Johannes Wobus – Data Science, AI & Software Engineering

Johannes Wobus – Data Science, AI & Software Engineering

  • Home
    • Grundlagenbeiträge: Python, KI & Data
    • KI-Modelle
    • Praxisbeispiele und Quellcodes
    • KNIME
    • Deepfakes
    • Loras (FLUX, SDXL, SD)
      • Referenzen-Personen
    • Aktuelle Projekte
  • Dienstleistungen
  • Kontakt
  • Portfolio
  • Mehr
    • Ressourcen
    • Über
  • Impressum
    • Datenschutzerklärung – DSGVO
  • FAQ
  • LoRA-Modell coffeenol: Ein Experiment mit Kaffee und KI

    LoRA-Modell coffeenol: Ein Experiment mit Kaffee und KI

    März 11, 2025
    Loras (FLUX, SDXL, SD)

    Heute möchte ich euch ein weiteres Projekt vorstellen: das coffeenol-LoRA-Modell (Low-Rank Adaptation), das ich auf Civitai hochgeladen habe. Der Name leitet sich von einem selbstgemachten Entwicklerrezept ab, das Kaffee, Waschsoda und Vitamin C kombiniert – eine ungewöhnliche Mischung, die ich in der Analogfotografie ausprobiert habe. Das Modell wurde auf den Basis-Modellen FLUX und SDXL trainiert…

  • Mein LoRA-Modell lith_agfabrovira_bs22a: Die Fusion von Analogfotografie und KI

    Mein LoRA-Modell lith_agfabrovira_bs22a: Die Fusion von Analogfotografie und KI

    März 11, 2025
    Loras (FLUX, SDXL, SD)

    Heute möchte ich euch mein Projekt vorstellen: das lith_agfabrovira_bs22a, ein LoRA-Modell (Low-Rank Adaptation), das ich auf Civitai hochgeladen habe. Der Name verrät schon einiges: „lith“ steht für die fotochemische Lith-Entwicklung, und „agfabrovira_bs22a“ bezieht sich auf das Agfa Brovira BS22A-Papier, ein Klassiker in der Analogfotografie. Das Modell ist aus meiner Faszination für analoge Techniken und KI…

  • Echtzeit-Gestenerkennung mit Python, OpenCV und MediaPipe

    Echtzeit-Gestenerkennung mit Python, OpenCV und MediaPipe

    März 10, 2025
    Praxisbeispiele und Quellcodes

    In diesem Beitrag zeige ich dir, wie du mit Python, OpenCV und MediaPipe eine einfache Echtzeit-Gestenerkennung per Webcam umsetzen kannst. Der Code erkennt sechs Handgesten – von „Daumen hoch“ bis „OK“ – und zeigt sie live im Video-Feed an. Ich erkläre dir die Installation, den Code, Einsatzszenarien und Verbesserungsmöglichkeiten. Spoiler: Das Verfahren ist relativ ungenau,…

  • Automatische Fragegenerierung aus PDF-Dokumenten mit Python (Teil 5)

    Automatische Fragegenerierung aus PDF-Dokumenten mit Python (Teil 5)

    März 10, 2025
    Praxisbeispiele und Quellcodes

    In diesem Blogbeitrag stelle ich euch ein Python-Skript vor, das automatisch Fragen aus einem PDF-Dokument generiert. Es nutzt moderne NLP-Technologien wie spaCy, T5 von Hugging Face und Argos Translate, um Texte zu analysieren, Fragen zu erstellen und diese ins Deutsche zu übersetzen. Ob für Bildungszwecke, Content-Erstellung oder Forschung – dieses Tool bietet spannende Einsatzmöglichkeiten. Ich…

  • Frage-Antwort-Extraktor: Ein Python-Tool zur automatischen Textanalyse (Teil 4)

    Frage-Antwort-Extraktor: Ein Python-Tool zur automatischen Textanalyse (Teil 4)

    März 10, 2025
    Praxisbeispiele und Quellcodes

    Dieses Tool nutzt moderne NLP-Technologien (Natural Language Processing) und eine benutzerfreundliche GUI basierend auf PyQt6. In diesem Blogbeitrag stelle ich Ihnen den Code vor, erkläre die Installation und zeige Ihnen, wie Sie das Tool in der Praxis einsetzen können. Was macht der Frage-Antwort-Extraktor? Der Frage-Antwort-Extraktor ist ein Python-Programm, das: Dieses Tool eignet sich perfekt für…

  • Dokumentenanalyse neu gedacht: Themen aus PDFs mit Python erkennen (Teil 3)

    Dokumentenanalyse neu gedacht: Themen aus PDFs mit Python erkennen (Teil 3)

    März 10, 2025
    Praxisbeispiele und Quellcodes

    Die Dokumentenanalyse ist ein Schlüssel zur Erschließung von Informationen in großen Textmengen – sei es in Berichten, wissenschaftlichen Arbeiten oder Unternehmensdokumenten. Mit diesem Python-Tool kannst du Themen aus PDF-Dateien automatisch erkennen, indem du die Kraft der Themenmodellierung (LDA) mit einer benutzerfreundlichen PyQt6-Oberfläche kombinierst. Es extrahiert Text, ordnet Seiten Themen zu und zeigt die Ergebnisse direkt…

  • Dokumentenanalyse im Fokus: Revisionen aus Word, PowerPoint und mehr mit Python extrahieren (Teil 2)

    Dokumentenanalyse im Fokus: Revisionen aus Word, PowerPoint und mehr mit Python extrahieren (Teil 2)

    März 10, 2025
    Praxisbeispiele und Quellcodes

    Die Dokumentenanalyse ist ein mächtiges Werkzeug, um Änderungen, Kommentare und Inhalte aus verschiedenen Dateiformaten zu extrahieren und zu verstehen. Ob es um die Nachverfolgung von Bearbeitungen in Word-Dokumenten (.docx), die Analyse von Text in PowerPoint-Präsentationen (.pptx) oder das Erkunden älterer .doc-Dateien geht – dieses Python-Skript bietet eine flexible Lösung. Mit Unterstützung für Excel- und SQLite-Ausgabe…

  • Dokumentenanalyse leicht gemacht: Kommentare aus Word-Dateien mit Python und PyQt6 extrahieren (Teil 1)

    Dokumentenanalyse leicht gemacht: Kommentare aus Word-Dateien mit Python und PyQt6 extrahieren (Teil 1)

    März 10, 2025
    Praxisbeispiele und Quellcodes

    Die Dokumentenanalyse ist in vielen Bereichen – von der akademischen Forschung bis zur Unternehmensverwaltung – unerlässlich. Besonders Microsoft Word-Dokumente (.docx) enthalten oft wertvolle Kommentare, die Feedback, Anmerkungen oder Diskussionen dokumentieren. Doch wie sammelt man diese Informationen effizient aus einer Vielzahl von Dateien? In diesem Blogbeitrag stelle ich eine Python-Anwendung mit einer modernen PyQt6-Oberfläche vor, die…

  • Bildanalyse leicht gemacht: Ein Python-Tool zur Erkennung von Manipulationen und mehr

    Bildanalyse leicht gemacht: Ein Python-Tool zur Erkennung von Manipulationen und mehr

    März 10, 2025
    Praxisbeispiele und Quellcodes

    Willkommen zu meinem neuesten Projekt – einem vielseitigen Bildanalysetool, entwickelt mit Python und PyQt6! Dieses Tool nutzt fortschrittliche Bildverarbeitungstechniken, um Anomalien, Manipulationen oder interessante Muster in Bildern zu erkennen. Es ist ideal für Hobbyfotografen, Forensiker, Entwickler oder einfach alle, die neugierig auf die Geheimnisse hinter Bildern sind. In diesem Beitrag stelle ich das Tool vor,…

  • Influencermarketing: Eine Dichteanalyse basierend auf InstaLOC2.0-Datenbanken

    Influencermarketing: Eine Dichteanalyse basierend auf InstaLOC2.0-Datenbanken

    März 10, 2025
    KNIME & BigData

    Influencermarketing ist seit Jahren ein heiß diskutiertes Thema – ein vermeintlicher Gamechanger im Marketingmix. Doch wie viel Substanz steckt wirklich dahinter? Inspiriert von einigen Diskussionen habe ich vor einiger Zeit die InstaLOC2.0-Datenbanken befragt, eine umfangreiche Sammlung von Instagram-Daten, die im Rahmen eines Beratungsprojekts für eine bekannte deutsche Sportartikelmarke entwickelt wurde. Dieser Artikel basiert auf einer…

Vorherige Seite
1 2 3 4 5 6 7
Nächste Seite

Johannes Wobus – Data Science, AI & Software Engineering

Besuche auch: DNID – Trust and privacy services, Kwink, LE-Consulting