Grundlagen – Ziel: KI entmystifizieren. Du bekommst einen klaren Rahmen, um Begriffe einzuordnen und Modellfamilien zu unterscheiden.
Begriffe – kompakt, aber sauber
- KI: Oberbegriff für Systeme, die „intelligent“ wirkende Aufgaben lösen.
- ML: KI, die Muster aus Daten lernt (z. B. Vorhersagen, Klassifikation).
- Deep Learning: ML mit tiefen neuronalen Netzen (stark bei Bild/Sprache).
- Generative KI: erzeugt Inhalte (Text/Bild/Audio/Code), statt nur zu klassifizieren.
LLMs, Chatbots & NLP
- NLP: Verstehen/Analysieren/Erzeugen von Sprache.
- LLM: Large Language Model – generiert Text auf Basis von Wahrscheinlichkeiten.
- Chatbot: UI/Produkt um ein Modell (LLM ist ein Baustein, nicht „der Bot“).
Praxis-Guardrail
Wenn du KI für Entscheidungen nutzt: trenne Vorschlag (KI) von Freigabe (Mensch/Regel). Definiere klare Qualitätskriterien und eine Review-Pflicht.
Denkrahmen
KI-Periodensystem
Ein Denkrahmen, um Fähigkeiten zu sortieren.
KI-Lifecycle
Von Use Case über Daten bis Betrieb/Monitoring.