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        <title>ThinkWi-KI - theorie</title>
        <description>Künstliche Intelligenz erklärt – verständlich und praxisnah</description>
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        <title>ThinkWi-KI</title>
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        <title>02. Grundbegriffe &amp; Intelligenz</title>
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        <description>02. Grundbegriffe &amp; Intelligenz

Siehe auch: Intelligenz



Was bedeutet eigentlich „Intelligenz“ – und wann ist ein System „künstlich intelligent“?

Definitionen

	*  KI: Systeme, die Aufgaben lösen, die menschliche Intelligenz erfordern würden.</description>
    </item>
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        <title>09. Berufliche Anwendung</title>
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        <description>09. Berufliche Anwendung

Im beruflichen Alltag stehen heute verschiedene KI-Systeme zur Verfügung, die jeweils auf unterschiedliche Aufgaben spezialisiert sind. Sie lassen sich grob in vier Kategorien einteilen:

1. Sprachmodelle (Text-KI)

Siehe auch:</description>
    </item>
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        <title>08. Entscheidungslogik &amp; Reasoning</title>
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        <description>08. Entscheidungslogik &amp; Reasoning

Siehe auch: Reasoning



Wie trifft eine KI Entscheidungen? Manche Systeme arbeiten regelbasiert, andere probabilistisch oder durch Exploration.

Prinzipien

	*  Regelbasierte Logik: Wenn A, dann B
	*  Wahrscheinlichkeiten: Statistische Entscheidung</description>
    </item>
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        <title>03. Ethik und Verantwortung</title>
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        <description>03. Ethik und Verantwortung

Künstliche Intelligenz wirft ethische Fragen auf: Wer trägt Verantwortung? Wie vermeiden wir Diskriminierung? Was darf KI entscheiden?

Zentrale Themen

	*  Bias: Vorurteile im Datensatz → diskriminierende Entscheidungen
	*  Transparenz: Wie kommt das System zu einem Ergebnis?</description>
    </item>
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        <title>01. Meilensteine der KI</title>
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        <description>01. Meilensteine der KI

Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz reicht von antiken Mythen bis hin zu modernen Sprachmodellen wie GPT-4. Ihre Entwicklung war geprägt von visionären Ideen, Rückschlägen und technologischen Durchbrüchen.

Wichtige Ereignisse</description>
    </item>
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        <title>04. KI &amp; Gesellschaft</title>
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        <description>04. KI &amp; Gesellschaft

Siehe auch: KI



KI verändert, wie wir leben und arbeiten. Sie beeinflusst Bildung, Gesundheit, Sicherheit, den Arbeitsmarkt – und zwischenmenschliche Beziehungen.

Chancen

	*  Barrierefreier Zugang zu Bildung &amp; Information
	*</description>
    </item>
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        <title>07. Arten maschinellen Lernens</title>
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        <description>07. Arten maschinellen Lernens

Lernverfahren sind zentral für die KI. Sie bestimmen, wie Modelle mit Daten umgehen.

Hauptarten

	*  Supervised Learning: Lernen mit gelabelten Daten
	*  Unsupervised Learning: Struktur finden ohne Labels
	*  Reinforcement Learning</description>
    </item>
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        <title>05. Gesetze &amp; EU AI Act</title>
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        <description>05. Gesetze &amp; EU AI Act

Der EU AI Act ist der erste umfassende gesetzliche Rahmen für KI. Er reguliert Risiken, Transparenz und Einsatzgebiete.

Einordnung nach Risikoklassen

	*  Verbotene KI (z. B. Social Scoring)
	*  Hochriskante KI (z. B. biometrische Überwachung, Bewerberauswahl)</description>
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        <title>06. KI-Systemtypen</title>
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        <description>06. KI-Systemtypen

Siehe auch: KI-Systemtypen



Nicht alle KI ist gleich. Man unterscheidet symbolische Systeme, ML-basierte Systeme und hybride Ansätze.

Typen

	*  Symbolische KI: Logikbasiert, Regeln (z. B. Expertensysteme)
	*  Statistische KI: Lernen aus Daten (</description>
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