- Stellen Sie sicher, dass Sie `mpg321` installiert haben, um die MP3-Datei abzuspielen².
2. Verwendung der Web Speech API in JavaScript:
- Wenn Sie eine webbasierte Lösung bevorzug…
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Martin Döhring
Feb 18
KI mit spieltheoretischem Ansatz für die richtige Strategie, hier speziell das Pay-off Modul: Ich kann dir dabei helfen, ein Python-Skript zu erstellen, das die beste Strategie für ein Nash-Gleichgewicht mit drei Konkurrenten ermittelt. Hier sind einige Schritte, die du befolgen kannst:
Spielmodell definieren: Zuerst musst du das Spielmodell festlegen. Welche Spieler sind beteiligt? Welche Strategien können sie wählen? Welche Auszahlungen erhalten sie für verschiedene Kombinationen von Strategien?
Payoff-Matrix erstellen: Erstelle eine Payoff-Matrix, die die Auszahlungen für jede Kombination von Strategien darstellt. Jeder Eintrag in der Matrix gibt die Auszahlung für einen bestimmten Spieler an, basierend auf den gewählten Strategien aller Spieler.
Nash-Gleichgewicht berechnen: Verwende die Payoff-Matrix, um das Nash-Gleichgewicht zu finden. Dies kann durch Brute-Force-Berechnung oder mithilfe von Algorithmen wie…
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Martin Döhring
Feb 17
Aktien mit künstlicher Intelligenz (KI) sind gerade so gefragt, weil KI eine disruptive Technologie ist, die viele Branchen und Anwendungsfelder revolutionieren kann. KI ermöglicht es, große Datenmengen zu analysieren, Trends zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und innovative Lösungen zu schaffen. Investoren erhoffen sich von KI-Aktien hohe Renditen und langfristiges Wachstumspotenzial.
Zu den führenden Unternehmen im Bereich KI gehören die sogenannten "Magischen Acht" aus den USA, die KI-Infrastruktur wie Hardware, Software und Services anbieten. Dazu zählen Alphabet, AMD, Apple, Broadcom, Meta, Microsoft, Nvidia und Tesla¹. Diese Unternehmen haben ihre Marktkapitalisierung seit Jahresanfang um rund 3.750 Mrd. USD gesteigert².
Neben den Erstrundenprofiteuren von KI gibt es auch viele Zweitrundenprofiteure, die KI in ihren Geschäftsmodellen nutzen oder anwenden. Diese Unternehmen kommen aus verschiedenen…
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Martin Döhring
Feb 15
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst keine Science-Fiction mehr. Ganz im Gegenteil: Sie ist aus dem Alltag vieler Verbraucher:innen nicht mehr wegzudenken. Aber wie funktioniert Künstliche Intelligenz eigentlich? Wo findet sie überall Anwendung und was sind die Risiken?
Hier sind zwei Möglichkeiten, wie Sie ein einfaches Text-to-Speech-Modul in Python erstellen können:
1. Verwendung der gTTS-Bibliothek (Google Text-to-Speech):
- Die `gTTS`-Bibliothek ermöglicht die einfache Umwandlung von Text in Sprache. Sie verwendet die Google Text-to-Speech-API.
- Installieren Sie die Bibliothek mit `pip install gTTS`.
- Hier ist ein Beispielcode, der den Text "Willkommen bei GeeksforGeeks!" in eine MP3-Datei konvertiert:
```python
from gtts import gTTS
import os
mytext = 'Willkommen bei GeeksforGeeks!'
language = 'de' # Sprache (hier Deutsch)
myobj = gTTS(text=mytext, lang=language, slow=False)
myobj.save("willkommen.mp3")
# Abspielen der generierten MP3-Datei
os.system("mpg321 willkommen.mp3")
```
- Stellen Sie sicher, dass Sie `mpg321` installiert haben, um die MP3-Datei abzuspielen².
2. Verwendung der Web Speech API in JavaScript:
- Wenn Sie eine webbasierte Lösung bevorzug…
KI mit spieltheoretischem Ansatz für die richtige Strategie, hier speziell das Pay-off Modul: Ich kann dir dabei helfen, ein Python-Skript zu erstellen, das die beste Strategie für ein Nash-Gleichgewicht mit drei Konkurrenten ermittelt. Hier sind einige Schritte, die du befolgen kannst:
Spielmodell definieren: Zuerst musst du das Spielmodell festlegen. Welche Spieler sind beteiligt? Welche Strategien können sie wählen? Welche Auszahlungen erhalten sie für verschiedene Kombinationen von Strategien?
Payoff-Matrix erstellen: Erstelle eine Payoff-Matrix, die die Auszahlungen für jede Kombination von Strategien darstellt. Jeder Eintrag in der Matrix gibt die Auszahlung für einen bestimmten Spieler an, basierend auf den gewählten Strategien aller Spieler.
Nash-Gleichgewicht berechnen: Verwende die Payoff-Matrix, um das Nash-Gleichgewicht zu finden. Dies kann durch Brute-Force-Berechnung oder mithilfe von Algorithmen wie…
Aktien mit künstlicher Intelligenz (KI) sind gerade so gefragt, weil KI eine disruptive Technologie ist, die viele Branchen und Anwendungsfelder revolutionieren kann. KI ermöglicht es, große Datenmengen zu analysieren, Trends zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und innovative Lösungen zu schaffen. Investoren erhoffen sich von KI-Aktien hohe Renditen und langfristiges Wachstumspotenzial.
Zu den führenden Unternehmen im Bereich KI gehören die sogenannten "Magischen Acht" aus den USA, die KI-Infrastruktur wie Hardware, Software und Services anbieten. Dazu zählen Alphabet, AMD, Apple, Broadcom, Meta, Microsoft, Nvidia und Tesla¹. Diese Unternehmen haben ihre Marktkapitalisierung seit Jahresanfang um rund 3.750 Mrd. USD gesteigert².
Neben den Erstrundenprofiteuren von KI gibt es auch viele Zweitrundenprofiteure, die KI in ihren Geschäftsmodellen nutzen oder anwenden. Diese Unternehmen kommen aus verschiedenen…
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst keine Science-Fiction mehr. Ganz im Gegenteil: Sie ist aus dem Alltag vieler Verbraucher:innen nicht mehr wegzudenken. Aber wie funktioniert Künstliche Intelligenz eigentlich? Wo findet sie überall Anwendung und was sind die Risiken?
Was ist Künstliche Intelligenz? KI ahmt menschliche kognitive Fähigkeiten wie das Lernen, die Wahrnehmung und die Kreativität nach. Ziel ist es, dass sie bestimmte Aufgaben automatisiert übernehmen kann. Die KI wird mit Daten “gefüttert” und analysiert diese nach bestimmten Kriterien1.
Wie funktioniert Künstliche Intelligenz? Es gibt verschiedene Techniken, die im Rahmen der Künstlichen Intelligenz verwendet werden:
Algorithmen: Die einfachste Form von KI, vergleichbar mit einem Schritt-für-Schritt-Rezept.
Maschinelles Lernen: Hier trainiert ein Algorithmus selbstständig, eine Aufgabe immer besser zu lösen.
Deep Learning: Ein komplexer Prozess, bei dem…