Worum geht es in diesem Blog? (Künstliche Intelligenz)

Schön, dass du auf meinen ersten Blogartikel gestoßen bist! Hier möchte ich dir einen kleinen Einblick geben, worüber ich auf diesem Blog schreiben werde. Natürlich gibt es auch gleich heute einen spannenden Wissenshappen, damit sich dein Besuch hier direkt lohnt 🧠.

Künstliche Intelligenz

Der Fokus meines Blogs liegt auf dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) – ein Thema, das mich aufgrund meiner Promotion und meiner Selbstständigkeit als Programmierer für KI-Projekte besonders fasziniert.

Worauf kannst du dich freuen?

Ich habe nicht vor, komplexe wissenschaftliche Vorträge zu halten oder die Technologie hinter KI bis ins kleinste Detail zu erklären. Stattdessen möchte ich dir praxisorientierte Anwendungsbeispiele von KI aus verschiedensten Branchen zeigen, die dir Inspiration und neue Ideen liefern 💡. Dabei stelle ich dir spezifische Use Cases vor, in denen KI bereits erfolgreich genutzt wird 🚀.

Manchmal werde ich auch technologische Konzepte wie Machine Learning oder Deep Learning anreißen und diese auf einfache Weise erklären – keine Sorge, ich halte es so verständlich wie möglich.

Damit wir jedoch auf derselben Wellenlänge sind, wenn ich von KI spreche, habe ich eine kleine Grafik erstellt, die dir zeigt, dass Künstliche Intelligenz viel mehr ist als nur ChatGPT 🙈.

Die Konzepte von Künstlicher Intelligenz

Was genau ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Überbegriff für alle Systeme, die menschliche Intelligenz nachahmen können. Dazu gehören beispielsweise Sprachassistenten wie Alexa, Problemlösungssoftware oder Bilderkennungssysteme.

Machine Learning – Lernen aus Daten

Ein Teilgebiet der KI ist Machine Learning. Hierbei geht es darum, Maschinen beizubringen, aus bestehenden Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Ein einfaches Beispiel dafür sind Entscheidungsbäume, die auf Grundlage von Daten immer bessere Vorhersagen treffen.

Deep Learning – Die nächste Stufe

Dann gibt es noch Deep Learning, das auf neuronalen Netzen basiert, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Diese Netzwerke sind deutlich komplexer und leistungsfähiger als herkömmliche Machine-Learning-Modelle. ChatGPT, das du sicher kennst, ist ein Beispiel für ein neuronales Netz. Doch für viele praktische Anwendungsfälle reichen oft schon einfachere Machine-Learning-Modelle aus.