Auf Basis meiner Nachfrage bin ich mir nun sicher: Da braucht es keine KI. Einfache JPGs von Flaggen zuordnen ist keine schlaue Aufgabe für eine KI.

Zum Datensatz: Da solltest du mindestens ein paar tausend verschiedene Bilder haben. Sonst kannst du eine KI nicht trainieren.

Ich glaube du solltest dich erstmal grundliegend in das Thema "KI" einlesen. Dir fehlt da noch ein Verständnis was das überhaupt alles auf sich hat.

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Das ist kein Fehler. Insbesondere die Angabe über die Anzahl der Kommentare ist immer nur eine Schätzung.

Bei global genutzten Anwendungen mit vielen Nutzern (Instagram, Twitter, YouTube, etc.) kann man die Kommentare/Likes/usw. nicht in einer einzigen Datenbank zählen. Die Server sind global verstreut und die Last viel zu hoch. Daher gibt es zig Schichten am Caching und verschiedene Datenbanken. Das Modell nennt sich "eventually consistent". Gerade während ein Post noch viel "Engagement" verursacht, können die Zahlen einfach niemals global synchon gehalten werden. Ist aber auch gar nicht wichtig ob das Video nun 103.076 oder 103.063 Views hat, daher nicht schlimm.

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Da sind Sicherheitseinstellungen (CORS-Policy) gesetzt. Das verhindert, dass dein Frontend mit der IP eine Anfrage auf den Server macht.

Beheben kannst du das, indem das FE auf der richtigen Domain läuft. Oder indem du die Einstellungen anpasst. Oder indem du den Request über dein Backend richtig proxy'st.

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0. Bevor du über irgendwas mit Spielen nachdenkst - vergiss es. 3D Modelle? Egal. Darüber kannst du später mal nachdenken.

1. Es gibt zig Tutorials und Kurse online. Es gibt Bücher. Dokumentationen. Lrofessionelle Schulungen. Ausbildung und Studium. Es gibt sehr viele Möglichkeiten etwas zu lernen.

2. Siehe (1).

3. - 5. Siehe (0).

6. Siehe (1). Mit Dokumentation und Google lässt sich vieles lösen. Ansonsten schreibst du den Code natürlich selbst.

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Wieso erkennt die Keras Bild-KI das Testbild nicht?

Hallo,

ich versuche eine Bild-KI in Colab mit Tensorflow Keras zu erstellen, aber irgendwie geht es nicht so recht.

latent_dim = 100

# Generator-Modell definieren
generator = keras.models.Sequential()
generator.add(layers.Dense(25 * 25 * 6, input_shape=(latent_dim,)))  # Anpassung der Anzahl der Ausgabe-Features
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Reshape((25, 25, 6)))  # Anpassung der Ausgabeformate
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(24, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))

# Diskriminator-Modell definieren
discriminator = keras.models.Sequential()
discriminator.add(layers.Conv2D(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same", input_shape=(100, 100, 24)))  # Anpassung der Eingabeformate
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Conv2D(6, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Flatten())
discriminator.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# GAN-Modell erstellen
gan = keras.models.Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)

latent_dim = 100

generator = keras.models.Sequential()
generator.add(layers.Dense(25 * 25 * 6, input_shape=(latent_dim,)))  # Anpassung der Anzahl der Ausgabe-Features
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Reshape((25, 25, 6)))  # Anpassung der Ausgabeformate
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(24, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))

discriminator = keras.models.Sequential()
discriminator.add(layers.Conv2D(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same", input_shape=(100, 100, 24)))  # Anpassung der Eingabeformate
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Conv2D(6, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Flatten())
discriminator.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

gan = keras.models.Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)

Das Bild hat eine Größe von 100x100 Pixeln und eine Bit-Tiefe von 24.

Der Compiler sagt das hier:

ValueError: Exception encountered when calling layer "sequential_77" (type Sequential).
Input 0 of layer "dense_75" is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 3750, but received input with shape (None, 15000)

Ich würde mich über eine Antwort freuen.

Jannik

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Mit dem Bild passt doch alles. Deine Layer passen offenbar nicht zueinander, das und nichts anderes steht in der Fehlermeldung. Dann solltest du herausfinden welche Layer genau das Problem sind und die Layer entsprechend anpassen.

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Das ist egal. Das heißt, der Monitor kann per PD BIS ZU x Watt liefern. Hinter dem USB-C steck ein Standard. Du kannst prinzipiell jedes Netzteil benutzen. Wenn es zu schwach ist lädt der Laptop halt nicht. Mehr kann nicht passieren.

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Das Problem ist: Jeder, wirklich jeder, kann ein "Zertifikat" anbieten. Wenn du was kannst, dann schriebe ich dir in Word auch eines zusammen, kein Problem. Ich persönlich habe noch nie von diesem Anbieter gehört, scheint mir also nichts namenhaftes zu sein.

In dem Fall ist es vielleicht ein netter Bonus wenn du mit mittelmäßigen Abschluss ohne Erfahrung einen Job suchst oder ein Praktikum oder deine erste Stelle als Werkstudent.. Ansonsten wird das ziemlich wertlos sein.

Zudem gilt bei so Kursen genauso wie auf Udemy oder anderen Platformen (oder sogar kostenlos auf YouTube): Da ist auch viel Mist dabei. Probiere es aus, aber glaube nicht, dass du danach Profi bist. Danach hast du vielleicht an der Oberfläche gekratzt.

Mache es als Hobby, dann Ausbildung bzw Studium. Beim Studium nebenbei arbeiten. Dann bist du für den Berufseinstieg gut gewappnet. Und das deutlich besser als mit ein paar so Zertifikaten..

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Über WebAssembly kann man sehr sehr viele Sprachen auch im Browser ausführen lassen.

Das Problem bei Python ist dann eher, dass es wahrscheinlich außer "rohem Python" keine oder kaum Frameworks für Python im Web gibt. So lang es das nicht gibt, ist dasfür die ersthafte Entwicklung quasi nutzlos. Es schreibt auch fast niemand mehr reines JavaScript.. zumindest nicht wenn es nur um private Mini-Seiten geht.

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Das ist eine Billiglampe aus China. Die hat keine 30.000lm. Mit Glück 5.000 oder gar 10.000lm. Wenn die raucht, dann kann das sehr gefährlich sein. Abschalten und zurückschicken.

Nachtrag: Die Taschenlampe soll eine XHP70.2 LED haben. Die schafft ~4.300lm Maximum. Nichts wo irgendetwas ankokeln sollte im Normalfall.

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Das sind Getter und Setter. Zugegeben, wenn diese leer sind, sind diese nicht sonderlich sinnvoll (bieten meine Vorteile).

Du behälst aber dir Möglichkeit offen in der Zukunft weiter Logik einzubauen. Wenn du den Setter auslässt, hast du ein readonly Attribut. Genauso kannst du abgeleitete Attribute mit nur einem Getter realisieren.

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Vermutlich sind nur die Angebote auf Amazon oder Co uneindeutig benannt und es handelt sich um die selbe Lampe. Oder die technischen Daten sind falsch angegeben.

Eine P7 ohne Namenszusatz gibt es bei LED LENSER nicht (oder zumindest nicht mehr).

Wenn du eine helle Taschenlampe suchst würde ich dir jedoch raten dich auch mal bei anderen Makren umzusehen. Da bekommst du bessere Lampen.

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So weit ich weiß läuft CS:GO nicht nativ auf M1. Daher wird es über Rosetta emuliert - und das ist halt nicht perfekt. Wahrscheinlich stürzt es daher ab, da kannst du auch nichts machen.

Dass ein Laptop beim zocken warm wird ist auch normal. Auf Dauer nicht so gut, aber nicht "sofort tödlich" oder so. Ein Lüfter im Gehäuse hätte Abhilfe geschafft aber das braucht man laut Apple ja nicht.

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Der Akku ist hinüber. Nach der Zeit Tiefentladung auch nicht verwunderlich. Zumal wenn er vorher schon kaputt war.

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Es kommt darauf an. Der M1 Chip ist schnell, aber Desktop CPUs und auch mobile GPUs sind bei diesen ML Sachen nochmal deutlich schneller. Je nach Anwendung, kann sogar auch ein "normaler" i7m schneller sein oder zumindest vergleichbar.

Daher: Fang doch einfach auf deinem jetzigen Gerät an. Extra einen M1 Rechner zu kaufen lohnt sich nicht.

+ Nicht alle Bibliotheken laufen auf ARM/M1 richtig.

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Ganz nebenbei: Sicher, dass du ein Chromebook willst? Die sind mitunter schon ziemlich eingeschränkt in dem was sie können..

Und ja, natürlich sind die Google Produkte kein 1:1 Klon von Office und haben daher schon Unterschiede. Aber du kannst die Google Tools ja auch einfach mal ausprobieren ;)

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Welche Konfiguration? Genau das verlinkte für 1.500€? Die Spanne ist sehr groß.

Aber von der Leistung her macht 9. oder 10. Generation keinen großen Unterschied.

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Die MacBooks haben kein 4k Display. Höchstens "nur" so eine Art 3k-irgendwas-Apple-Sonderformat.

Du kannst diese Videos natürlich trotzdem ansehen - aber halt nicht in 4k.

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Eine einfache Shop-Website kannst du mit einem Baukasten ganz einfach selbst erstellen.

Etwas wie eBay Kleinanzeigrn oder Kleiderkreisel aber nicht. Wenn du soetwas willst, müsstest du also zu einer Firma gehen und dir das machen lassen. Selbst lernen kannst du das nicht mal eben auf die schnelle..

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