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c't-Webinar: Wärmepumpentechnik für Einsteiger

18.10.2023 17h-20h

Im c't-Webinar erhalten Einsteiger herstellerunabhängige Informationen rund um das Thema Wärmepumpe. Nebenbei räumt es auf mit Vorurteilen.



In Deutschland und angrenzenden Ländern dominieren noch immer Gas- und Ölheizungen. Diese fossilen Energieträger befördern durch ihren CO2-Ausstoß den Klimawandel und reißen nicht zuletzt immer größere Löcher in den Geldbeutel. Als kluge Alternative bieten sich Wärmepumpen an. Doch obwohl sie sparsam arbeiten und große Teile der benötigten Energie aus der Umwelt ziehen, gibt es einige Vorbehalte gegenüber dieser Technik, beispielsweise, dass sie sich nur für Neubauten eigneten oder exorbitant teuer seien. Das Webinar räumt auf mit diesen Vorurteilen und zeigt, dass es sich lohnt, sich tiefergehend mit der Materie zu beschäftigen. Am Ende sind Sie in der Lage, kompetent zu entscheiden, ob und wenn ja, welche Wärmepumpenvariante für Ihr Objekt die beste Wahl ist.

Zum Webinar https://webinare.heise.de/waermepumpen/?...icker.link.link

BLACKFRIDAY: TAG X FÜR DEN ONLINE HANDEL

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Wie du mit dem einfachsten Geschäftsmodell im Internet von diesen Rekordumsätzen in Millardenhöhe profitieren kannst.
Wieso du dafür kein technisches Know-how und keine eigenen Produkte benötigst!

Exklusiver Bonus: In diesem Webinar erwartet dich eine exklusive Sonderaktion – bereitgestellt von Gründer.de – nur für Webinarteilnehmer zugänglich.

Gratis Videolektion: Nach der Anmeldung erhältst du direkten Zugang zum Vortrag »Exzellentes Online-Business: Was gestern überlebenswichtig war und morgen noch wichtiger sein wird« von Thomas Klußmann auf der Contra 2022.

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Verwendung von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Online-Shop

Einleitung:
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung des Kaufverhaltens und zur Identifizierung von Top-Produkten in Ihrem Online-Shop kann Ihnen helfen, Ihre Umsätze zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
In diesem Erklärtext werden wir Schritt für Schritt erläutern, wie Sie KI-Technologien einsetzen können, um wertvolle Erkenntnisse über das Verhalten Ihrer Kunden zu gewinnen und die besten Produkte für Ihr Geschäft zu identifizieren.

Schritt 1: Datensammlung und -speicherung
Die Grundlage für den Einsatz von KI in Ihrem Online-Shop ist die Sammlung und Speicherung von relevanten Daten. Dies können Daten wie Käuferverhalten, Produktbewertungen, Suchanfragen, Warenkorbverhalten und demografische Informationen Ihrer Kunden sein. Stellen Sie sicher, dass Sie eine zuverlässige Datenbank für diese Informationen haben.

Schritt 2: Datenbereinigung und -verarbeitung
Die gesammelten Daten müssen bereinigt und in einem für die KI-Verarbeitung geeigneten Format vorliegen. Dieser Schritt ist entscheidend, da die Qualität der Daten die Genauigkeit Ihrer KI-Modelle beeinflusst. Nutzen Sie Tools zur Datenbereinigung und -verarbeitung, um fehlerhafte oder unvollständige Daten zu entfernen.

Schritt 3: Auswahl der KI-Technologien
Wählen Sie die geeigneten KI-Technologien für Ihr Projekt aus. Hier sind einige gängige Optionen:

a. Machine Learning: Nutzen Sie Algorithmen des maschinellen Lernens, um Muster im Kaufverhalten Ihrer Kunden zu erkennen.

b. Natural Language Processing (NLP): Mit NLP können Sie Kundenbewertungen und Feedback analysieren, um Einblicke in die Produktzufriedenheit zu gewinnen.

c. Empfehlungssysteme: Implementieren Sie personalisierte Empfehlungssysteme, um Kunden Produkte vorzuschlagen, die zu ihren Interessen passen.

Schritt 4: Modellentwicklung und Training
Entwickeln Sie KI-Modelle, die auf den gesammelten Daten basieren. Diese Modelle können dazu verwendet werden, das Kaufverhalten Ihrer Kunden zu analysieren und Trends zu erkennen. Trainieren Sie die Modelle mit Ihren Daten, um ihre Genauigkeit zu verbessern.

Schritt 5: Echtzeit-Analyse
Implementieren Sie die KI-Modelle in Ihrem Online-Shop, um Echtzeit-Analysen durchzuführen. Dadurch können Sie das Verhalten der Kunden während ihres Besuchs auf Ihrer Website verfolgen und personalisierte Empfehlungen anbieten.

Schritt 6: Identifizierung von Top-Produkten
Nutzen Sie die Ergebnisse Ihrer KI-Analysen, um die Top-Produkte in Ihrem Sortiment zu identifizieren. Dies kann durch das Erkennen von Bestsellern, häufigen Suchanfragen oder positiv bewerteten Produkten geschehen.

Schritt 7: Anpassung und Optimierung
Kontinuierliche Anpassung und Optimierung sind entscheidend. Überwachen Sie die Leistung Ihrer KI-Modelle und passen Sie diese an Veränderungen im Kaufverhalten Ihrer Kunden an. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihr Angebot ständig zu verbessern.

Fazit:
Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz zur Optimierung des Kaufverhaltens und zur Identifizierung von Top-Produkten in Ihrem Online-Shop kann Ihr Geschäft auf ein neues Niveau heben. Durch die intelligente Nutzung von Daten und die Implementierung von KI-Technologien können Sie Ihre Kunden besser verstehen und deren Bedürfnisse schneller erfüllen. Dies führt zu einer Steigerung der Umsätze und der Kundenzufriedenheit in Ihrem Online-Shop.


Durch die Analyse der gesammelten Daten ist es möglich, Prognosen für die Zukunft abzuleiten und kommende Top-Produkte im Voraus zu identifizieren oder zumindest Trends zu erkennen. Dies wird oft als Predictive Analytics bezeichnet und kann mithilfe von Künstlicher Intelligenz und statistischen Modellen durchgeführt werden.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies funktionieren kann:

Trendanalyse:
Durch die Untersuchung historischer Daten über Produktverkäufe, Suchanfragen und Kundenbewertungen können Sie Trends identifizieren. Dies ermöglicht es Ihnen, aufkommende Interessen und Vorlieben Ihrer Kunden zu erkennen.

Kundenverhalten vorhersagen:
Machine-Learning-Modelle können Kundenverhalten analysieren und vorhersagen, welche Produkte in Zukunft gefragt sein könnten. Dies kann auf Grundlage von Mustern im Verhalten von Kunden geschehen, wie beispielsweise saisonale Schwankungen oder plötzliche Nachfragesteigerungen.

Empfehlungssysteme:
Personalisierte Empfehlungssysteme können dazu beitragen, Produkte vorherzusagen, die für einen bestimmten Kunden interessant sein könnten. Diese Systeme analysieren das Verhalten und die Vorlieben eines Kunden und schlagen Produkte vor, die zu seinen Interessen passen.

Marktanalyse:
Sie können externe Datenquellen verwenden, um Markttrends und wirtschaftliche Entwicklungen zu verfolgen. Dies kann Ihnen helfen, aufkommende Trends in der Branche zu identifizieren und Ihre Produktpalette entsprechend anzupassen.

Es ist wichtig zu beachten, dass Prognosen aufgrund von Datenanalysen keine absolute Gewissheit bieten, sondern Wahrscheinlichkeiten und Trends aufzeigen. Dennoch können diese Informationen äußerst wertvoll sein, um frühzeitig auf Veränderungen im Markt zu reagieren, Ihre Produktstrategie anzupassen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Die kontinuierliche Überwachung und Anpassung Ihrer Prognosen auf Grundlage neuer Daten ist entscheidend, um genaue Vorhersagen zu treffen und von kommenden Top-Produkten zu profitieren.

Es gibt bereits eine Vielzahl von Software- und KI-gestützten Tools und Programme, die für Webshops entwickelt wurden und die Analyse von Daten zur Prognose von Trends und zur Identifizierung kommender Top-Produkte unterstützen. Diese Tools können je nach ihren Funktionen und Fähigkeiten unterschiedlich sein.

Hier sind einige Beispiele:

Google Analytics:
Google Analytics ist ein beliebtes Analysetool, das umfangreiche Informationen über das Besucherverhalten auf Ihrer Website liefert. Es kann Ihnen helfen, wichtige Informationen über den Traffic auf Ihrer Website und das Verhalten der Besucher zu sammeln, was bei der Identifizierung von Trends und potenziellen Top-Produkten hilfreich sein kann.

E-Commerce-Plattformen:
Viele E-Commerce-Plattformen wie Shopify, Magento und WooCommerce bieten Erweiterungen und Plugins an, die speziell für die Analyse von Verkaufsdaten und die Vorhersage von Trends entwickelt wurden. Diese Tools können Ihnen Einblicke in das Kaufverhalten Ihrer Kunden geben.

Drittanbieter-KI-Tools:
Es gibt Unternehmen, die sich auf die Bereitstellung von KI-gestützten Lösungen für E-Commerce-Unternehmen spezialisiert haben. Diese Lösungen nutzen maschinelles Lernen und fortschrittliche Algorithmen, um Trends vorherzusagen, Kundenverhalten zu analysieren und Empfehlungen für Produkte zu generieren.

Customer Relationship Management (CRM) Software:
CRM-Systeme wie Salesforce oder HubSpot können dazu beitragen, das Kundenverhalten zu verfolgen und Trends zu erkennen. Sie ermöglichen es Ihnen, Kundenprofile zu erstellen und personalisierte Marketingaktionen durchzuführen.

Soziale Medien-Analysetools:
Wenn Sie soziale Medien als Teil Ihrer Marketingstrategie nutzen, gibt es Tools wie Hootsuite oder Sprout Social, die Ihnen helfen können, Trends in den sozialen Medien zu identifizieren und zu verstehen, was Ihre Kunden interessiert.

Die Auswahl des richtigen Tools hängt von Ihren spezifischen Anforderungen, Ihrem Budget und der Größe Ihres Online-Shops ab. Es ist wichtig, die Funktionen und Preise der verfügbaren Optionen zu vergleichen, um das am besten geeignete Tool für Ihre Bedürfnisse zu finden. Beachten Sie auch, dass die Implementierung und Nutzung solcher Tools oft technisches Know-how erfordert, sodass es sinnvoll sein kann, sich gegebenenfalls von Experten beraten zu lassen.


K.I. Analyse Tool selber entwickeln!

Um Künstliche Intelligenz (KI)-Modelle selbst zu entwickeln und als Code zu schreiben, gibt es verschiedene Entwicklerplattformen, Frameworks und Bibliotheken, die Sie nutzen können. Hier sind einige der bekanntesten und am häufigsten verwendeten Plattformen und Frameworks für die Entwicklung von KI-Anwendungen:

TensorFlow:
TensorFlow ist ein Open-Source-Framework von Google für maschinelles Lernen und Deep Learning. Es bietet eine umfangreiche Sammlung von Werkzeugen und Ressourcen für die Entwicklung von KI-Modellen.

PyTorch:
PyTorch ist ein weiteres beliebtes Open-Source-Deep-Learning-Framework, das von Facebook entwickelt wurde. Es ist bekannt für seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.

Scikit-Learn:
Scikit-Learn ist eine Python-Bibliothek, die maschinelles Lernen und Datenanalyse unterstützt. Es bietet viele Algorithmen und Tools für klassische Machine-Learning-Aufgaben.

Keras:
Keras ist eine Open-Source-Neural-Network-API, die auf TensorFlow, Theano und Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) aufbaut. Es ist bekannt für seine Einfachheit und Abstraktion.

MXNet:
MXNet ist ein Deep-Learning-Framework, das für Skalierbarkeit und Geschwindigkeit optimiert ist. Es wird von Apache Software Foundation unterstützt.

Caffe:
Caffe ist ein Framework für Deep Learning, das für Geschwindigkeit und Effizienz entwickelt wurde. Es wird häufig in der Bild- und Sprachverarbeitung eingesetzt.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK):
CNTK ist ein Deep-Learning-Framework von Microsoft, das Hochleistungsmodelle unterstützt und in .NET-Sprachen sowie Python verwendet werden kann.

Theano:
Obwohl Theano nicht mehr aktiv weiterentwickelt wird, war es ein Pionier im Bereich Deep Learning und wurde oft in der Forschung verwendet.

Apache OpenNLP:
Dies ist eine Bibliothek für die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) von Apache. Sie bietet Tools und Ressourcen für die Verarbeitung von Textdaten.

NLTK (Natural Language Toolkit): NLTK ist eine Python-Bibliothek für die Verarbeitung von natürlicher Sprache. Sie enthält viele Algorithmen und Datensätze für NLP-Aufgaben.

Diese Plattformen und Frameworks bieten eine breite Palette von Tools und Ressourcen, um KI-Modelle zu entwickeln, darunter neuronale Netzwerke, maschinelles Lernen, Computer Vision, Sprachverarbeitung und mehr. Je nach Ihren spezifischen Anforderungen und Vorlieben können Sie das Framework auswählen, das am besten zu Ihrem Projekt passt. Beachten Sie auch, dass es viele Online-Ressourcen, Tutorials und Schulungen gibt, die Ihnen bei der Verwendung dieser Frameworks helfen können.

Künstliche Intelligenz (KI) kann bei der Codeerstellung auf verschiedene Arten unterstützen. Hier sind einige KI-gestützte Tools und Plattformen, die Entwicklern bei der Erstellung von Code helfen können:

OpenAI's GPT-3.5 und GPT-4:
Diese Modelle können Texte generieren und bei der Automatisierung von Texterstellungsaufgaben, einschließlich des Schreibens von Code, unterstützen.

GitHub Copilot:
Dieses Tool von GitHub verwendet GPT-3-Technologie, um Code-Vorschläge und -Vervollständigungen in Echtzeit bereitzustellen, während Sie programmieren.

TabNine:
TabNine ist ein KI-unterstütztes Code-Vervollständigungs-Plugin, das in vielen integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) verwendet werden kann und automatisch Codevorschläge macht.

DeepCode:
DeepCode verwendet maschinelles Lernen, um den Code zu analysieren und auf Fehler, Sicherheitslücken und Verbesserungsvorschläge hinzuweisen.

Kite:
Kite bietet KI-unterstützte Code-Vervollständigung, Fehlererkennung und intelligente Dokumentation direkt in Ihrer IDE.

Codecademy's Autocomplete:
Dieses Tool bietet KI-unterstützte Vervollständigungen für Codebeispiele und Syntaxvorschläge.

Codota:
Codota ist ein KI-unterstütztes Plugin für Java-Entwickler, das Codevorschläge und Verbesserungen auf der Grundlage von Millionen von Codezeilen bietet.

DeepCode's Code Review:
Neben der Fehlererkennung kann DeepCode auch für Code-Reviews und stilistische Verbesserungen eingesetzt werden.

SourceAI:
SourceAI analysiert Ihren vorhandenen Code und erstellt Vorschläge zur Verbesserung und zur Behebung von Fehlern.

Intellicode von Visual Studio:
Dieses Feature von Visual Studio verwendet maschinelles Lernen, um die am wahrscheinlichsten verwendeten Vervollständigungen für den aktuellen Kontext vorzuschlagen.

Diese Tools können Entwicklern dabei helfen, effizienter und genauer zu programmieren, indem sie Codevorschläge, Fehlererkennung und Vervollständigungen basierend auf KI-Algorithmen bieten. Beachten Sie, dass die Wirksamkeit dieser Tools von Ihrer Programmiersprache und Ihren spezifischen Anforderungen abhängen kann. Es ist immer wichtig, die von KI-Tools vorgeschlagenen Änderungen zu überprüfen und zu verstehen, bevor Sie sie in Ihren Code integrieren.

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