KI für Anfänger

KI ist für Anfänger und Anfängerinnen zunächst etwas undurchsichtig und schwer zu greifen. Mit unserem praktischen Ratgeber verstehen Sie schnell, wofür die einzelnen Konzepte gedacht sind und wie sie funktionieren.

Warum lohnt sich KI auch für Anfänger?

Das weite Feld der KI ist auch für Anfänger und Anfängerinnen mehr als einen Blick wert. So kompliziert und vielschichtig die Thematik im ersten Moment auch erscheinen mag, so viel Potenzial steckt in ihr, um Prozesse in (naher) Zukunft zu beschleunigen, zu automatisieren und letztendlich zu optimieren. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz können viele Aufgaben effizienter erledigt werden. Oftmals arbeiten diese zum Beispiel bei zahlreichen Unternehmen und Websites für den Laien unerkannt im Hintergrund. Die Vorteile, die durch KI entstehen, sind allerdings mit Sicherheit auch für Sie interessant.

Durch den richtigen Einsatz entsprechender Tools werden viele Arbeiten effizienter und sicherer durchgeführt. KI soll als eine Hilfe fungieren, die Ihnen aufwendige Arbeitsschritte abnimmt und dabei nicht nur deutlich schneller funktioniert, sondern vor allem auch weniger Fehler macht. Das ermöglicht es Ihnen, sich auf die wichtigen Punkte zu konzentrieren und so noch deutlich zielgerichteter zu arbeiten. Schon heute kommt künstliche Intelligenz in vielen Bereichen des Lebens zum Einsatz.

In diesem Artikel wollen wir Ihnen einen ersten Überblick vermitteln und die wichtigsten Fachbegriffe, Verfahren und Tools erklären. Weiterführende Informationen zu den einzelnen Themen finden Sie in unserem Digital Guide.

KI-Guide für Einsteiger und Einsteigerinnen

Es gibt unzählige Begrifflichkeiten und Themen, die mit der künstlichen Intelligenz in Zusammenhang stehen. Gerade für Anfängerinnen und Anfänger sind folgende KI-Konzepte als erster Einstieg aber völlig ausreichend.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz oder KI (engl. AI) ist ein Teilbereich der Informatik, dessen Ziel es ist, Maschinen die Fähigkeit anzutrainieren, menschliche Intelligenz bestmöglich nachzuahmen. Dies wird zwar aufgrund der Vielschichtigkeit menschlicher Intelligenz vermutlich niemals vollständig möglich sein – gerade für die Ausführung hochspezialisierter Aufgaben kann die KI allerdings schon jetzt beeindruckende Ergebnisse erzielen. Die Basis für jede KI ist ein umfangreiches Training.

Machine Learning

Der wichtigste Aspekt des KI-Trainings ist das Machine Learning. Dafür werden Systeme mit möglichst großen und heterogenen Datensätzen „gefüttert“. Mithilfe verschiedener Algorithmen erkennt die künstliche Intelligenz Muster innerhalb dieser Daten und lernt, auf deren Basis Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Je größer der Datensatz und je besser die Algorithmen, desto genauer werden am Ende auch die Ergebnisse sein. Daher ist dieser Bereich der KI für Einsteiger, Einsteigerinnen und Profis gleichermaßen von größter Bedeutung.

Deep Learning

Deep Learning ist eine Unterkategorie des Machine Learnings. Dabei werden Maschinen mit einem künstlichen neuronalen Netz ausgestattet, das weitestgehend dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Dies erlaubt der Maschine, selbst komplexe Muster innerhalb von großen Datenmengen einwandfrei zu identifizieren. Diese Netze bestehen aus mehreren Schichten und werden zum Beispiel in der Bilderkennung oder Spracherkennung eingesetzt.

Embodied AI

Auch in physischen Systemen kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz. Bei dieser Form von KI spricht man von Embodied AI. Durch Sensoren, Machine Learning, eine abgestimmte Motorik und Feedback-Schleifen können zum Beispiel Drohnen oder Roboter mit ihrer Umwelt interagieren und notwendige Arbeitsschritte automatisch einleiten und durchführen.

Bilderkennung

Die KI-Bilderkennung oder Image Recognition wird genutzt, um Objekte, bestimmte Personen oder Aktivitäten innerhalb eines Bildes oder innerhalb mehrerer Bilder zu erkennen, zu analysieren und zu kategorisieren. Auch Texte können mit dem richtigen Training erkannt und weiterverarbeitet werden. Die Image Recognition findet in zahlreichen Branchen Anwendung und kann durch ihre hohe Genauigkeit Abläufe deutlich effizienter gestalten.

Natural Language Processing (NLP)

Auch im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung bzw. im Natural Language Processing (NLP) werden beeindruckende Ergebnisse erzielt. Dieser Aspekt der künstlichen Intelligenz legt den Fokus auf die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Durch umfangreiche Trainingsprozesse lernt die Maschine, menschliche oder natürliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und letztendlich sogar selbst zu generieren. Selbst für Anfängerinnen und Anfänger ist diese KI-Technik häufig bereits Alltag. Sie findet unter anderem Verwendung in Sprachassistenten, KI-Chatbots oder in der Chatanalyse.

Large Language Models (LLM)

Große Sprachmodelle bzw. Large Language Models (LLM) basieren ebenfalls auf Machine Learning. Die Modelle verarbeiten große Datenmengen, erkennen die Muster in einer Sammlung und lernen dann, Texte zu verstehen und zusammenzufassen. Dank des Deep Learnings trainieren diese Modelle sich selbst und können im Anschluss eigene Texte erstellen, Code generieren oder vorhandene Sätze optimieren. Große Sprachmodelle zählen zu den Foundation Models (FM).

Foundation Models (FM)

Auch Foundation Models (FM) verstehen Texte, analysieren Details und können Eingaben verarbeiten. Ihr Umfang geht aber über die bloße Arbeit mit Text hinaus und berücksichtigt auch andere Datentypen wie zum Beispiel Bilder und Videos. Die Modelle kommen vor allem bei der Produktentwicklung, im Kundenservice und in der Forschung zum Einsatz.

Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps)

Durch die Fortschritte in den Bereichen Machine Learning und Natural Language Processing kann KI selbst für Anfänger und Anfängerinnen wertvolle Aufgaben im Bereich der IT übernehmen. Analysen, Diagnosen, Systemüberwachungen, Datensicherung und Reportings werden durch Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) automatisiert.

Vektordatenbank

Vektordatenbanken speichern multidimensionale Daten in Form von numerischen Vektoren, also im Prinzip Koordinatenpunkten in einem mehrdimensionalen Raum. Dies macht sie für KI-Tools besonders interessant, da sie diesen die Suche nach Gemeinsamkeiten und Ähnlichkeiten vereinfachen.

Generative AI

Unter Generative AI versteht man KI-Lösungen, die in der Lage sind, auf Basis eines bestimmten Trainingsdatensatzes neue Inhalte zu generieren. Dafür analysieren die entsprechenden Tools riesige Datenmengen und erschaffen dann neue Daten, die den bekannten ähneln. Dabei kann es sich prinzipiell um viele verschiedene Inhalte handeln. Besonders bekannte Beispiele für Generative AI sind der Text-Generator ChatGPT oder die Bilderstellungssoftware DALL-E.

KI-Video-Generatoren

Auch Videos können bereits heute mithilfe der künstlichen Intelligenz von Grund auf neu erschaffen werden. Selbst für Einsteigerinnen und Einsteiger sind KI-Video-Generatoren leicht verständlich und leisten überzeugende Arbeit. Die Qualität des fertigen Clips hängt aber vor allem von der Genauigkeit der angegebenen Prompts ab.

KI-Websites

Es gibt zahlreiche KI-Websites. Diese Plattformen bieten verschiedene Tools und Ressourcen, um die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zu erkunden und anzuwenden. Von Textgeneratoren, die dabei helfen, Inhalte schnell zu erstellen, bis hin zu Bildgeneratoren, die kreative Designs aus einfachen Eingaben entwickeln – KI-Websites eröffnen neue Wege für Effizienz und Kreativität. Eine Übersicht der besten KI-Optionen für Anfänger und Fortgeschrittene finden Sie in unserem Digital Guide.

Programmieren mit KI

Programmieren mit KI bietet Anfängern, Anfängerinnen und Fortgeschrittenen gleichermaßen spannende Möglichkeiten. Mithilfe von KI-Code-Generatoren können Sie Code analysieren, optimieren und sogar automatisch generieren lassen. Diese Anwendungen nutzen Machine Learning und große Sprachmodelle, um Fehler zu erkennen, Vorschläge für Verbesserungen zu machen oder ganze Programmieraufgaben zu übernehmen. Besonders in der Entwicklung von Websites, Apps oder Automatisierungsprozessen sparen KI-Tools Zeit und fördern die Effizienz.