Künstliche Intelligenz erklärt – verständlich und praxisnah https://www.thinkwiki.rene-baier.de/ 2026-04-20T08:10:39+00:00 https://www.thinkwiki.rene-baier.de/ https://www.thinkwiki.rene-baier.de/lib/exe/fetch.php?media=wiki:dokuwiki.svg text/html 2025-05-11T11:22:26+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.thinkwiki.rene-baier.de/doku.php?id=methoden:dl&rev=1746962546&do=diff 02. Deep Learning Siehe auch: Deep Learning Deep Learning ist eine Unterkategorie des Machine Learning, die mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet – besonders effektiv bei großen Datenmengen und komplexen Aufgaben. Merkmale * Nutzung vieler Schichten („deep“) neuronaler Netze text/html 2025-05-11T11:22:26+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.thinkwiki.rene-baier.de/doku.php?id=methoden:llm&rev=1746962546&do=diff 04. Large Language Models (LLMs) Siehe auch: Large Language Models LLMs sind große KI-Modelle, die auf umfangreichen Textdaten trainiert wurden, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Eigenschaften * Milliarden von Parametern (z. B. GPT-4) * Training auf großen Textkorpora (z. B. Web, Bücher, Foren) text/html 2025-05-11T11:22:26+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.thinkwiki.rene-baier.de/doku.php?id=methoden:ml&rev=1746962546&do=diff 01. Machine Learning Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen – ohne explizit programmiert zu sein. Hauptarten des ML * Supervised Learning: Modell lernt aus gekennzeichneten Beispielen (z. B. E-Mail → Spam/Nicht-Spam). text/html 2025-05-22T17:09:41+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.thinkwiki.rene-baier.de/doku.php?id=methoden:nlp&rev=1747933781&do=diff 03. Natural Language Processing (NLP) Siehe auch: Natural Language Processing Natural Language Processing befasst sich mit der Analyse, Interpretation und Erzeugung natürlicher Sprache durch Maschinen. Aufgabenbereiche * Tokenisierung, Lemmatizierung * Sentiment-Analyse * Textklassifikation und -zusammenfassung text/html 2025-05-11T11:22:26+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.thinkwiki.rene-baier.de/doku.php?id=methoden:prompting&rev=1746962546&do=diff 06. Prompting *Prompting* beschreibt den Prozess, bei dem ein Mensch einer Künstlichen Intelligenz (KI) eine Anweisung, Frage oder Aufgabe stellt, um eine gewünschte Reaktion zu erhalten. Ein *Prompt* ist dabei der eingegebene Text, der der KI sagt, text/html 2025-05-22T17:09:41+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.thinkwiki.rene-baier.de/doku.php?id=methoden:rollen&rev=1747933781&do=diff 07. Zielklarheit Warum Zielklarheit wichtig ist KI-Systeme können viele Aufgaben übernehmen – aber sie „verstehen“ keine vagen Aussagen. Je klarer das Ziel formuliert ist, desto treffsicherer ist die Antwort. Gute Zieldefinitionen enthalten text/html 2025-05-11T11:22:26+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.thinkwiki.rene-baier.de/doku.php?id=methoden:transformer&rev=1746962546&do=diff 05. Transformer-Architektur Siehe auch: Transformer-Architektur Transformer sind die Architektur-Grundlage moderner Sprachmodelle wie GPT. Sie wurden 2017 in dem Paper „Attention is All You Need“ vorgestellt. Hauptkonzepte * Self-Attention: Das Modell bezieht sich auf alle Eingabewörter gleichzeitig, nicht sequentiell.