Künstliche Intelligenz verstehen
Was ist künstliche Intelligenz eigentlich? Wie lernen Maschinen aus Daten, warum können Sprachmodelle Texte erzeugen und welche Technik steckt hinter modernen KI-Anwendungen?
Vier Grundlagen, die du kennen solltest
Von maschinellem Lernen bis zu modernen Sprachmodellen: Diese vier Themen erklären die wichtigsten technischen Zusammenhänge.
Machine Learning
Maschinelles Lernen ermöglicht es, Muster aus Trainingsdaten zu erkennen und für neue Eingaben zu verwenden. Dazu gehören Prognosen, Klassifikation und zahlreiche Verfahren der Mustererkennung.
Machine Learning verstehenDeep Learning
Deep Learning verwendet mehrschichtige neuronale Netze, die komplexe Repräsentationen erlernen. Es bildet die Grundlage zahlreicher moderner Sprach-, Bild- und Audiosysteme.
Deep Learning entdeckenKI-Modelle
Ein KI-Modell ist die trainierte mathematische Komponente eines Systems. Architektur, Trainingsverfahren und Daten beeinflussen, für welche Aufgaben es geeignet ist.
KI-Modelle verstehenLarge Language Models
Große Sprachmodelle verarbeiten Tokens und können Texte, Programmcode und andere sprachbezogene Inhalte generieren oder analysieren. Sie sind wichtige Komponenten moderner KI-Assistenten.
Sprachmodelle kennenlernenDein Lernweg in drei Schritten
Du benötigst keine Programmierkenntnisse. Beginne mit den Grundbegriffen und vertiefe dein Wissen Schritt für Schritt.
KI richtig einordnen
Verstehe die Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning.
Sprachmodelle verstehen
Erfahre, wie LLMs mit Tokens und Kontext arbeiten und welche Rolle Transformer spielen.
Wissen praktisch nutzen
Lerne, klare Anweisungen zu formulieren, Ergebnisse zu prüfen und wichtige Fachbegriffe nachzuschlagen.
Die wichtigsten Grundlagenartikel
Sechs zentrale Fachbeiträge führen von den ersten Begriffen bis zur Funktionsweise moderner KI-Systeme.
KI-Modelle
Modellarten, Training, Inferenz und der Unterschied zwischen Modell und Anwendung.
GrundlagenMachine Learning
Maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning verständlich erklärt.
SprachmodelleLarge Language Models
Wie LLMs Sprache verarbeiten, Texte erzeugen und an Grenzen stoßen.
ModellarchitekturTransformer
Attention-Mechanismen, Encoder, Decoder und die Technik moderner Modelle.
PraxisPrompt Engineering
Mit präzisen Anweisungen, Beispielen und Kontext bessere KI-Ergebnisse erzielen.
NachschlagewerkKI-Glossar
Wichtige Begriffe von Embeddings über Fine-Tuning bis Zero-Shot Prompting.
Drei Unterschiede, die häufig verwechselt werden
Diese Unterscheidungen helfen dir, neue KI-Technologien und Anbieterangebote besser zu verstehen.
KI ist nicht gleich Chatbot
Ein Chatbot ist eine mögliche KI-Anwendung. Zum KI-Fachgebiet gehören auch Bildanalyse, Prognosen, Robotik und zahlreiche spezialisierte Lernverfahren.
Training ist nicht Inferenz
Beim Training werden Modellparameter angepasst. Bei der Inferenz nutzt das bereits trainierte Modell seine Fähigkeiten für neue Eingaben.
Sprachgewandtheit ist nicht Wahrheit
Ein Modell kann überzeugende Antworten erzeugen und trotzdem Fehler machen. Für wichtige Aussagen sind Quellenprüfung und geeignete Tests erforderlich.
Häufige Fragen zu KI-Grundlagen
Die wichtigsten Antworten für deinen Einstieg in künstliche Intelligenz.
Was ist künstliche Intelligenz einfach erklärt?
Was unterscheidet KI von Machine Learning?
Was ist der Unterschied zwischen KI und Deep Learning?
Warum können KI-Modelle falsche Antworten liefern?
Brauche ich Programmierkenntnisse, um KI zu verstehen?
Weitere praktische Einsatzmöglichkeiten findest du in der KI-Themenwelt . Möchtest du KI-Instrumente gezielt suchen und filtern, nutze unseren KI-Katalog .