Dein Start in die Künstliche Intelligenz

Was ist KI – und was nicht?

Frühe Programme folgten festen Wenn-Dann-Regeln. Moderne KI lernt Muster aus Daten und passt sich an. Dieses Lernen erlaubt bessere Vorhersagen, aber verlangt Sorgfalt bei der Datenauswahl, Modellwahl und späteren Bewertung.

Was ist KI – und was nicht?

Schwache KI löst konkrete Aufgaben wie Sprach- oder Bilderkennung, starke KI wäre allgemein intelligent. Heute setzen wir fast ausschließlich schwache KI ein, die jedoch erstaunlich leistungsfähig wirkt, wenn Daten gut aufbereitet sind.

Was ist KI – und was nicht?

Als ich meiner Oma erklärte, warum ihr Handy Fotos automatisch sortiert, bemerkte sie, dass KI eigentlich verborgen arbeitet. Sie fragte neugierig nach Datensicherheit, und wir sprachen darüber, wie wichtig transparente Einstellungen und Kontrolle sind.

Was ist KI – und was nicht?

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

Lernarten im Überblick

Wir trainieren mit Beispielen, die richtige Antworten enthalten, etwa E-Mails mit Spam-Label. Das Modell lernt, Eingaben auf Ausgaben abzubilden. Wichtig sind ausreichend Beispiele, sinnvolle Features und eine verlässliche Evaluierung im Anschluss.

Lernarten im Überblick

Hier gibt es keine Labels. Das Modell gruppiert ähnliche Daten oder findet Strukturen. Clustering hilft, Kundensegmente zu erkennen, Dimensionsreduktion visualisiert komplexe Muster. Neugier und sorgfältige Interpretation führen zu nützlichen Einsichten.

Modelle verstehen, nicht mystifizieren

Bäume teilen Daten entlang einfacher Fragen. Sie sind interpretierbar, schnell und ein guter Start. Übertriebene Tiefe führt leicht zu Überanpassung, daher helfen Beschneidung, Ensemble-Verfahren und eine saubere Validierung für robuste Ergebnisse.

Modelle verstehen, nicht mystifizieren

Netze verknüpfen viele einfache Recheneinheiten zu mächtigen Funktionen. Sie verlangen mehr Daten und Rechenzeit, liefern aber beeindruckende Ergebnisse bei Sprache, Bildern und Text. Architektur, Regularisierung und Lernen beeinflussen stark die Qualität.

Dein erstes KI-Miniprojekt

Wähle eine zugängliche Programmiersprache, ein Notizbuch-Format und einfache Bibliotheken. Beginne reproduzierbar mit zufälligen Seeds, klaren Versionen und kurzen Notizen. Frage in den Kommentaren nach Empfehlungen, wir teilen gern Ressourcen.