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+====== 09. Berufliche Anwendung ======
+Im beruflichen Alltag stehen heute verschiedene KI-Systeme zur Verfügung, die jeweils auf unterschiedliche Aufgaben spezialisiert sind. Sie lassen sich grob in vier Kategorien einteilen:
+==== 1. Sprachmodelle (Text-KI) ====
+Siehe auch: [[methoden:llm|Sprachmodelle]]\\ \\
+Diese Systeme verstehen und erzeugen natürliche Sprache. Sie eignen sich besonders für:
+  * **Texterstellung:** E-Mails, Blogbeiträge, Produkttexte, Zusammenfassungen
+  * **Korrektur & Stilberatung:** Grammatikprüfung, Umformulierungen, Tonalitätsanpassung
+  * **Informationsgewinnung:** Recherchen, Übersichten, FAQs
+  * **Kommunikation:** Chatbots, Antworten auf Kundenanfragen
+  * **Programmieren:** Erstellen und Erklären von Code, Dokumentation
+**Beispiele:**
+  * ChatGPT (OpenAI)
+  * Claude (Anthropic)
+  * Gemini (Google)
+  * Microsoft Copilot (in Word, Excel, Outlook)
+==== 2. Bild-KI ====
+Siehe auch: [[praxis:bild|Bild-KI]]\\ \\
+Diese Tools erzeugen Bilder aus Textbeschreibungen (Text-zu-Bild) oder verändern vorhandene Bilder (Bildbearbeitung mit KI).
+Typische Anwendungsbereiche:
+  * **Visuelle Ideenfindung:** Moodboards, Illustrationen, Werbemotive
+  * **Content-Produktion:** Bilder für soziale Medien, Webseiten, Präsentationen
+  * **Designunterstützung:** schnelle Mockups, Entwürfe
+**Beispiele:**
+  * DALL·E (OpenAI)
+  * Midjourney
+  * Adobe Firefly
+  * Canva mit KI-Unterstützung
+==== 3. Code-Assistenz & Entwickler-KI ====
+Siehe auch: [[praxis:code|Code-Assistenz]]\\ \\
+Diese Systeme helfen bei der Programmierung, indem sie Code vorschlagen, analysieren oder erklären.
+Einsatzmöglichkeiten:
+  * **Code-Vervollständigung und -korrektur**
+  * **Fehlersuche (Debugging)**
+  * **Dokumentation generieren**
+  * **Automatisierung kleiner Aufgaben**
+**Beispiele:**
+  * GitHub Copilot
+  * Amazon CodeWhisperer
+  * Cursor
+  * Replit Ghostwriter
+==== 4. Datenanalyse- & Tabellen-KI ====
+Siehe auch: [[praxis:datenanalyse|Datenanalyse]]\\ \\
+KI-Systeme können auch große Datenmengen interpretieren und visuell aufbereiten. In Office-Programmen wie Excel oder Google Sheets sind KI-Funktionen bereits integriert.
+Typische Aufgaben:
+  * **Analyse von Tabellen**
+  * **Erkennen von Trends & Mustern**
+  * **Visualisierung von Daten (Diagramme, Dashboards)**
+  * **Automatische Berichte & Zusammenfassungen**
+**Beispiele:**
+  * Microsoft Excel mit Copilot
+  * ChatGPT (Advanced Data Analysis)
+  * Tableau mit KI
+  * Notion AI
+==== 5. Audio-KI ====
+Siehe auch: [[praxis:audio|Audio-KI]]\\ \\
+Diese Modelle verarbeiten oder erzeugen gesprochene Sprache oder Musik. Sie sind besonders nützlich für:
+  * **Transkription von Gesprächen, Meetings und Podcasts**
+  * **Text-to-Speech (TTS):** KI-generierte Stimmen für Videos, E-Learning, Telefonansagen
+  * **Sprachsteuerung:** Integration in Assistenzsysteme
+  * **Musikproduktion:** KI-generierte Melodien, Beats oder ganze Musikstücke
+**Beispiele:**
+  * Whisper (OpenAI) – automatische Spracherkennung
+  * ElevenLabs – realistische Text-to-Speech-Stimmen
+  * Descript – Audio-/Video-Editing mit KI
+  * Soundraw, Aiva – KI-Musikkomposition
+==== 6. Video-KI ====
+Siehe auch: [[praxis:video|Video-KI]]\\ \\
+KI kann heute Videos analysieren, verändern oder sogar vollständig generieren.
+Anwendungen:
+  * **Videozusammenfassungen** (z. B. aus Meetings oder Vorträgen)
+  * **Skript-zu-Video:** Automatisierte Erstellung kurzer Clips
+  * **Gesichts- & Sprachanimation** (z. B. für virtuelle Sprecher:innen)
+  * **Bearbeitung & Schnitt:** automatisch Highlights erkennen, Szenen schneiden
+**Beispiele:**
+  * Synthesia – KI-generierte Avatare & Videos
+  * Runway ML – Video-Editing & KI-Effekte
+  * Pictory – Videos aus Texten erzeugen
+  * Opus Clip – automatische Kurzvideos aus langen Inhalten
+==== 7. KI für Synthetic Data ====
+Siehe auch: [[praxis:synthetic_data|KI für Synthetic Data]]\\ \\
+Diese Systeme erzeugen realitätsnahe, aber künstlich generierte Daten – besonders wichtig für das Training von KI-Modellen, bei Datenschutzauflagen oder zur Simulation.
+Einsatzfelder:
+  * **Testdaten für Software und Datenbanken**
+  * **Training von Machine-Learning-Modellen ohne echte Nutzerdaten**
+  * **Simulation von Nutzungsverhalten, Szenarien, Sensordaten**
+**Beispiele:**
+  * MOSTLY AI
+  * Gretel.ai
+  * Synthea (für Gesundheitsdaten)
+==== 8. 3D-Modellierung mit KI ====
+Siehe auch: [[praxis:3d_modellierung|3D-Modellierung]]\\ \\
+Diese Systeme erstellen oder verändern 3D-Objekte und virtuelle Welten – hilfreich z. B. in Architektur, Gaming, Industrie oder Design.
+Typische Anwendungen:
+  * **3D-Objekterstellung aus Text oder Skizzen**
+  * **Automatische Optimierung von Modellen**
+  * **Design-Vorschläge und Ideenskizzen**
+**Beispiele:**
+  * Kaedim – Text-zu-3D
+  * Luma AI – 3D-Modelle aus Fotos (NeRF-Technologie)
+  * NVIDIA Omniverse mit KI-Tools
+  * Meshy.ai – Text-zu-3D-Meshes
+==== 9. Robotik-KI ====
+Siehe auch: [[praxis:robotik|Robotik-KI]]\\ \\
+In der Robotik wird KI eingesetzt, um Maschinen autonom handeln oder auf ihre Umgebung reagieren zu lassen. Dabei kommt oft ein Mix aus Computer Vision, Planung und maschinellem Lernen zum Einsatz.
+Anwendungen:
+  * **Autonome Fahrzeuge & Drohnen**
+  * **Lager- und Logistikroboter**
+  * **Industrielle Fertigung & Qualitätskontrolle**
+  * **Assistenzsysteme in Pflege & Service**
+**Beispiele:**
+  * Boston Dynamics – KI-gesteuerte Bewegungsplanung
+  * NVIDIA Isaac – Plattform für [[praxis:robotik|Robotik-KI]]
+  * Tesla Autopilot (FSD)
+  * Amazon Robotics (Lagerlogistik)
+=== Hinweis ===
+Viele moderne Tools kombinieren mehrere dieser Technologien – z. B. Sprache, Video und [[praxis:datenanalyse|Datenanalyse]] – in einer Anwendung. Prompting spielt dabei fast immer eine zentrale Rolle, insbesondere bei Text- und Multimodellen (z. B. ChatGPT, Gemini).
+Dieses Handbuch konzentriert sich daher auf textbasierte Strategien, bindet aber auch andere Modalitäten ein, wo es sinnvoll ist.