Alle Inhalte mit dem Tag Generative AI durchsuchen
DALL-E ist eine Reihe von Text-zu-Bild-Modellen, die von OpenAI entwickelt wurden und mithilfe von Deep Learning digitale Bilder aus textlichen Beschreibungen generieren. Erfahren Sie mehr über die Geschichte, Anwendungen in Kunst, Marketing, Bildung sowie ethische Überlegungen.
Entdecken Sie das EU-KI-Gesetz, die weltweit erste umfassende KI-Regulierung. Erfahren Sie, wie es KI-Systeme nach Risiko klassifiziert, Governance-Strukturen schafft und globale Standards für ethische, transparente und vertrauenswürdige KI setzt.
DataRobot ist eine umfassende KI-Plattform, die die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen vereinfacht und prädiktive sowie generative KI für Anwender aller technischen Niveaus zugänglich macht.
Das Flux KI-Modell von Black Forest Labs ist ein fortschrittliches Text-zu-Bild-Generierungssystem, das natürliche Sprachprompts mithilfe ausgefeilter maschineller Lernalgorithmen in hochdetaillierte, fotorealistische Bilder umwandelt.
Generative Engine Optimization (GEO) ist die Strategie, Inhalte für KI-Plattformen wie ChatGPT und Bard zu optimieren, um Sichtbarkeit und eine korrekte Darstellung in KI-generierten Antworten zu gewährleisten.
Generative KI bezeichnet eine Kategorie von Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik, Code und Videos generieren können. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI erzeugt generative KI originelle Ergebnisse auf Basis von Trainingsdaten und ermöglicht so Kreativität und Automatisierung in verschiedensten Branchen.
Entdecken Sie, wie Generative KI-Workshops praxisnahes Lernen ermöglichen, kritische Kompetenzlücken schließen und Fachkräfte sowie Organisationen auf die Zukunft der Arbeit in einer KI-gesteuerten Welt vorbereiten.
Ein Generatives Gegnerisches Netzwerk (GAN) ist ein maschinelles Lern-Framework mit zwei neuronalen Netzwerken – einem Generator und einem Diskriminator –, die darum konkurrieren, Daten zu erzeugen, die von echten Daten nicht zu unterscheiden sind. Eingeführt von Ian Goodfellow im Jahr 2014, werden GANs häufig für Bildgenerierung, Datenaugmentation, Anomalieerkennung und mehr eingesetzt.
Informationsabruf nutzt KI, NLP und maschinelles Lernen, um Daten effizient und präzise abzurufen, die den Anforderungen der Nutzer entsprechen. Als Grundlage für Web-Suchmaschinen, digitale Bibliotheken und Unternehmenslösungen adressiert IR Herausforderungen wie Mehrdeutigkeit, Algorithmus-Bias und Skalierbarkeit. Zukünftige Trends konzentrieren sich auf generative KI und Deep Learning.
KI-Einführungsraten geben den Prozentsatz der Organisationen an, die künstliche Intelligenz in ihre Abläufe integriert haben. Diese Raten variieren je nach Branche, Region und Unternehmensgröße und spiegeln die vielfältigen Anwendungen und Auswirkungen der KI-Technologie wider. Laut der McKinsey-Umfrage 2024 ist die KI-Einführung auf 72 % gestiegen, wobei generative KI einen bedeutenden Beitrag leistet.
LangChain ist ein Open-Source-Framework zur Entwicklung von Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) unterstützt werden. Es vereinfacht die Integration leistungsstarker LLMs wie OpenAI’s GPT-3.5 und GPT-4 mit externen Datenquellen für fortschrittliche NLP-Anwendungen.
Meistern Sie das Prompting in Stable Diffusion Modellen, um hochwertige KI-generierte Bilder zu erstellen. Lernen Sie, effektive Prompts mit Schlüsselelementen wie Motiv, Stil und Auflösung zu gestalten. Entdecken Sie Techniken wie iterative Entwicklung, negative Prompts und Keyword-Blending für optimale Ergebnisse.
Modell-Kollaps ist ein Phänomen in der künstlichen Intelligenz, bei dem ein trainiertes Modell im Laufe der Zeit abbaut, insbesondere wenn es sich auf synthetische oder von KI generierte Daten stützt. Dies führt zu einer geringeren Vielfalt der Ausgaben, sicheren Antworten und einer verminderten Fähigkeit, kreative oder originelle Inhalte zu erzeugen.
Ein negativer Prompt in der KI ist eine Anweisung, die Modelle dazu auffordert, bestimmte Inhalte nicht in ihre generierten Ergebnisse aufzunehmen. Im Gegensatz zu traditionellen Prompts, die die Inhaltserstellung steuern, geben negative Prompts Elemente, Stile oder Merkmale an, die vermieden werden sollen. Dies verfeinert die Ergebnisse und sorgt dafür, dass sie besser mit den Nutzerpräferenzen übereinstimmen, insbesondere bei generativen Modellen wie Stable Diffusion und Midjourney.
Erleben Sie OpenAIs Sprung in die KI-Hardware durch die Übernahme von Jony Ives io für 6,5 Mrd. US-Dollar und entdecken Sie innovative, bildschirmfreie generative KI-Geräte, die erstklassiges Design mit intelligenter, personalisierter Nutzererfahrung verbinden.
Prompt Engineering ist die Praxis, Eingaben für generative KI-Modelle so zu gestalten und zu verfeinern, dass optimale Ergebnisse erzielt werden. Dies beinhaltet das Erstellen präziser und effektiver Prompts, die die KI dazu anleiten, Texte, Bilder oder andere Inhaltsformen zu generieren, die bestimmte Anforderungen erfüllen.
Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der menschliche Rückmeldungen in den Trainingsprozess von Reinforcement-Learning-Algorithmen integriert werden. Im Gegensatz zum traditionellen Reinforcement Learning, das sich ausschließlich auf vordefinierte Belohnungssignale stützt, nutzt RLHF menschliche Bewertungen, um das Verhalten von KI-Modellen zu formen und zu verfeinern. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass die KI besser mit menschlichen Werten und Präferenzen übereinstimmt und ist besonders nützlich bei komplexen und subjektiven Aufgaben.
Entdecken Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Cache-Augmented Generation (CAG) in der KI. Erfahren Sie, wie RAG dynamisch in Echtzeit Informationen abruft, um anpassungsfähige und präzise Antworten zu liefern, während CAG vorab zwischengespeicherte Daten für schnelle, konsistente Ergebnisse nutzt. Finden Sie heraus, welche Methode zu den Anforderungen Ihres Projekts passt, und erkunden Sie praktische Anwendungsfälle, Stärken und Grenzen.
Stable Diffusion ist ein fortschrittliches Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das Deep Learning nutzt, um hochwertige, fotorealistische Bilder aus Textbeschreibungen zu erzeugen. Als latentes Diffusionsmodell stellt es einen bedeutenden Durchbruch in der generativen KI dar, indem es Diffusionsmodelle und maschinelles Lernen effizient kombiniert, um Bilder zu generieren, die den gegebenen Prompts sehr genau entsprechen.
Entdecken Sie die neuesten Trends bei der KI-Finanzierung im Jahr 2024, darunter steigende Investitionen, die Dominanz von Technologiegiganten, das Wachstum generativer KI und die Auswirkungen von Start-ups. Erfahren Sie mehr über große Deals, branchenspezifische Investitionen und die Herausforderungen, die die Landschaft der KI-Investitionen prägen.
Trends in der KI-Technologie umfassen aktuelle und aufkommende Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, einschließlich maschinellem Lernen, großen Sprachmodellen, multimodalen Fähigkeiten und generativer KI, die Branchen prägen und zukünftige technologische Entwicklungen beeinflussen.
Entdecken Sie die Bedeutung und Anwendung von Human in the Loop (HITL) in KI-Chatbots, bei denen menschliche Expertise KI-Systeme für höhere Genauigkeit, ethische Standards und Nutzerzufriedenheit in verschiedenen Branchen verbessert.
Entdecken Sie Wan 2.1, das Open-Source-KI-Video-Generierungsmodell von Alibaba. Erfahren Sie, wie es funktioniert, entdecken Sie seine leistungsstarken Funktionen und folgen Sie unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung, um es lokal auf Ihrer eigenen GPU auszuführen.
Entdecken Sie die überraschenden Wege, wie Menschen KI im Jahr 2025 nutzen: Von Therapie und Lebensorganisation bis zur Sinnsuche verschiebt sich KI von einem Produktivitätswerkzeug zu einem persönlichen und emotionalen Partner.
Erfahren Sie die grundlegenden Informationen zu Writesonic. Ein schneller Überblick über die wichtigsten Funktionen, Vor- und Nachteile sowie Alternativen.
