AIne Ahnung

Kilometer achttausendeinundachzig, Willkommen zur achten Episode des AIne Ahnung-Podcasts mit Adam. In dieser Folge dreht sich alles um die Anwendung von KI im Alltag. Adam berichtet von der fortschreitenden Entwicklung seiner Podcast-Produktionspipeline, die es ihm ermöglicht, in kürzester Zeit eine Episode zu erstellen. Er erklärt die Verwendung von Speech-to-Text, insbesondere die Nutzung der Whisper-API, um aus Sprachaufnahmen Text zu generieren. Zusätzlich führt er nun Text-to-Speech ein und präsentiert eine modellierte Synthese seiner eigenen Stimme von Eleven Labs. Dadurch eröffnen sich neue Möglichkeiten, den Podcast in verschiedenen Sprachen zu übersetzen und somit neue Märkte zu erschließen. Adam erwähnt auch die freie Version von Eleven Labs sowie die Experimentierphase für mehrere Stimmen. Obwohl es noch einige Herausforderungen gibt, ist er beeindruckt von der Klonung seiner Stimme und plant, die Landing-Page der achten Episode zu verlinken, auf der die synthetisierten Übersetzungen in verschiedenen Sprachen zu hören sind. Adam teilt auch einen Ausblick auf zukünftige Themen wie OCR und Handschrifterkennung. Er betont seine kontinuierliche Arbeit an der Optimierung der Podcast-Produktionspipeline und lädt die Zuhörer ein, Feedback zu geben. Abschließend grüßt er Sebastian, der sich für die Episode interessiert, und verabschiedet sich. Hört rein und genießt den Podcast! Mehr Infos zu ElevenLabs: https://beta.elevenlabs.io/speech-synthesis

In der 11. Episode des AIne Ahnung Podcasts setzt Adam seine Experimente mit KI-Tools fort und erkundet die Integration von KI in Entwicklungsumgebungen. Er beschäftigt sich mit der Verwendung von Tab 9, einer Erweiterung für Visual Studio Code, um KI-gestützte Code-Vorschläge zu erhalten. Adam teilt seine Erfahrungen und wie es sich anfühlt, neue Funktionen und alternative Wege vorgeschlagen zu bekommen, die er zuvor nicht kannte. Er berichtet auch von seinem technischen Projekt, bei dem er ein PHP8-Skript erstellt hat, um den aktuellen Ordner auszulesen und basierend darauf einen Podcast-Feed zu generieren. Adam erklärt, wie er TAP9 und die Dokumentation genutzt hat, um das Skript effizient zu erstellen. Er ermutigt Programmierer, mit KI-Tools zu experimentieren und erwähnt zukünftige Tools wie den Github Co-Pilot, der ähnliche KI-basierte Code-Vorschläge bieten wird. Adam gibt einen Ausblick auf kommende Episoden, in denen er sich mit generativen Bildern und Videos experimentell beschäftigen wird. Mit diesem Ausblick verabschiedet er sich von der Episode. Kilometer 8.510. Ciao!

In der zehnten Episode des AIne Ahnung Podcasts setzt Adam seine Experimente mit KI-Tools fort und erkundet verschiedene Skripting- und Programmieralgorithmen. Er konzentriert sich auf die Integration eines MP3-Players auf seiner Podcast-Website, mit dem Zuhörer die gewünschte Episode und Sprache auswählen können. Adam erklärt, wie er die Dropdown-Elemente für die Episode und Sprache vorbereitet hat und mithilfe von Javascript ein dynamisches Skript erstellt hat. Er ist beeindruckt von der Effizienz, mit der er mithilfe der KI einen funktionierenden Player generieren konnte, der nun auf der Landingpage seiner Website zu sehen ist. Adam plant weitere Experimente mit komplexeren Problemstellungen und verschiedenen Programmiersprachen wie JavaScript, PHP, Elixir und Python. Er lädt die Zuhörer ein, Feedback zu geben und Ideen für weitere Tools und Integrationen vorzuschlagen. Mit diesem Ausblick verabschiedet er sich von der Episode. Kilometer 8.460. Ciao!

Adam präsentiert in der neunten Episode des AIne Ahnung Podcasts verschiedene AI-Tools zur handschriftlichen OCR (optischen Zeichenerkennung). Nachdem er zuvor mit Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprach-Syntheseexperimenten beeindruckt war, widmet er sich nun dem Erfassen und Digitalisieren von handschriftlichen Texten. Er stellt drei Tools vor: die Vision API von Google, Tesseract OCR und Transcribus. Adam hat ein 30-seitiges Manuskript geschrieben und möchte es digitalisieren. Er fotografiert die Seiten und lässt sie durch die OCR-Tools laufen. Quantitativ werden die Texte gut erfasst, mit einzelnen Wörtern und Absätzen. Allerdings ist er mit den Ergebnissen noch nicht zufriedenstellend. Etwa jedes dritte oder vierte Wort wird falsch erkannt oder den arabischen Buchstaben zugeordnet. Adam glaubt jedoch, dass OCR bessere Ergebnisse liefern kann und plant, weiterzuforschen. Er wird versuchen, sauberere und besser lesbare Seiten zu verwenden. Adam lädt die Zuhörer ein, ihm ihre Erfahrungen oder Tipps zur handschriftlichen Texterkennung mitzuteilen. Er erwähnt bereits den Rat eines Google-Mitarbeiters und freut sich über weitere Rückmeldungen. Mit diesem Ausblick verabschiedet er sich und verspricht, dran zu bleiben. Kilometer 8.434. Ciao!