Mit Google TensorFlow eine KI App entwickeln – das müssen Sie wissen:

Machine Learning, Cloud Services und künstliche Intelligenz – Themengebiete, dank denen wir unsere mobilen Apps mit Funktionen ausstatten können, von denen wir bis vor einigen Jahren nicht hätten träumen können.

Mit Hilfe von Google TensorFlows Machine Learning (= Teilbereich der künstlichen Intelligenz) werden Apps mit annähernd künstlicher Intelligenz ausgestattet, die unsere Probleme und Bedürfnisse deutlich besser lösen können als herkömmliche Apps. Was es genau damit auf sich hat, wie viel das kostet und für welche Bereiche eine solche KI TensorFlow App geeignet ist, erfahren Sie in diesem Beitrag.

! Für ein vereinfachtes Verständnis wird im Folgenden von künstlicher Intelligenz gesprochen. Tatsächlich befasst sich Google TensorFlow jedoch mit Machine Learning, das als etwas abgeschwächte Variante von künstlicher Intelligenz gesehen werden kann. !

In diesem Blog erfahren Sie:

Überblick: Künstliche Intelligenz in mobilen Apps?

Seit der Erscheinung von künstlicher Intelligenz wird sie verwendet, um bestehende Technologien und Software-Lösungen zu verbessern und unsere alltäglichen Probleme noch besser lösen zu können. Oft fällt es uns nicht bewusst auf, aber wir haben täglich Kontaktpunkte zu KIs – insbesondere auf unseren Smartphones. Bei Apple iOS Geräten nennt sie sich Siri. Gerade aber auch in Verbindung mit mobilen Apps sind KIs eines der meist diskutierten Zukunftsthemen in der IT.

Gründe dafür lassen sich in den vielen, auf KI basierten, Apps finden, die aktuell auf den Markt kommen. Manche erstellen ein Bild basierend auf Ihrer Beschreibung, andere schreiben kurze Werbetexte oder sogar ganze Blogs und wieder andere KIs sind Chatbots, die zu Freunden werden sollen. Sie zeigen Emotionen, geben Ratschläge und bringen Sie zum Lachen. Die Kreativität kennt hier keine Grenzen.

Aber was ist eigentlich eine KI?

Einfach ausgedrückt ist künstliche Intelligenz ein Überbegriff für Technologien und Anwendungen, bei denen Computerprogramme, Roboter, Maschinen etc. “geistige” Leistungen erbringen können, die den menschlichen ähneln. 

 

Was ist in diesem Zusammenhang Google TensorFlow?

Nehmen wir an, Sie wollen eine App entwickeln lassen, die sich auf die Kommunikation mit stummen Menschen konzentriert. Ihre App soll die Gebärdensprache der entsprechenden Person erkennen und sie schriftlich übersetzen. 

Jetzt stehen Sie vor folgendem Problem: die KI muss nicht nur unterschiedliche Handzeichen voneinander unterscheiden können, sondern sie muss auch unterschiedliche Blickwinkel auf die Hände sowie auf unterschiedliche Weise ausgeführte Zeichen erkennen und interpretieren können.

An diesem Punkt kommt TensorFlow ins Spiel. Dabei handelt es sich um eine Open Source-Bibliothek, die 2015 von Google veröffentlicht wurde. Sie ist für das Training der KI verantwortlich, damit sie die eben erwähnte Unterscheidung und Interpretation vollkommen eigenständig durchführen kann. 

Google TensorFlow stellt Ihrer künstlichen Intelligenz also Daten zur Verfügung, in diesem Fall in Form von Videos und Bildern. Anhand dieser kann die KI lernen, unterschiedliche Zeichen der Gebärdensprache mit bis zu 99% Genauigkeit voneinander abzugrenzen.

 

Zusammengefasst: TensorFlow ermöglicht es, KIs zu trainieren, indem sie mit gigantischen, von Google bereitgestellten, Datenmengen gefüttert werden.

 

Ist Ihre Problemstellung durch künstliche Intelligenz lösbar?

Sie haben eine Problemstellung, die Sie mit einer App inkl. künstlicher Intelligenz lösen möchten. An diesem Punkt besteht der wichtigste Schritt darin festzustellen, ob Sie Ihre Problemstellung überhaupt mit einer künstlichen Intelligenz lösen können. Der einfachste Weg besteht darin, selbst die künstliche Intelligenz zu simulieren. Die Faustregel “Wenn ein Mensch eine Problemstellung NICHT lösen kann, kann sie auch eine künstliche Intelligenz höchstwahrscheinlich nicht lösen” hilft Ihnen dabei.

In Bezug auf oben genanntes Beispiel können Sie Fotos und Videos von Handzeichen aufnehmen, aus unterschiedlichen Winkeln, aus unterschiedlicher Entfernung, bei unterschiedlicher Belichtung und bei unterschiedlich deutlicher Ausführung der Handzeichen. Können Sie oder ein Bekannter die Handzeichen eindeutig voneinander unterscheiden? Falls ja, ist Ihre Problemstellung wahrscheinlich durch eine künstliche Intelligenz lösbar.

Wo kann ich eine TensorFlow App entwickeln lassen?

Es braucht tiefgreifendes mathematisches Talent, Fähigkeiten in den Programmiersprachen Python oder C++ sowie umfassendes Verständnis von neuronalen Netzen, um eine TensorFlow App inkl. künstlicher Intelligenz entwickeln zu können. Da Sie so jemanden nicht einfach auf der Straße finden werden, ist es ratsam einen Experten mit der Entwicklung beauftragen, der im Optimalfall bereits Erfahrung in ähnlichen Problemstellungen sammeln konnte, wie sie es zu lösen versuchen.

 

Startup Creator als TensorFlow App Agentur:

Für unseren Kunden Fit-Q haben wir eine Sport App mit künstlicher Intelligenz entwickelt, die nicht nur für mehr Spaß beim Sport sorgt, sondern auch für die korrekte Ausführung von Sportübungen wie bspw. Liegestütze.

Die künstliche Intelligenz von Fit-Q wurde von dem Startup Creator Team so trainiert, dass sie sowohl den Körper als ganzes, Gliedmaßen und Gelenke erkennt, sowie Bewegungsmuster, die den Ausführungen von Sportübungen entsprechen. 

Dies ermöglicht der KI zwei Fähigkeiten:

  1. Sie kann die Anzahl der Ausführungen bestimmen.
  2. Sie kann kontrollieren, ob die Übungen auch korrekt ausgeführt werden.

Was kostet eine Google TensorFlow App?

Eine künstliche Intelligenz zu entwickeln ist eine hoch komplexe Aufgabe und erfordert viel Arbeit und Zeit. Die Entwicklung von KIs mit Hilfe von Google TensorFlow kann für komplexe Aufgaben Beträge im 7-stelligen Betrag kosten.

Im Durchschnitt liegt eine solche einfache künstliche Intelligenz jedoch ab ca. 40.000€. Abhängig von Komplexität kann es zu deutlichen Abweichungen kommen. 

5 Anwendungsfälle von Google TensorFlow KI’s

     1. Bilderkennung

Lange Zeit konnte die Kamera eines Smartphones für nichts anderes genutzt werden, als für das Aufnehmen von Fotos und Videos. KIs sind nun in der Lage, das Aufgenommene zu erkennen und zu interpretieren. Das klassischste Beispiel für diesen Anwendungsfall ist die Gesichtserkennung, mit der sich viele Smartphones und Apps entsperren lassen. Aber auch bspw. Pflanzen, Tiere, Autos, Muster usw. können erkannt und interpretiert werden.

     2. Spracherkennung

Das bekannteste Beispiel für Spracherkennung ist die Apple KI Siri. Da der Nutzer meistens keine Befehle gibt und die künstliche Intelligenz nur Hintergrundgeräusche und Töne aus der Hosentasche heraus wahrnehmen würde ist es üblich, dass diese erst mit einem Schlüsselbegriff aus dem “Ruhezustand” geweckt werden muss, bevor sie mit dem aufzeichnen und arbeiten beginnt. Bei Siri lautet der Schlüsselbegriff “Hey Siri!”. 

     3. Texterkennung

Gerade im Social Media Bereich kommen wir häufig mit KIs in Kontakt, die die Texterkennung beherrschen. So können bestimmte ungewollte Wörter und Sätze automatisch erkannt und präventiv herausgefiltert werden. In Kombination mit Bild / Videoerkennung ist die Erkennung auch in Grafiken und Videoaufnahmen möglich.

     4. Gestenerkennung

Für viele Apps kann es sinnvoll sein, bestimmte Gesten auf Bildern und Videos erkennen zu können. Möglich ist auch eine Echtzeit-Gestenerkennung, mit der eine TensorFlow App gesteuert werden kann. Beispielsweise könnte durch Handbewegungen durch den Feed einer Social Media App gescrollt werden, ohne dass eine Berührung des Touchscreens notwendig ist.

     5. Stimmsynthese

Eine künstliche Intelligenz in Form eines Text-to-Speech-Systems wandelt Fließtext in eine akustische Sprachausgabe um. So können bspw. Buchabschnitte von einer KI vorgelesen werden, wenn der User gerade anderweitig beschäftigt ist und keine Zeit hat, die Texte selbst zu lesen.

Fazit: Sind KI-Apps die Zukunft?

KIs basieren auf neuronalen Netzen, die technologisch noch ganz am Anfang stehen. Trotzdem sind sie bereits in der Lage, vollkommen eigenständig zu arbeiten und dazuzulernen. Obwohl unser Gehirn dem künstlichen Verstand weit voraus ist, ist künstliche Intelligenz in der Lage, eine Datenmenge zu verarbeiten und zu interpretieren, wie es unser Verstand nicht könnte. Daher sind KIs gerade bei den Algorithmen von sozialen Netzwerken elementar.

Mit Google TensorFlow können künstliche Intelligenzen erstellt werden, die entweder an sich die Wertschöpfung für den Nutzer darstellen, oder das Ausmaß der Wertschöpfung erheblich steigern können. So oder so ist künstliche Intelligenz ein zentraler Wettbewerbsvorteil, der entsprechend Ihrer individuellen Anforderungen für die Entwicklung und Implementierung dieser Technologie modifiziert werden. Sie birgt ein immenses Potenzial für Ihr Unternehmen, die KI in ihre App zu integrieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Wenn Sie planen, eine Google TensorFlow App entwickeln zu wollen oder Ihre App lediglich um eine auf TensorFlow basierende KI ergänzen wollen, dann kontaktieren Sie uns. Unser Entwicklerteam wird Ihnen Ihre Fragen beantworten und eine individuelle KI-Lösung anbieten.

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