Buch-Cover von KI für Content Creation symbolisiert die Verschmelzung von Kreativität und Technologie, während es auch auf ethische Überlegungen der Nutzung von Künstlicher Intelligenz eingeht.
In einer Ära, in der künstliche Intelligenz (KI) rapide Fortschritte macht und die Grenzen des Möglichen erweitert, steht mein neues Buch KI für Content Creation (Amazon) an der Schnittstelle von Technologie und Kreativität. Dieses Werk, das sich mit dem revolutionären Einsatz von KI in der Content-Erstellung beschäftigt, bietet nicht nur einen praktischen Leitfaden für die Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT, MidJourney und DALL-E, sondern beleuchtet auch die wissenschaftlichen Tendenzen und die sich abzeichnenden Potenziale dieser Technologien.
Als Forscher und Praktiker im Bereich der digitalen Transformation habe ich KI für Content Creation verfasst, um die komplexen Mechanismen hinter diesen KI-Tools zu entmystifizieren und deren Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Branchen aufzuzeigen. Das Buch, das ab sofort im Handel erhältlich ist, dient als Brücke zwischen theoretischem Wissen und praktischer Anwendung, wobei es die Leserinnen und Leser dazu anregt, die transformative Kraft der KI in ihren eigenen Projekten zu erkunden.
Neben der Vorstellung von funktionierenden Workflows und inspirierenden Einsatzgebieten widmet sich das Buch auch den ethischen Überlegungen und Herausforderungen, die mit der KI-gestützten Content-Erstellung einhergehen. Es ist entscheidend, dass wir die Entwicklung und Anwendung von KI in einer Weise vorantreiben, die gesellschaftlichen Nutzen bringt und gleichzeitig Risiken und Missbrauch minimiert.
Das Buch KI für Content Creation ist eine Einladung, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen und gleichzeitig einen verantwortungsvollen Umgang mit dieser mächtigen Technologie zu fördern. Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der KI und entdecken Sie, wie Sie die Landschaft der Content-Erstellung neu gestalten.
Wie funktioniert ChatGPT? Wie funktionieren KI-Sprachmodelle und wofür braucht man sie?
Habt ihr euch jemals gefragt, wie es möglich ist, dass ihr heute eine Unterhaltung mit eurem Computer führen könnt? In unserer neuesten Podcast-Episode von Die Digitalisierung und Wir gehen wir genau dieser Frage nach. Wir, Alexander Loth und Florian Ramseger, stellen euch die Welt der Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 vor und erklären, wie sie funktionieren und wofür sie eingesetzt werden können.
Wie funktioniert ChatGPT & Co?
Neben OpenAI, dem Entwickler von ChatGPT, gibt es eine Reihe anderer Anbieter von LLMs. In unserer Episode stellen wir einige davon vor und diskutieren, wie ChatGPT im Alltag eingesetzt werden kann – von der Texterstellung bis hin zur Unterstützung bei alltäglichen Aufgaben.
Wo geht die Reise mit diesen beeindruckenden Sprachmodellen hin? Wir werfen einen Blick in die Zukunft und diskutieren, wo und wie wir diesen fortschrittlichen Technologien begegnen könnten.
ChatGPT, KI Sprachmodelle und die Transformer-Technologie
Aber wie funktionieren KI Sprachmodelle wie ChatGPT eigentlich aus technischer Sicht? Wir erklären die bahnbrechende Transformer-Technologie, die den LLMs zugrunde liegt, und werfen einen Blick auf ihre Erfinder.
Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten haben auch diese Modelle ihre Grenzen. Wir sprechen über die derzeitigen Herausforderungen und Einschränkungen der LLMs und was dies für die Zukunft bedeutet.
Vorgestellte Apps
In unserer Episode gehen wir auf praktische Tools ein, die den Alltag erleichtern und die Anwendung von KI veranschaulichen. Headspace ist ein großartiges Beispiel dafür, wie Apps durch gezielte Entspannungstechniken und Achtsamkeitsübungen das Wohlbefinden steigern können. Mit dem Code MOMDAD60 habt ihr die Möglichkeit, Headspace für 60 Tage kostenlos zu testen und in die Welt der Meditation einzutauchen.
Ebenso stellen wir Snipd vor, eine App, die es ermöglicht, wichtige Momente aus Podcasts schnell zu erfassen und zu speichern. Dies ist besonders nützlich für diejenigen unter euch, die sich für die neuesten Trends und Diskussionen im Bereich der digitalen Transformation und KI interessieren.
Lesenswerte Bücher
In Bezug auf die Lektüre sprechen wir in der Episode über das Buch Decisively Digital, das einen tiefen Einblick in die Anwendung von KI im Geschäftskontext bietet. Das Buch ist eine essenzielle Ressource für alle, die verstehen möchten, wie GPT und andere KI-Technologien die Geschäftswelt nachhaltig verändert und wie man diese Technologie effektiv einsetzen kann.
Das Buch Decisively Digital gibt Einblicke in die Anwendung von KI in der Geschäftswelt.
Als Kontrast dazu empfehlen wir den Thriller Ausgebranntvon Andreas Eschbach. Dieser Roman fesselt nicht nur durch seine spannende Handlung, sondern regt auch zum Nachdenken über die potenziellen Auswirkungen von Technologie auf unsere Gesellschaft an. Es ist ein perfektes Beispiel dafür, wie fiktive Szenarien helfen können, reale technologische Entwicklungen besser zu verstehen und kritisch zu reflektieren.
Neuronale Netze einfach erklärt: Was ist eigentlich maschinelles Lernen?
Habt ihr euch jemals gefragt, wie Künstliche Intelligenz (KI) – insbesondere Neuronale Netze – unser Leben beeinflusst und verändert? In unserer neuesten Episode von Die Digitalisierung und Wir tauchen wir genau in dieses spannende Thema ein. Wir, Alexander Loth und Florian Ramseger, erklären, wie die KI nicht nur unseren Alltag erleichtert, sondern auch grundlegend verändert, und dabei werden wir die neuronale Netze einfach erklären.
KI und Neuronale Netze im Alltag: ständige, unsichtbare Begleiter
Wusstet ihr, dass KI mittlerweile in so vielen Aspekten unseres Lebens präsent ist, dass wir sie oft gar nicht mehr bewusst wahrnehmen? Sie empfiehlt uns Filme, filtert unsere E-Mails und unterstützt uns bei alltäglichen Entscheidungen. KI ist dabei, sich als unverzichtbares Werkzeug in unserem Leben zu etablieren, und neuronale Netze sind das Herzstück dieser Entwicklung.
Vom menschlichen Gehirn inspiriert: Neuronale Netze verstehen
Was genau sind neuronale Netze, und warum sind sie für die KI so wichtig? In der Podcast-Episode gehen wir darauf ein, wie sie funktionieren, und ziehen Parallelen zu unserem menschlichen Gehirn. Außerdem diskutieren wir, wie Big Data und GPUs die Fähigkeiten der KI erweitern und was das für uns bedeutet.
Von starren Programmen zu lernenden Systemen
Wir vergleichen in unserer Diskussion das traditionelle Hard Coding mit dem innovativen Ansatz des Machine Learnings. Dabei erörtern wir, wie sich das Lernen der KI von menschlichen Lernprozessen unterscheidet und was Reinforcement Learning damit zu tun hat.
Gewinnspiel und Lesetipps
Zudem dürft ihr euch auf ein Gewinnspiel freuen! Teilt eure Gedanken zu KI mit dem Hashtag #KIBuch (auf LinkedIn und Twitter), um eines von drei Exemplaren von dem neuen KI-Buch KI für Content Creation (Amazon) zu gewinnen.
Natürlich haben wir auch wieder Lesetipps und empfehlen folgende Bücher:
Künstliche Intelligenz im Controlling Beispiele: KI-generierte Zwillingstürme in Frankfurt am Main.
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) verändert viele Unternehmsbereiche, darunter auch das Controlling. Diese Entwicklung hin zu intelligenteren Systemen und Prozessen verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten analysieren und nutzen. KI wird damit zu einem unverzichtbaren Werkzeug für eine fortschrittliche und effiziente Unternehmenssteuerung.
In diesem Blogbeitrag widmen wir uns der tiefgreifenden Bedeutung von KI im Controlling. Wir beleuchten, wie Künstliche Intelligenz nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch präzisere und fundiertere Entscheidungen ermöglicht. Anhand von Praxisbeispielen und Use Cases zeigen wir, wie KI-Technologien Controller in ihrer täglichen Arbeit maßgeblich unterstützen und so einen echten Mehrwert schaffen.
Relevanz von KI im Controlling
Die Integration von KI in das Controlling ist heute wichtiger denn je. KI-Technologien bieten wertvolle Unterstützung bei Datenanalyse, Reporting und Entscheidungsfindung. Sie ermöglichen nicht nur die schnelle und effiziente Auswertung riesiger Datenmengen, sondern auch die Automatisierung von Reportingprozessen und die Erstellung präziser Prognosen durch den Einsatz von Predictive Analytics. Damit können Controller ihre Arbeitsprozesse optimieren, Risiken genauer einschätzen und fundierte strategische Entscheidungen treffen.
Anwendungsfälle und Beispiele
Die Anwendungsmöglichkeiten von KI im Controlling sind breit gefächert und vielseitig. Im Folgenden stellen wir diverse Praxisbeispiele und konkrete Anwendungsfälle vor, die das enorme Potenzial von KI-Technologien in diesem Bereich verdeutlichen:
Datenanalyse im Controlling: Künstliche Intelligenz als Schlüsselwerkzeug
Die Datenanalyse spielt im Controlling eine zentrale Rolle, um tiefe Einblicke in Geschäftsprozesse zu gewinnen und zukunftsweisende Entscheidungen zu treffen. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich neue Dimensionen in der Analyse komplexer Datensätze. Ein prägnantes Beispiel hierfür ist die Unterstützung bei der Auswertung von Zinsstrukturkurven, wodurch wesentliche Erkenntnisse und Trends sichtbar gemacht werden können.
Für eine umfassende Analyse verwenden wir in diesem Beispiel ChatGPT mit dem erweiterten GPT-4-Modell und der spezialisierten Funktion „Advanced Data Analysis„. Diese Kombination ermöglicht eine tiefgehende und präzise Analyse der Finanzdaten.
Analysiere den Datensatz zur Zinsstrukturkurve und nenne mir die wesentlichen Erkenntnisse und Trends.
ChatGPTs hochentwickelte Algorithmen durchsuchen den Datensatz, identifizieren Muster und liefern präzise Erkenntnisse:
Ergebnis der ChatGPT-Analyse der Zinsstrukturkurve der Europäischen Zentralbank. Die dargestellten Erkenntnisse und Trends bieten Controllern wertvolle Ansatzpunkte für strategische Entscheidungen und Risikobewertungen.
Dokumentenanalyse im Controlling: Effizienzsteigerung durch Künstliche Intelligenz
Die fortschreitende Digitalisierung ermöglicht im Controlling den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), um Dokumente schneller und präziser zu analysieren. Insbesondere bei umfangreichen Geschäftsberichten kann KI helfen, die wesentlichen Informationen herauszufiltern und so dem Controller wertvolle Zeit zu sparen.
In diesem Abschnitt stellen wir eine praktische Anwendung von ChatGPT mit dem erweiterten GPT-4-Modell vor, das mit der spezialisierten Option „Advanced Data Analysis“ ausgestattet ist. Diese Kombination ermöglicht es uns, komplexe Dokumente wie Jahresberichte effektiv zu analysieren und zusammenzufassen.
Als Beispiel dient uns der Jahresbericht von UNICEF Deutschland für das Jahr 2022. Zu Demonstrationszwecken laden wir eine PDF-Datei des Berichts in eine neue ChatGPT-Session. Der Bericht ist unter folgendem Link zu finden: UNICEF Deutschland Geschäftsbericht 2022.
Mit folgendem Prompt leiten Sie die Analyse durch ChatGPT ein:
Fasse diesen Geschäftsbericht zusammen.
Die KI durchforstet den Bericht, extrahiert die wesentlichen Informationen und erstellt eine prägnante Zusammenfassung:
DALL-E 3 integrates with ChatGPT so you don’t have to write cryptic txt2img prompts anymore! (source: OpenAI)
Ever struggled with cryptic text prompts while trying to generate an image with AI? The latest iteration of OpenAI’s image generation model, DALL-E 3, is now natively integrated with ChatGPT for a more seamless and intuitive user experience. In this blog post, we will take a deep dive into the capabilities of DALL-E 3, its integration with ChatGPT, and why this is a game changer for anyone looking to translate text into highly accurate images.
What Sets DALL-E 3 Apart?
DALL-E 3 is not just another upgrade; it’s a leap forward in AI image generation. It understands far more nuance and detail than previous models. This means that the images generated are more closely aligned with the text prompt you provide. No more struggling with prompt engineering or settling for images that only vaguely resemble what you had in mind.
DALL-E 3 integrates with ChatGPT so you don’t have to write cryptic txt2img prompts anymore!
Multi-Modal Models: The Tech Behind the Magic
The secret sauce behind DALL-E 3’s advanced capabilities lies in its foundation as a multi-modal model. These models are trained to understand and generate both text and images, making them incredibly versatile. Multi-modal models like DALL-E 3 and ChatGPT are at the forefront of AI research, pushing the boundaries of what’s possible in natural language understanding and computer vision. For a deeper dive into the world of multi-modal models, check out my previous blog post The Rise of Generative AI.
DALL-E 3 Built Natively on ChatGPT
Built natively on ChatGPT, DALL-E 3 allows you to use ChatGPT as a brainstorming partner. Not sure what kind of image you want to create? Just ask ChatGPT and it will automatically generate customized, detailed prompts for DALL-E 3 that can bring your vague ideas to life. You can also ask ChatGPT to tweak an image with just a few words if it’s not quite what you were looking for.
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