Dieser (nicht vollständige) Überblick über KI-Anwendungen hilft vielleicht zu verstehen, wie umfassend KI-Systeme verwendet werden:

1. Textbasierte KI-Anwendungen

1.1. Sprachmodelle und Textgenerierung

  • Anwendungsbeispiele: GPT-4, ChatGPT, BERT, T5
  • Funktion: Erzeugung von Texten, Vervollständigung von Sätzen, Beantwortung von Fragen.

1.2. Textanalyse und Verstehen

  • Anwendungsbeispiele: Sentiment-Analyse, Named Entity Recognition (NER), Textklassifikation.
  • Funktion: Analyse von Stimmungen, Identifizierung von Entitäten, Kategorisierung von Texten.

1.3. Maschinelle Übersetzung

  • Anwendungsbeispiele: Google Translate, DeepL
  • Funktion: Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere.

1.4. Zusammenfassung und Extraktion

  • Anwendungsbeispiele: Textzusammenfassungs-Tools, Informationsextraktion.
  • Funktion: Erzeugung von Zusammenfassungen, Extraktion wichtiger Informationen aus Texten.

2. Sprachbasierte KI-Anwendungen

2.1. Sprachsynthese (Text-to-Speech, TTS)

  • Anwendungsbeispiele: Amazon Polly, Google Text-to-Speech
  • Funktion: Umwandlung von geschriebenem Text in gesprochene Sprache.

2.2. Spracherkennung (Speech-to-Text, STT)

  • Anwendungsbeispiele: Google Speech-to-Text, Apple Siri
  • Funktion: Umwandlung von gesprochener Sprache in geschriebenen Text.

2.3. Sprachsteuerung und Dialogsysteme

  • Anwendungsbeispiele: Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri
  • Funktion: Steuerung von Geräten und Anwendungen durch Sprachbefehle, interaktive Sprachdialoge.

3. Bildbasierte KI-Anwendungen

3.1. Generierende Bild-KI

  • Anwendungsbeispiele: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, GANs (Generative Adversarial Networks)
  • Funktion: Erzeugung neuer Bilder aus Textbeschreibungen oder anderen Bildern.

3.2. Bild-KI zur Erkennung von Bildern

  • Anwendungsbeispiele: Google Lens, Microsoft Azure Computer Vision
  • Funktion: Erkennung und Klassifizierung von Objekten oder Szenen in Bildern. Diese Systeme identifizieren und kategorisieren Inhalte in einem Bild, z.B. Tiere, Pflanzen, Gebäude.

3.3. Bild-KI zur Analyse von Bildern

  • 3.3.1. Bildsegmentierung:
    • Anwendungsbeispiele: medizinische Bildanalyse, autonomes Fahren
    • Funktion: Aufteilung eines Bildes in mehrere Segmente, um relevante Bereiche zu identifizieren. Diese Systeme teilen ein Bild in sinnvolle Teile auf, wie z.B. Organe in medizinischen Scans oder Fahrspuren in autonomen Fahrzeugen.
  • 3.3.2. Bildanalyse und -verstehen:
    • Anwendungsbeispiele: Gesichtserkennungssysteme, Sicherheitsüberwachung
    • Funktion: Analyse von Bildern zur Extraktion von Informationen oder Erkennung von Aktivitäten. Diese Systeme können Gesichter erkennen und verifizieren, Bewegungen verfolgen oder Anomalien in Überwachungsaufnahmen identifizieren.

3.4. Bild-KI zur Bearbeitung von Bildern

  • 3.4.1. Bildverbesserung und -bearbeitung:
    • Anwendungsbeispiele: Photoshop's Content-Aware Fill, Super-Resolution-Techniken
    • Funktion: Verbesserung der Bildqualität, Entfernung von Rauschen, Skalierung von Bildern. Diese Systeme optimieren und verändern Bilder, um bessere visuelle Ergebnisse zu erzielen.
  • 3.4.2. Bildrestaurierung:
    • Anwendungsbeispiele: Alte Fotos restaurieren, Bildartefakte entfernen
    • Funktion: Wiederherstellung beschädigter oder alter Bilder. Diese Systeme reparieren Kratzer, Risse und andere Schäden in Bildern, um sie wiederherzustellen.
  • 3.4.3. Bildtransformation:
    • Anwendungsbeispiele: Stiltransfer, Filteranwendungen
    • Funktion: Anwendung von künstlerischen Stilen oder Effekten auf Bilder. Diese Systeme transformieren das Aussehen von Bildern, indem sie verschiedene Stile oder Filter anwenden.

4. Videobasierte KI-Anwendungen

4.1. Videoanalyse und Erkennung

  • Anwendungsbeispiele: Sicherheitsüberwachung, Sportanalysen
  • Funktion: Erkennung von Aktivitäten und Objekten in Videos, Bewegungsverfolgung.

4.2. Videogenerierung und -bearbeitung

  • Anwendungsbeispiele: Deepfake-Technologie, automatisierte Videobearbeitung
  • Funktion: Erzeugung und Bearbeitung von Videoinhalten, Manipulation von Videomaterial.

4.3. Videozusammenfassung und -extraktion

  • Anwendungsbeispiele: Zusammenfassungs-Tools für Überwachungsvideos, Highlight-Erstellung in Sportvideos
  • Funktion: Erstellung von Zusammenfassungen und Extraktion wichtiger Szenen aus Videos.

4.4. Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR)

  • Anwendungsbeispiele: ARKit von Apple, Google ARCore
  • Funktion: Integration von virtuellen Objekten in die reale Welt, Erstellung immersiver virtueller Umgebungen.

5. Multimodale KI-Anwendungen

5.1. Kombination von Text und Bild

  • Anwendungsbeispiele: Bildunterschriftengenerierung, Visual Question Answering (VQA)
  • Funktion: Erzeugung von Bildunterschriften aus Bildern, Beantwortung von Fragen basierend auf Bildinhalten.

5.2. Kombination von Sprache und Bild/Video

  • Anwendungsbeispiele: Sprachsteuerung für Bilderkennungssysteme, gesprochene Beschreibungen für Sehbehinderte
  • Funktion: Sprachsteuerung zur Analyse und Interaktion mit visuellen Medien.

5.3. Kombination von Text, Bild und Video

  • Anwendungsbeispiele: Multimodale Suchmaschinen, umfassende Medienanalyse
  • Funktion: Suche und Analyse über verschiedene Medientypen hinweg, Integration von Text-, Bild- und Videodaten zur Informationsgewinnung.
 

Zuletzt geändert: Dienstag, 6. August 2024, 16:55