1950
Turing-Test
Gedankenexperiment: Kann ein Gespräch mit einer Maschine von einem mit einem Menschen unterschieden werden?
Dein perfekter Start mit Künstlicher Intelligenz.
Finde schnell verständliche Grundlagen, praxisnahe Beispiele und erstelle dir einen persönlichen Lernpfad.
Wissensmodule: 8 Anwendungsbereiche: 12 Beiträge: 7
Was ist Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Verfahren, mit denen Maschinen Aufgaben bewältigen, die menschliche Intelligenz erfordern: verstehen, planen, lernen, erzeugen, kommunizieren. Praktisch unterscheiden wir schwache KI (für eng umrissene Aufgaben) und das Leitbild starker KI, die flexibel auf viele Probleme reagiert. 2025 prägen vor allem generative Modelle das Bild: Sie erstellen Text, Bilder, Audio oder Code – gestützt auf große Daten und starke Recheninfrastruktur.
Warum relevant? KI wirkt als Allzwecktechnologie – vergleichbar mit Elektrizität oder dem Internet. Von Medizin über Industrieautomatisierung bis Wissensarbeit: Wer die Grundlagen versteht, nutzt Chancen gezielter, senkt Risiken und entscheidet fundierter.
Wie funktioniert KI – in einfachen Worten?
Moderne KI nutzt statistische Modelle, die Muster in Daten erkennen. Beim überwachten Lernen lernt ein Modell anhand gelabelter Beispiele; beim unüberwachten Lernen entdeckt es Strukturen selbst; beim bestärkenden Lernen verbessert ein Agent sein Verhalten durch Belohnungen. Große Sprachmodelle (LLMs) sind tiefe neuronale Netze, die Wahrscheinlichkeiten für nächste Token schätzen – vereinfacht: das nächste „wahrscheinliche“ Wort.
Qualität hängt von Daten, Architektur und Optimierung ab. RAG verbindet Modelle mit deinem aktuellen Wissensbestand; Tool-Use erlaubt Rechnen, Websuche oder DB-Zugriffe. Mit klaren Prompts, Rollen & JSON-Schemas steigerst du Präzision und Reproduzierbarkeit.
Begriffe kurz erklärt
- LLM: Großes Sprachmodell für Text & Code.
- Multimodal: Ein Modell verarbeitet mehrere Medien.
- Embedding: Vektor-Abbildung zur Ähnlichkeitssuche.
- RAG: Modell + Wissensspeicher = aktuelle, belegte Antworten.
- Fine-Tuning: Nachtraining für Spezialaufgaben/Brand-Voice.
- Guardrails: Regeln & Checks für sichere Ausgaben.
Von den Anfängen bis heute – Die Geschichte der KI
Horizontal scrollen oder Pfeile nutzen. Snap-Karten zeigen die Meilensteine.
Timeline
Wie KI heute eingesetzt wird
Kurze Teaser verlinken in deine Anwendungsbereiche.
Behörden & Recht
KI unterstützt bei Dokumentenanalyse, Aktenzusammenfassungen, Fristenmanagement und Regelprüfung.
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Alltag & Produktivität
Zusammenfassen, schreiben, planen: KI als Copilot für E-Mails, Notizen und Aufgaben.
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Bildung & Forschung
KI unterstützt Unterricht, Erstellung von Lernmaterialien, Prüfungen, Literaturrecherche und Datenanalyse.
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Finanzen & Wirtschaft
Von Liquiditätsplanung bis Fraud-Detection: KI erkennt Muster in Finanzdaten und unterstützt Entscheidungen.
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Kundensupport & Service
Von Chatbots bis zur automatischen Ticket-Routing – KI verbessert Servicequalität und Reaktionszeiten.
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Gesundheit & Medizin
KI beschleunigt Anamnese, Befundzusammenfassungen, Termin-Triage und Bilddiagnostik – mit Fokus auf Sicherheit und Datenschutz.
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HR & Recruiting
Bewerber-Screening, Lebenslauf-Parsing und Skill-Matching – KI beschleunigt Personalprozesse.
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Marketing & Vertrieb
Mehr Reichweite, bessere Leads und höhere Conversion – mit KI-Content, Automatisierung und Analyse.
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KI-Wissen strukturiert entdecken
Filtere nach Level, suche in Titeln/Tags und baue dir deinen Lernpfad. Deine Auswahl kannst du als Link teilen.
Bias & Fairness
PraktikerDaten & Modelle können benachteiligen. Fairness prüfen, Risiken adressieren.
ethikrechtbias
Maschinelles Lernen
EinsteigerModelle lernen Muster aus Daten – überwacht, unüberwacht oder bestärkend.
mlgrundlagen
Was ist KI?
EinsteigerKünstliche Intelligenz bezeichnet Verfahren, die Aufgaben lösen, die menschliche Intelligenz erfordern würden.
grundlagendefinition
Prompt-Engineering
PraktikerArbeitsanweisungen für KI: Rolle, Aufgabe, Beispiele, Kriterien – für reproduzierbare Qualität.
praxisprompts
RAG – Retrieval Augmented Generation
PraktikerExterne Dokumente werden vor der Generierung passgenau zugespielt – bessere Fakten, weniger Halluzinationen.
ragtechniksuche
Diffusionsmodelle
ProfiBilder aus Rauschen generieren – stabil & hochqualitativ (z. B. Stable Diffusion).
bilddiffusiontechnik
Transformer
ProfiSelf-Attention für Sequenzen – Grundlage moderner Sprach- und Bildmodelle.
nlptransformertechnik
Zukunft von KI
EinsteigerKI-Agenten, Multimodalität, On-Device-Modelle und sichere Automatisierungen.
zukunfttrends
Fakten statt KI-Mythen
Flip-Cards: Vorderseite = Mythos, Rückseite = Fakt. Hover/Touch zum Drehen.
Mythos
„KI ersetzt bald alle Jobs.“
Fakt
KI verschiebt Aufgabenprofile: Routine wird automatisiert, neue Tätigkeiten entstehen (Steuerung, Qualitätskontrolle, Prompting, Integration).
Mythos
„Mehr Parameter = automatisch bessere Antworten.“
Fakt
Datenqualität, Feintuning, RAG und Prompting sind ebenso entscheidend. Größer ist nicht immer besser für deinen Use Case.
Mythos
„KI ist immer objektiv.“
Fakt
Modelle spiegeln Trainingsdaten wider. Bias und Fehlklassifikationen erfordern Governance, Monitoring und Gegenmaßnahmen.
Wie du selbst mit KI starten kannst
Drei Einstiege – je nach Zielsetzung. Danach baust du mit der Wissensmatrix weiter auf.
Content & Recherche
Rolle definieren, Beispiele geben, Gegenthesen & Quellen einfordern.
- Outline + Quellenplan
- Perplexity-Check für Belege
- Politur im bevorzugten Modell
Produktivität & Tabellen
Datensichten, Pivots, Diagramm-Skizzen generieren. Ziele klar formulieren.
- CSV/CRM zusammenfassen
- Hypothesen-Backlog
- Experiment-Plan
Unternehmens-KI (RAG)
Modelle mit Wissensspeicher verbinden, JSON-Schemas erzwingen, Quellen loggen.
- Schema-Validierung
- Quellen-IDs & Audits
- Guardrails & Zugriff
Deep Dive: Thema der Woche
Ein besonders fundierter Beitrag – ideal für Fortgeschrittene.
2.9.2025
KI Spracherkennung – alles was du wissen musst
Umfassender Guide zur KI Spracherkennung: Funktionsweise, Vorteile, Risiken, Einsatzbereiche und die besten Tools im Vergleich. Verständlich erklärt für alle.
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