität: Model Garden bietet die Möglichkeit, die Modelle an Ihre eigenen Daten und Anforderungen anzupassen. Sie können die Modelle feinabstimmen, erweitern oder neu trainieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen oder neue Funktionen hinzuzufügen.
  • Einfachheit: Model Garden bietet ein einfaches und intuitives Training Experiment Framework, das es Ihnen ermöglicht, schnell und einfach Trainings- und Evaluierungspipelines für die offiziellen Modelle zu erstellen. Sie müssen nur wenige Parameter angeben und den Rest dem Framework überlassen.
  • Kompatibilität: Model Garden ist mit TensorFlow Core kompatibel und integriert sich mit Ihren bestehenden TensorFlow-Projekten. Sie können die Modelle auf verschiedenen Plattformen trainieren und ausführen, wie z.B. GPU oder TPU.

Model Garden ist also eine nützliche Ressource für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, da es Ihnen viele Möglichkeiten bietet, Ihre ML-Projekte voranzutreiben.

TensorFlow Installation und Umgebung

Eine TensorFlow Entwicklungsumgebung auf den eigenen Servern zu installieren ist recht umfangreich. Wir haben uns für eine Windows-Umgebung entschieden. Es funktioniert selbstverständlich auch auf einer Linux Umgebung.

Download Seiten:

Bei der Installation einer TensorFlow Umgebung erhielt ich leider unter Windows eine Fehlermeldung. Hier der Bericht, wie ich das Problem gelöst habe.

conda create -n tensorflow =3.10

Befehl conda create -n tensorflow =3.10 erstellt eine neue Conda-Umgebung mit dem Namen tensorflow und installiert Python 3.10 in dieser Umgebung. Um die neue Umgebung zu verwenden, müssen Sie den Befehl conda activate tensorflow ausführen. Um die Umgebung zu verlassen, müssen Sie den Befehl conda deactivate ausführen.

Der Befehl erzeugte leider folgende Fehlermeldung

ERROR conda.core.link:_execute(952): An error occurred while installing package ‘defaults::-3.10.11-he1021f5_3′.

Rolling back transaction: done

Error 13 permission denied conda

Das bedeutet, dass beim Installieren eines Pakets mit Conda ein Fehler aufgetreten ist. Dies kann verschiedene Ursachen haben, wie zum Beispiel:

  • Sie haben nicht die erforderlichen Berechtigungen, um auf eine Datei oder einen Ordner zuzugreifen.
  • Sie haben eine inkonsistente Umgebung, die einige Pakete stört.
  • Sie versuchen, ein Paket zu installieren, das nicht mit Ihrer -Version oder Ihrer Conda-Version kompatibel ist.
  • Sie haben eine beschädigte Datei oder einen beschädigten Ordner in Ihrem Conda-Pfad.

Um den Fehler zu beheben, können Sie einige der folgenden Schritte versuchen:

  • Führen Sie den Befehl conda clean –packages aus, um alle unbenutzten oder beschädigten Pakete zu entfernen.
  • Aktualisieren Sie Ihre Conda-Version mit dem Befehl conda update conda.
  • Überprüfen Sie die Kompatibilität des Pakets, das Sie installieren wollen, mit Ihrer -Version und Ihrer Conda-Version.
  • Ändern Sie die Berechtigungen der Datei oder des Ordners, die den Fehler verursachen, mit den Befehlen chmod oder chown.

Wie kann ich deinstallieren und neu installieren?

Um Python zu deinstallieren und neu zu installieren, können Sie folgende Schritte ausführen:

  • Öffnen Sie die Eingabeaufforderung als Administrator und geben Sie den Befehl conda remove python ein, um Python von Ihrem Conda-System zu entfernen.
  • Geben Sie den Befehl conda install python ein, um Python wieder zu installieren. Sie können auch eine bestimmte Version von Python angeben, wie zum Beispiel conda install python=3.9.
  • Alternativ können Sie auch den Befehl conda install python –force-reinstall verwenden, um Python zu deinstallieren und neu zu installieren, ohne andere Pakete zu entfernen.

Lösung auf meinem Rechner war: conda create -n tensorflow python=3.10.9

TensorFlow für WordPress Blogs?

Es gibt einige Möglichkeiten, TensorFlow für WordPress-Blogs zu verwenden. Zum Beispiel:

  • Machine Learning for WordPress: Dies ist ein Plugin, das verschiedene Machine Learning Funktionen für WordPress bietet, wie z.B. automatische Verschlagwortung, verwandte Beiträge, Popularitätsvorhersage und Sentimentanalyse.
  • TensorFlow and WordPress integration + automation: Dies ist eine Plattform, die es Ihnen ermöglicht, TensorFlow und WordPress mit anderen Diensten zu verbinden und zu automatisieren, ohne separate Integrationstools zu benötigen.
  • Machine Learning: Dies ist ein Plugin, das das TensorFlow BERT-Modell verwendet, ein vortrainiertes NLP-Modell. Dieses läuft im Browser und analysiert Texte, die Sie auswählen.

Diese Beispiele zeigen, wie Sie TensorFlow für WordPress-Blogs verwenden können, um Ihre Inhalte zu verbessern oder zu analysieren.

Sonnenbrille als Web AR Erlebnis

TensorFlow für im Internet Web-AR (Web XR)

Wir selbst haben eine virtuelle Anprobe von Brillen vor einem Jahr in einem E-Learning Kurs erstellt. Es ist eine Web XR Anwendung mit TensorFlow.js und weiteren Modulen. Web-AR unterscheidet sich von anderen Anwendungen dadurch, dass sie plattformübergreifend ist und keine App-Installation erfordert. Es handelt sich lediglich um reguläre Webseiten, die auf regulären Webbrowsern ausgeführt werden.

Was sind die Vorteile von Web AR?

Web AR hat einige Vorteile gegenüber anderen AR-Lösungen. Einige davon sind:

  • Keine Installation erforderlich: Web AR läuft direkt im Browser, ohne dass Sie eine App herunterladen oder aktualisieren müssen. Das spart Speicherplatz und Zeit und erleichtert den Zugang zu AR-Inhalten.
  • Plattformübergreifend: Web AR kann auf verschiedenen Geräten wie Smartphones, Tablets oder Laptops funktionieren, solange sie einen kompatiblen Browser haben. Das erhöht die Reichweite und die Nutzerfreundlichkeit von Web AR.
  • Interaktivität: Web AR ermöglicht es Ihnen, mit den digitalen Elementen zu interagieren, indem Sie sie berühren, bewegen oder verändern können. Das macht Web AR zu einem attraktiven Medium für Marketing, Bildung oder Unterhaltung.
  • : Web AR bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre eigene AR-Erfahrung zu gestalten, indem Sie verschiedene Inhalte wie Bilder, Videos, Texte oder 3D-Modelle einbinden können. Sie können auch Web AR mit anderen Web-Technologien wie HTML, CSS oder JavaScript kombinieren, um Ihre AR-Anwendung zu erweitern oder anzupassen.

Das facemesh Modell von TensorFlow

Das facemesh Modell ist Teil der MediaPipe Bibliothek, die verschiedene Lösungen für die visuelle Wahrnehmung bietet. Sie können das facemesh Modell mit TensorFlow.js im Browser ausführen oder mit anderen Programmiersprachen wie Python oder C++ verwenden. Das Modell ist leichtgewichtig und schnell und kann 468 Landmarken auf einem Gesicht finden. Sie können das Modell für verschiedene Anwendungen wie Gesichtsfilter, Lippen-Synchronisation oder Emotionserkennung nutzen.

Using TensorFlow.js and FaceMesh.
Face and hand tracking in the browser with MediaPipe and … – TensorFlow.
Face landmark detection guide | MediaPipe | Google for Developers.

Was ist MediaPipe?

MediaPipe ist ein Open-Source-Framework für den Aufbau von Maschinenlern-Pipelines für die Verarbeitung von zeitabhängigen Daten wie Video oder Audio. Mit MediaPipe können Sie komplexe Wahrnehmungs-Aufgaben wie Gesichts- oder Handerkennung mit modularen Komponenten realisieren. MediaPipe ist plattformübergreifend und funktioniert auf Desktop/Server, Android, iOS und eingebetteten Geräten wie Raspberry Pi und Jetson Nano. MediaPipe bietet sowohl fertige Lösungen für häufige Anwendungsfälle als auch eine niedrigere Ebene für die individuelle Anpassung und Erweiterung. MediaPipe wird von Google entwickelt und basiert auf TensorFlow Lite für eine optimale Leistung und Effizienz.

MediaPipe | Google for Developers.
GitHub – google/mediapipe: Cross-platform, customizable ML solutions
Introduction to MediaPipe | LearnOpenCV.
MediaPipe Holistic — Simultaneous Face, Hand and Pose Prediction, on

Fazit

Ich hoffe, ich konnte Ihnen hier eine spannende Einführung in das Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz geben. Wenn Sie für Web AR Projekte 3D Modelle benötigen, kommen Sie gerne auf uns zu. Wir freuen uns auf Sie.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial dazu, unser Leben zu verbessern. Damit wir von dieser Technologie profitieren können, müssen wir ihr vertrauen. Das heißt, wir müssen sicherstellen, dass sie verantwortungsvoll eingesetzt wird. Das gilt für Fairness, aber auch für andere Aspekte wie Transparenz, Zuverlässigkeit und Datenschutz.

Wie kann ich die Fairness von KI überprüfen?

Die Fairness von KI zu überprüfen ist eine wichtige und komplexe Aufgabe. Es gibt verschiedene Aspekte von Fairness, die je nach Kontext und Zielgruppe unterschiedlich definiert und gemessen werden können. Zum Beispiel kann Fairness bedeuten, dass KI-Systeme keine diskriminierenden oder verzerrten Entscheidungen treffen, dass sie transparent und erklärbar sind, oder dass sie robust und zuverlässig sind.

Um die Fairness von KI zu überprüfen, gibt es verschiedene Methoden und Werkzeuge, die je nach Anwendungsbereich und Anforderungen eingesetzt werden können. Zum Beispiel können statistische Tests oder visuelle Analysen helfen, mögliche Vorurteile oder Diskriminierung in den Daten oder den Modellen zu erkennen. Auch können externe Prüfungen oder Zertifizierungen die Sicherheitseigenschaften von KI-Systemen bestätigen. Darüber hinaus können ethische Richtlinien oder rechtliche Rahmenbedingungen die Verantwortung für eine faire KI fördern.

Ein Beispiel für eine faire Künstliche Intelligenz?

Es gibt viele Beispiele für KI-Anwendungen, die versuchen, fair zu sein oder die Fairness zu fördern. Hier sind einige davon:

  • Suchmaschinen wie Google oder Bing nutzen KI-Algorithmen, um die relevantesten und nützlichsten Ergebnisse für die Nutzer*innen zu liefern. Dabei achten sie auch auf Aspekte wie Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Transparenz.
  • Streamingdienste wie Netflix oder Spotify nutzen KI-Mechanismen, um personalisierte Empfehlungen für die Nutzerinnen zu generieren. Dabei berücksichtigen sie auch die Präferenzen, das Feedback und das Verhalten der Nutzerinnen.
  • Soziale Medien wie Facebook, Twitter oder Instagram nutzen KI-Systeme, um fragwürdige Inhalte wie Pornografie, Gewalt oder Hassrede aus ihren Angeboten zu filtern. Dabei versuchen sie auch, die Meinungsfreiheit und die kulturellen Unterschiede zu respektieren.
  • Gesichtserkennung ist eine KI-Technologie, die in vielen Bereichen eingesetzt wird, wie z.B. Sicherheit, Gesundheit oder Unterhaltung. Dabei ist es wichtig, dass die KI-Systeme keine Vorurteile oder Diskriminierung aufgrund von Geschlecht, Hautfarbe oder Alter zeigen.
  • Smart-Home-Anwendungen wie Alexa oder Google Home nutzen KI-Systeme, um Sprachbefehle zu verstehen und auszuführen. Dabei achten sie auch auf den Datenschutz und die Sicherheit der Nutzer*innen.
  • Wetterprognosen basieren auf KI-Systemen, die große Mengen von Daten analysieren und Vorhersagen treffen. Dabei sind sie auch darauf angewiesen, dass die Daten qualitativ hochwertig und aktuell sind.
  • Autonome Roboter-Farmen sind ein Beispiel für eine KI-Anwendung, die nicht nur effizienter, sondern auch nachhaltiger und fairer sein kann als herkömmliche Landwirtschaft. Durch den Einsatz von KI können diese Farmen 30-mal ertragreicher Gemüse anbauen als auf herkömmliche Art, ohne Pestizide oder Herbizide zu verwenden.

Wie kann ich selbst faire KI entwickeln oder nutzen?

Um faire KI zu entwickeln oder zu nutzen, gibt es einige Schritte, die Sie beachten können. Zum Beispiel:

  • Informieren Sie sich über die Grundlagen und Herausforderungen von KI und Fairness. Es gibt viele Quellen, die Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Aspekte, Methoden und Anwendungen von KI geben können.
  • Definieren Sie klar, welches Ziel und welchen Nutzen Sie mit KI erreichen wollen. Überlegen Sie auch, welche Risiken oder Nebenwirkungen KI haben könnte und wie Sie diese minimieren oder vermeiden können.
  • Wählen Sie geeignete Daten und Modelle für Ihre KI-Anwendung aus. Achten Sie dabei auf die Qualität, Aktualität und Repräsentativität der Daten sowie auf die Robustheit, Erklärbarkeit und Fairness der Modelle.
  • Testen Sie Ihre KI-Anwendung regelmäßig und gründlich. Überprüfen Sie, ob die KI-Anwendung die gewünschten Ergebnisse liefert, ob sie keine Fehler oder Schwachstellen aufweist und ob sie keine Vorurteile oder Diskriminierung verursacht.
  • Kommunizieren Sie transparent und verantwortungsvoll über Ihre KI-Anwendung. Informieren Sie Ihre Nutzerinnen, Partnerinnen und Stakeholder*innen über die Funktionsweise, die Grenzen und die Auswirkungen Ihrer KI-Anwendung. Holen Sie sich auch Feedback und Verbesserungsvorschläge ein.
  • Orientieren Sie sich an ethischen Richtlinien oder rechtlichen Rahmenbedingungen für KI. Es gibt verschiedene Initiativen und Vorgaben auf nationaler und europäischer Ebene, die Ihnen helfen können, eine vertrauenswürdige und gemeinwohlorientierte KI zu gestalten.

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Beitragsautor R23

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Kommentare

2 Antworten zu „TensorFlow“

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