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André Lindenberg
Fellow
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"Wir erleben gerade einen IPhone-Moment. Jetzt entscheidet sich, wie KI die Wege, wie wir denken, arbeiten und uns entwickeln, revolutioniert."
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Fragen über Fragen?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Schaffung von Systemen befasst, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Dinge wie Lernen, Wahrnehmung, Problemlösung, Spracherkennung und Entscheidungsfindung.
KI nutzt Algorithmen und Modelle, um Maschinen das "Lernen" zu ermöglichen. Dies geschieht oft durch Mustererkennung und Inferenz. Es gibt verschiedene Arten von KI, einschließlich maschinellem Lernen, bei dem Maschinen Daten analysieren und daraus lernen, und tieferem Lernen, einer Untergruppe des maschinellen Lernens, die neuronale Netzwerke nutzt, um komplexe Muster in Millionen von Daten zu erkennen.
Künstliche Intelligenz hat eine Vielzahl von Anwendungen in vielen verschiedenen Bereichen. Dazu gehören unter anderem Gesundheitswesen, Finanzen, Transport, Einzelhandel, Bildung und mehr. KI kann zur Vorhersage von Trends, zur Verbesserung der Kundenerfahrung, zur Diagnose von Krankheiten, zur Automatisierung von Aufgaben und vielem mehr verwendet werden.
Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen (Machine Learning) und Tiefes Lernen (Deep Learning) sind alle miteinander verbunden, aber sie sind nicht dasselbe. Künstliche Intelligenz ist der breiteste Begriff und bezieht sich auf Maschinen oder Systeme, die menschenähnliche Intelligenz zeigen. Maschinelles Lernen ist eine Methode, um KI zu erreichen, bei der Maschinen Daten analysieren und daraus lernen. Tiefes Lernen ist eine spezielle Art des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert und komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen kann.
Generative KI bezieht sich auf Systeme, die in der Lage sind, neue Inhalte oder Daten zu erzeugen, die von menschlichen Daten nicht zu unterscheiden sind. Diese Art von KI kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, einschließlich der Erstellung von Bildern, Musik, Sprache oder Text. Ein bekanntes Beispiel für generative KI sind Generative Adversarial Networks (GANs), bei denen zwei KI-Systeme in einem "Wettbewerb" zusammenarbeiten, um immer realistischere Daten zu erzeugen.