Künstliche Intelligenz: Einstieg für Maker

Inhaltsverzeichnis

Eins vorweg: Obwohl der Begriff Künstliche Intelligenz das Bild eines denkenden Computers vermittelt, ist man von selbstständig handelnden Computern wie in Dystopien à la Terminator noch weit entfernt. Im Kern geht es bei der Künstlichen Intelligenz darum, dass ein Computer Aufgaben löst, die normalerweise ein Mensch erledigt. Frühere Expertensysteme beruhten noch auf einer Vielzahl von Regeln, die explizit programmiert wurden. Viele Aufgaben lassen sich jedoch nicht mit Wenn-dann-Regeln oder einfachen Formeln lösen. Vielmehr dreht es sich um Probleme, für die die exakte Formulierung eines Problems und einer Lösung schwierig ist.

Bei modernen Ansätzen des Machine Learnings lernt ein System aus einem Satz an Daten eine Aufgabe zu lösen, ohne explizit dafür in einer bestimmten Sprache programmiert worden zu sein. Die populärsten Anwendungen drehen sich aktuell um die automatische Erkennung von Inhalten, bei denen es im weitesten Sinne um Bild-, Audio- und Text-Muster geht. Ein weiteres wichtiges Feld ist die Analyse von großen Datensätzen, um Beziehungen zwischen Daten herauszufinden und auf dieser Grundlage Vorhersagen zu treffen. Dabei gibt es je nach Problemstellung verschiedene Verfahren, um zur Lösung zu kommen. Im Folgenden wollen wir in Form eines Frage-Antwort-Spiels näher darauf eingehen.

Kurzinfo

• Grundlagen Künstlicher Intelligenz verstehen
• Aufbau Neuronaler Netze
• Kostenlose Frameworks für Maker

Was sind die Unterschiede zwischen KI und Machine Learning?

KI lässt sich in zwei Gruppen einteilen: angewandte und allgemeine KI. Die angewandte (schwache) KI löst spezifische Aufgaben, die allgemeine (starke) soll menschliches Verhalten umfassend nachahmen, ist derzeit aber praktisch nicht relevant. Maschinelles Lernen, kurz ML, ist ein Untergebiet der KI und dreht sich um die Analyse und Prognose. Deep Learning (DL) ist wiederum ein Untergebiet vom ML und setzt auf vielschichtige sogenannte Neuronale Netze.

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