Teachable Machine

Über Teachable Machine

Was ist Teachable Machine?

Teachable Machine ist ein webbasiertes Tool von Google, mit dem Nutzer eigene Machine-Learning-Modelle erstellen können — ganz ohne Programmierkenntnisse oder technische Vorkenntnisse. Mit nur wenigen Klicks können Sie einem Computer beibringen, Bilder, Töne oder Posen zu erkennen und diese benutzerdefinierten Modelle auf Ihren Websites, Apps oder sogar physischen Geräten zu verwenden.

Zugängliche KI für alle

Die Plattform ist darauf ausgelegt, maschinelles Lernen zugänglich und intuitiv zu gestalten. Sie verwendet einen einfachen Workflow: Beispiele sammeln, Modell trainieren und für den Praxiseinsatz exportieren. Ob Student, Lehrkraft, Hobbyist oder Entwickler — Teachable Machine bietet eine praktische Möglichkeit, die Funktionsweise von KI zu erkunden.

So funktioniert die Teachable Machine

Schritt 1: Beispiele sammeln

Benutzer sammeln zunächst Beispiele und ordnen sie in verschiedene Kategorien ein. Diese Beispiele können Bilder, Audioaufnahmen oder Körperhaltungen sein. Sie können Dateien hochladen oder Beispiele live mit Ihrer Webcam oder Ihrem Mikrofon aufnehmen.

Schritt 2: Trainieren Sie Ihr Modell

Sobald Sie Ihre Daten organisiert haben, können Sie Ihr Modell mit Teachable Machine sofort trainieren. Während des Trainings lernt es, die Muster in Ihren Beispielen zu erkennen und bereitet sich darauf vor, neue Eingaben basierend auf dem Gelernten zu klassifizieren.

Schritt 3: Exportieren und verwenden

Nach dem Training ist Ihr Modell einsatzbereit. Sie können es herunterladen, online hosten oder in Tools wie TensorFlow.js integrieren. Es funktioniert mit einer Vielzahl von Plattformen, darunter JavaScript-Apps, Arduino-Geräte und Edge-Computing-Tools wie Coral.

Modelltypen, die Sie erstellen können

Bildklassifizierung

Trainieren Sie Ihr Modell, Bilder mithilfe hochgeladener Dateien oder Ihrer Webcam zu erkennen. Dies kann zur Objekterkennung, visuellen Sortierung oder sogar für interaktive Kunstprojekte eingesetzt werden.

Klangklassifizierung

Bringen Sie Ihrem Modell mithilfe kurzer Soundclips bei, verschiedene Geräusche zu erkennen. Dies eignet sich ideal für audiobasierte Interaktionen oder Barrierefreiheitsfunktionen.

Posenklassifizierung

Erstellen Sie Modelle, die Körperbewegungen oder Gesten über Ihre Webcam erkennen. Das eignet sich hervorragend für Spiele, Tanzinteraktionen oder als Hilfsmittel in der Physiotherapie.

Lernen und Lehren mit Teachable Machine

Für den Bildungsbereich konzipiert

Teachable Machine wird weltweit in Klassenzimmern eingesetzt, um Konzepte wie Klassifizierung, Voreingenommenheit und verantwortungsvolles KI-Design zu vermitteln. Die Lektionen reichen von einfachen technischen Demos bis hin zu tieferen Auseinandersetzungen mit algorithmischer Ethik.

Reale Projekte

Beispiele hierfür sind interaktive Tanzerlebnisse, Kommunikationsgeräte mit Gesichtsgesten und DIY-Robotikprojekte. Diese zeigen, wie flexibel und kreativ Teachable Machine in verschiedenen Lernumgebungen und auf unterschiedlichen Kompetenzstufen sein kann.

Integrations- und Exportoptionen

Flexible Modellformate

Ihre trainierten Modelle sind mit einer Reihe von Tools kompatibel. Entwickler können sie in JavaScript-Projekten über TensorFlow.js verwenden oder für den Einsatz in Physical-Computing-Projekten mit Arduino und Coral exportieren.

Datenschutz auf dem Gerät

Teachable Machine respektiert die Privatsphäre der Nutzer. Sie können es vollständig auf Ihrem Gerät nutzen, d. h. es müssen keine Webcam- oder Mikrofondaten an externe Server gesendet werden. Das macht es zu einer sichereren Wahl für den Unterricht und private Projekte.

Beliebte Anwendungen und Gemeinschaftsprojekte

Kreatives Programmieren

Künstler und Entwickler haben Teachable Machine mit Plattformen wie P5.js, Node.js und OBS verwendet, um interaktive Kunst, erweiterte Videoanrufe und Browserspiele zu erstellen.

Assistierende Technologie

Innovatoren haben Tools zur Unterstützung der Kommunikation entwickelt, beispielsweise das Auslösen von Tonreaktionen durch Gesichtsgesten oder das Erkennen von Kopfbewegungen zur Gerätesteuerung.