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AllgemeinNo-Code-Formulare, Quizze, Popups, Umfragen und 200+ Widgets mit A/B-Tests
Allgemeine KI- und maschinelles Lernen-Werkzeuge umfassen Plattformen zum Aufbau, Deployment und Management von ML-Modellen sowie Infrastruktur-, Auswertungs- und Workflow-Tools, die KI-Entwicklung breit unterstützen. Mit 674 Tools deckt diese Kategorie ein weites Spektrum ab – von No-Code-ML-Baukästen bis hin zu entwicklerorientierten MLOps-Infrastrukturen.
No-Code-Formulare, Quizze, Popups, Umfragen und 200+ Widgets mit A/B-Tests
SDKs und APIs zur Integration von Foto- und Videobearbeitung in Apps
3D-Umgebungen und immersive Erlebnisse aus Text oder Bildern erstellen
Text-to-Speech-Tool für Twitch- und YouTube-Streamer
Personensuche für berufliche Kontaktdaten
Kundenschulungsplattform für SaaS-Onboarding
Analyse von Finanzdokumenten für die Kreditvergabe automatisieren
KI-gestützte Videolokalisierung und Synchronisation in 150+ Sprachen
KI-Plattform für Vertragsarbeit in der Rechtsbranche
Jira-Fragen beantworten und Issue-Management automatisieren
Strukturierte Echtzeit-Nachrichten-API für Apps
Texte, Artikel und Aufsätze online umformulieren
Über 10.000 KI-Tools mit Nutzerbewertungen durchsuchen
Sichere KI-Agenten für Gesundheitsorganisationen
ChatGPT-Schnittstelle für schnellen Zugriff auf das Modell
KI-Websuchassistent mit kompakten Ergebniszusammenfassungen
KI-Changelog-Generator aus Git-Commits
Kundensupport-Chatbot auf Basis von ChatGPT
No-Code-KI-Agentenplattform für die Unternehmensautomatisierung
Stimme aus einer kurzen Audioaufnahme klonen
KI-Tastatur mit Grammatik- und Ton-Korrekturfunktionen
Open-Source Feature Store für maschinelles Lernen
KI-Markenkitgenerator aus Text-Prompts
Videopräsentationen für wissenschaftliche Artikel
Diese Kategorie richtet sich an sehr unterschiedliche Zielgruppen. Plattformen wie Ultracode und Workverse setzen auf Automatisierung und Produktivitätsanwendungen auf KI-Basis, während Infrastrukturtools wie EdgeTrace Ingenieure beim Management von Modell-Pipelines und der Überwachung von Produktionssystemen unterstützen. Tools wie Userpersona und Hippo Scribe wenden Techniken des maschinellen Lernens auf spezifische Aufgaben an, etwa Persona-Generierung oder medizinische Transkription. Das verbindende Element ist, dass sie auf maschinellem Lernen basieren, sich aber nicht eindeutig in ein enges Segment wie Bildgenerierung oder Sprach-zu-Text einordnen lassen. Bei der Navigation durch diese Kategorie sind die nützlichsten Filter die technische Tiefe (No-Code vs. API-first), die Deployment-Umgebung (Cloud vs. Self-Hosted) und der Anwendungsfall. Viele Enterprise-Tools erfordern individuelle Preisangebote, während Entwickler-Tools häufig nutzungsbasierte Abrechnung anbieten. Die Auswertung von Modellgenauigkeit und Latenz auf den eigenen Daten ist fast immer notwendig, bevor man sich für den Produktionseinsatz entscheidet.