Gestern habe ich hier geschrieben, das ich die Videos der KI-Insights Nr. 3 automatisch verarbeiten möchte.

Leider gibt es ein paar Herausforderungen:

A. Zapier und Make.com können leider keine Video Uploads zu Youtube über 100 MB. Die meisten Videos sind aber um die 1 GB. Das einzige Tool das das wohl kann aus der No-Code Welt, ist n8n und da kostet der Service 50 Euro/Monat. Im Moment habe ich keine Sicherheit, ob das funktioniert. Deshalb brauche ich eine andere Lösung.

B. Ich möchte aus den Youtube Videos über koalawriter (https://koala.sh/writer) Blogposts generieren. Die Api von kolawriter braucht Captions und hat Probleme mit autogenerierten Blogposts.

Es gibt Online Service für Transcriptions und Untertiteln, die sind aber sehr teuer. Hier brauche ich lokale SRT Files die ich nach youtube hochladen kann.

Was und wie jetzt?

1. Ich brauche eine Übersetzung von den Videos
2. Aus den Captions SRT oder VTT Files, zum Upload auf Youtube
3. Lokale Zusammenfassung des Videos
4. Automatischer Upload und nachher Upload der SRT Files auf Youtube

Fangen wir hinten an.

Wie kann man über ein Python Script Youtube Videos uploaden?

Dieses Video erklärt den Prozess, ich habe die Schritte nachvollzogen und direkt der erste Versuch klappte.

python3 /UsersDownloads/Ki-InsightsNr.3/uploadVideo.py –file=“/Users//Ki-InsightsNr.3/11-24.mp4″ –title=“Summer vacation in California“ –description=“Had fun surfing in Santa Cruz“ –keywords=“surfing,Santa Cruz“ –category=“22″ –privacyStatus=“private“

Ich habe diese Kommandozeile mit Fantasie-Parametern eingeben, und das klappt super. Das Video ist hochgeladen. Damit wäre das geklärt.

Eine Transcription des Videos lasse ich mir über Fast-Whisper lokal erstellen:

Das funktioniert auch schon mal sehr gut. Aus diesem Text kann ich Text und Chunks extrahieren und mit einem python script dann mir die Captions erzeugen lassen.

Zusammenfassung des Videos

Wie kann man die Highlight des Textes extrahieren. Hier mal ein Beispiel eines Vortrages von Jennifer Fritz zu Lernen mit KI:

ZUSAMMENFASSUNG

Jennifer Fritz, Expertin für Storytelling zur Wissensverbreitung, diskutiert über die Verbesserung des Lernens mit KI. Sie gibt Einblicke in ihre Erfahrungen und Diskussionen mit ihrem KI-Zirkel in Freiburg. Dabei geht es um die Geschichte der KI, ihre jüngsten Durchbrüche und praktische Anwendungen beim Lernen, einschließlich Spracherwerb und Datenanalysevorbereitung.

IDEEN:

• Das Potenzial der KI, das Lernen zu revolutionieren, hat lange auf sich warten lassen, denn ihre Wurzeln reichen bis in die 1940er Jahre zurück.
• Der plötzliche Durchbruch der KI in der breiten Öffentlichkeit ist auf die bessere Zugänglichkeit und die Entwicklung benutzerfreundlicher Anwendungen wie ChatGPT zurückzuführen.
• Generative KI kann Inhalte produzieren, die aufschlussreich erscheinen, aber nicht immer korrekt sind, was die Bedeutung einer kritischen Bewertung unterstreicht.
• Der Einsatz von KI beim Lernen kann auf das Niveau und die Bedürfnisse des Einzelnen abgestimmt werden und bietet maßgeschneiderte Lernpfade und Ressourcen.
• Die Rolle der KI bei der Erleichterung des Sprachenlernens durch Gesprächssimulation und Feedback zeigt ihr Potenzial zur Unterstützung der Entwicklung praktischer Fähigkeiten.
• Ein großes Problem ist die Gewährleistung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der von der KI generierten Informationen.
• Die Integration von menschlicher Intelligenz und künstlicher Intelligenz in Lernstrategien kann die Bildungsergebnisse optimieren.
• Das Konzept der Lerncoaches oder Lernbegleiter, die KI nutzen, um personalisierte Lernerfahrungen zu ermöglichen, setzt sich im Bildungswesen immer mehr durch.
• Die Bedeutung von Lernstrategien und die Rolle der KI bei der Unterstützung des langfristigen Lernens und der Entwicklung von Fähigkeiten.
• Das Potenzial von KI, den Zugang zu Bildung und personalisierten Lernerfahrungen zu demokratisieren.

ZITATE:

• „Die plötzliche KI-Revolution hat vor sehr langer Zeit schon begonnen.“
• „Warum hat uns KI aber jetzt erst erreicht?“
• „Das Trainingsmodell JetGPT 3 hatte 2021 schon 570 Gigabyte Daten.“
• „Was ist generative KI? Das ist eine Unterkategorie von künstlicher Intelligenz.“
• „Je mehr im Internet, Unwahrheiten zu einem Thema verbreitet werden, desto statistischer wahrscheinlicher wird es ja quasi in den Informationen.“
• „Ich versuche ein Auge auf alle Tabs und Bildschirme zu haben.“
• „Fokus und Struktur. Da gebe ich nachher noch einen Tipp.“
• „Wer garantiert mir, dass die heutige KI korrekte Informationen zusammenträgt?“
• „Das heißt, wenn ich nicht schon etwas gelernt habe, kann ich KI eigentlich zum jetzigen Zeitpunkt nicht unbedingt sinnvoll einsetzen.“
• „Ich finde das spannend mit dem Quellen angeben.“

HABITS:

• Regelmäßige Beschäftigung mit KI-Tools, um deren Fähigkeiten und Grenzen zu erkunden.
• Verwendung englischer Aufforderungen an die KI, um bessere Ergebnisse zu erzielen, was auf eine Gewohnheit zur Suche nach optimalen Kommunikationsmethoden hindeutet.
• Feedback-Mechanismen in das KI-gestützte Lernen einbauen, um eine kontinuierliche Verbesserung zu gewährleisten.
• Festlegung spezifischer Ziele für KI-Interaktionen, um den Lernprozess effektiv zu steuern.
• Regelmäßige Überprüfung und Anpassung von KI-generierten Inhalten, um Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen.
• Nutzung von Gamification-Elementen beim Lernen, um Motivation und Engagement aufrechtzuerhalten.
• Suche nach verschiedenen Perspektiven zu Themen durch KI, um das Verständnis zu erweitern.
• Regelmäßige Aktualisierung des Wissens über KI-Entwicklungen, um über neue Tools und Funktionen informiert zu bleiben.
• Einbindung externer Quellen und Referenzen in KI-Eingabeaufforderungen für eine umfassendere Informationsbeschaffung.
• Teilnahme an Diskussionen mit Gleichgesinnten über die Rolle von KI beim Lernen, um Erkenntnisse und Strategien auszutauschen.

FAKTEN:

• Der erste textbasierte Chatbot wurde in den 1960er Jahren eingeführt, und der erste KI-Chatbot erschien in den 1990er Jahren.
• Das Trainingsmodell von ChatGPT verfügte 2021 über 570 Gigabyte an Daten, was die enorme Menge an Informationen verdeutlicht, die es verarbeitet.
• Generative KI arbeitet mit der statistischen Ermittlung der besten Ausgabe für eine bestimmte Eingabeaufforderung, was keine Garantie für Genauigkeit ist.
• Fehlinformationen im Internet können die Ergebnisse von generativen KI-Modellen verfälschen, weshalb eine kritische Bewertung unerlässlich ist.
• Der jüngste Anstieg der Popularität von KI ist zum Teil darauf zurückzuführen, dass sie immer leichter zugänglich ist und Anwendungen wie ChatGPT zum Mainstream werden.
• Es wurden beträchtliche Investitionen in die KI-Technologie getätigt, was auf ihre wachsende Bedeutung in verschiedenen Sektoren hinweist.
• Die Prozesse des maschinellen Lernens innerhalb der generativen KI werden als „Training“ bezeichnet, was mit dem Thema Lernen zusammenhängt.
• Die Entwicklung der KI hat neue Beschäftigungsmöglichkeiten geschaffen und erfordert ein höheres Maß an technischem Verständnis für eine effektive Nutzung.
• Die Fortschritte bei der Rechenleistung haben ausgefeilte KI-Modelle wie ChatGPT für die Allgemeinheit zugänglicher gemacht.
• Die Integration von KI in Bildungsinstrumente verändert die traditionellen Lernmethoden und bietet personalisierte und interaktive Erfahrungen.

REFERENZEN:

• ChatGPT
• JetGPT 3 und JetGPT 4 Modelle
• Khan Akademie
• Coursera
• YouTube
• DeepL Übersetzungsdienst
• Die kommende Chat-PDF-Funktion von Adobe Acrobat Reader
• Perplexity für Forschungszwecke

EMPFEHLUNGEN:

• Nutzen Sie generative KI-Tools wie ChatGPT für die erste Erkundung neuer Themen oder Sprachen.
• Bewerten Sie die von der KI bereitgestellten Informationen kritisch, insbesondere im Hinblick auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
• Binden Sie externe Quellen in Ihre Prompts ein, um die Qualität der KI-generierten Inhalte zu verbessern.
• Erkunden Sie spezialisierte KI-Tools (z. B. Chat-PDF von Adobe) für bestimmte Aufgaben wie die Dokumentenanalyse.
• Ziehen Sie den Einsatz von Perplexity für Recherchezwecke in Betracht, um auf zuverlässige Quellen zuzugreifen und Informationen zu verifizieren.
• Betrachten Sie KI als Ergänzung zur menschlichen Intelligenz, nicht als Ersatz, insbesondere in Lernkontexten.
• Experimentieren Sie mit Gamification-Funktionen beim KI-gestützten Lernen, um Engagement und Motivation zu steigern.
• Informieren Sie sich über die neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie, um neue Tools und Funktionen effektiv zu nutzen.
• Nutzen Sie KI, um verschiedene Perspektiven auf Themen zu erhalten und so Ihr Verständnis und Ihre Fähigkeiten zum kritischen Denken zu verbessern.
• Erkunden Sie das Potenzial von KI zur Unterstützung langfristiger Lernstrategien und personalisierter Bildungswege.

Fazit

Nachdem ich gestern einige Stunden mit dem Upload über No-Code Tools verbracht habe, gelang es mir heute die verschiedenen lokalen Tools zu testen.

Ich möchte über eine Shell die KI-lokal nutzen, ich habe ein bisschen mit shell_gpt ausprobiert, ich denke es wird aber ein python script. Das ich mir von gpt-4 schreiben lasse.

Eine coole Alternative, die Vielzahl der Parameter ist mir im Moment zu viel, da passt ein python script besser:

Das Beispiel zeigt, der Teufel steckt im Detail. Ich habe wieder einiges gelernt und kann damit die Youtube Videos mit Captions automatisch erstellen. Wenn ich bedenke das ich kein Entwickler bin, kommt man mit Boardmitteln schon sehr weit. Was mir noch sehr gefällt sind die Zitate und Empfehlungen aus dem Video, daraus kann man gut Social Media Aktionen machen.