Künstliche Intelligenz zum Anschauen
By Autor In Allgemein On 21. Juli 2020
Juli 2020 – Wer sein Unternehmen digitalisieren will, muss keine hochkomplexen IT-Projekte starten. Die Automatisierung bestimmter Prozesse und die Einbindung Künstlicher Intelligenz in das eigene Unternehmen ist dank Microsoft Azure heutzutage zügig umsetzbar. Gemeinsam mit einem Kunden habe ich kürzlich eine Web-Präsentation durchgeführt, die mehrere Demonstrationen von Automatisierung und Künstlicher Intelligenz enthielt. Wir zeigten, wie die Entwicklung von Anwendungen mit KI-Diensten, die bei maschinellem Sehen, Sprechen und Spracherkennung menschenähnliche Leistungen erzielen, optimiert werden kann.
Da das Web-Seminar aufgezeichnet wurde, fasse ich im Folgenden die interessantesten Themen zusammen. Mit einem Klick auf die entsprechenden Links gelangen Sie direkt zum angegebenen Thema.
Und wer sich für eine der genannten Anwendungen interessiert, meldet sich einfach bei mir. Dann schauen wir gemeinsam, welches Tool für Sie passt.
Computer Vision
Link zum Video “Computer Vision”
Computer Vision kann dazu verwendet werden, Objekte und Gegenstände in Bildern zu erkennen. Dazu wird ein Bild per Programm oder mit „curl“ an die Cognitive Services geschickt und als Antwort werden die erkannten Gegenstände zurückgesandt. Auch die Wahrscheinlichkeit, mit der die Gegenstände erkannt wurden, wird angezeigt.
Custom Vision
Link zum Video “Custom Vision”
Custom Vision bietet die gleichen Möglichkeiten wie Computer Vision. Zusätzlich können dem bereits vortrainierten Modell weitere Gegenstände oder Objekte „beigebracht“ werden. Das bedeutet, dass mit einer relativ geringen Anzahl (mindestens 10 Bilder pro Klasse) das KI-Modell um weitere Klassifizierungen und Erkennungen ergänzt wird. So kann Computer Vision bereits im Standard recht gut eine Konservendose von einer Getränkedose unterscheiden. Sollen aber die Getränkedosen unterschiedlicher Hersteller ebenfalls unterschieden werden können, so lässt sich dies mit dem Custom Vision Modul bewerkstelligen.
Text-Analysen
Link zum Video “Text-Analysen”
Welche Schlüsselworte und Entitäten enthält ein Text? In welcher Sprache wurde er geschrieben und welche „Stimmung“ schwingt herüber – eher positiv oder eher negativ? Die Fragen lassen sich mit dem Text-Analyse-Modul beantworten.
Anomalie-Erkennung
Link zum Video “Anomalie-Erkennung”
Es liegen zeitbezogene Werte vor, die von einem System aufgezeichnet und gespeichert wurden? Das könnten beispielsweise die Anzahl der Besucher einer Webseite zu bestimmten Zeitpunkten sein oder Messwerte einer Maschine. Mit Hilfe der Anomalie-Erkennung lässt sich ermitteln, wann ungewöhnlich hohe oder ungewöhnlich niedrige Werte auftraten, ohne die aufgezeichneten Werte alle einzeln betrachten zu müssen.
Spracherkennung und Sprachausgabe
Link zum Video “Spracherkennung und Sprachausgabe”
Diese Möglichkeiten sind bereits aus Microsoft Office oder aus vielen Smartphone-Apps bekannt. Wer sie jedoch in seinen eigenen Anwendungen einsetzen möchte, kann sich hier informieren.
Chatbots und QnA Maker
Link zum Video “Chatbots und QnA Maker”
Einfache Chatbots lassen sich mittlerweile ohne Programmierung erstellen. Die dahinter liegende Wissensbasis zur Beantwortung von Fragen kann aus PDF- oder Word-Dateien gespeichert werden. So gelangt man innerhalb von 30 Minuten „von Daten zum Chatbot“.
Azure Logic Apps
Link zum Video: “Azure Logic Apps”
Azure Logic Apps helfen bei der Automatisierung von Vorgängen. Dabei muss nicht zwingend programmiert werden, denn die Komponenten der Apps können grafisch zusammengeklickt werden. So ist es beispielsweise möglich, die angehängten Dateien einer E-Mail und den Text der E-Mail automatisiert zu verarbeiten. Die Logic Apps können auch mit den oben beschriebenen Cognitive Services kombiniert werden.
In einem meiner nächsten Beiträge werde ich zeigen, wie Bilder, die in einen Dropbox-Ordner hochgeladen werden, automatisch einer Objekterkennung und einer Schrifterkennung zugeführt werden, um die Ergebnisse als Textdatei ebenfalls in einem Dropbox Ordner zu speichern.
