{"id":1062,"date":"2022-10-10T21:50:00","date_gmt":"2022-10-10T21:50:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.zhdk.ch\/dssblog\/?p=1062"},"modified":"2022-10-10T21:50:00","modified_gmt":"2022-10-10T21:50:00","slug":"basiswissen-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhdk.ch\/digital-skills\/2022\/10\/10\/basiswissen-ki\/","title":{"rendered":"Basiswissen KI"},"content":{"rendered":"\n

Von Grit Wolany. Bild: Deepmind on Unsplash<\/em><\/p>\n\n\n\n

Der Begriff KI \u2013 K\u00fcnstliche Intelligenz oder auf Artificial Intelligence, A.I. genannt \u2013 ist omnipr\u00e4sent. Es vergeht kaum ein Tag ohne neue Meldungen \u00fcber Durchbr\u00fcche oder Errungenschaften auf diesem Gebiet.<\/p>\n\n\n\n

Aber was genau ist eigentlich K\u00fcnstliche Intelligenz? <\/p>\n\n\n\n

KI ist grunds\u00e4tzlich ein \u00dcbergriff<\/strong> f\u00fcr die Schl\u00fcsseltechnologie der kommenden Jahrzehnte. <\/p>\n\n\n\n

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Als KI werden algorithmische Systeme<\/strong> bezeichnet, welche die F\u00e4higkeit besitzen, menschen\u00e4hnliche Handlungen auszuf\u00fchren<\/strong>. <\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n

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Es gibt nicht „DIE“ eine alles k\u00f6nnende KI \u2013 vielmehr gibt es unz\u00e4hlige KI-Systeme<\/strong>, die jeweils f\u00fcr bestimmte Anwendungen programmiert werden. Der Netflix-Empfehlungsalgorithmus, \u00dcbersetzungsprogramme, selbstfahrende Autos, Augmented Reality Filter, Roboter, Gesichtserkennung \u2013 all das sind KI-Anwendungen. <\/p>\n\n\n\n

KI kann sehen, h\u00f6ren, lesen, sich bewegen oder eine Art \u00abVerst\u00e4ndnis\u00bb f\u00fcr Dinge entwickeln. <\/p>\n\n\n\n

Die Basis von KI bilden selbstlernende Algorithmen, die automatisch eine grosse Zahl von maschinenlesbaren Informationen durchforsten und darin komplexe Muster erkennen. Diese dienen dann als Basis f\u00fcr Entscheidungen und Probleml\u00f6sungen. <\/p>\n\n\n\n

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Ein Algorithmus beschreibt also eine Serie von Handlungsanweisungen, um eine Aufgabe zu l\u00f6sen. Vergleichbar mit einem Kochrezept oder einer Bedienungsanleitung.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n

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Die Teilgebiete K\u00fcnstlicher Intelligenz. (Darstellung: Grit Wolany)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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KI umfasst verschiedene Formen des maschinellen Lernens. Ein besonderes Teilgebiet des maschinellen Lernens bildet das Deep Learning<\/strong>, welches auf K\u00fcnstlichen Neuronalen Netzwerken basiert.<\/p>\n\n\n\n

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Artificial Intelligence (AI)<\/strong>
Seit 1956<\/p>\n\n\n\n

Die Wissenschaft zur Entwicklung von Maschinen, die denken, lernen und kreativ sein k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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Machine Learning (ML)<\/strong>
1958\/1980<\/p>\n\n\n\n

ML ist ein Teilgebiet von KI, bei dem Algorithmen Wissen aus Erfahrung generieren. ML ist dynamisch, d.h. es erkennt Muster oder Strukturen in den zur Verf\u00fchung gestellten Trainingsdaten und entwickelt daraus Modelle und Handlungsanweisungen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Neural Networks (NN)<\/strong>
1958\/1985\/2009<\/p>\n\n\n\n

Neuronale Netzwerke sind Algorithmen, die in Anlehnung an das menschliche Hirn entwickelt wurden und mit k\u00fcnstlichen Neuronen arbeiten. Sie interpretieren, clustern und klassifizieren sensorische Daten wie bspw. Bilder, Texte oder Sound und bilden die Basis des Deep Learnings.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Deep Learning (DL)<\/strong>
Seit 2009<\/p>\n\n\n\n

DL ist ein Teilgebiet des Machine Learning, welches auf K\u00fcnstlichen Neuronalen Netzwerken (KNN) basiert. Das \u00abDeep\u00bb bezieht sich auf die versteckten Schichten (Hidden Layer) des Netzwerks. Deep Learning Algorithmen enthalten mindestens drei Hidden Layer.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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Das K\u00fcnstliche Intelligenz und Machine Learning grunds\u00e4tzlich eigentlich ganz einfach sind, bewies die KI-Redakteurin des MIT Technology Review, Karen Hao, mit ihren wunderbaren hilfreichen Entscheidungsbaum-Flowcharts \u00abIs it AI?\u00bb und \u00abWhat kind of machine learning is this?\u00bb. <\/p>\n\n\n\n

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Copyright: Karen Hao, MIT Technology Review<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Copyright: Karen Hao, MIT Technology Review<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Quellen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

https:\/\/www.technologyreview.com\/2018\/11\/10\/139137\/is-this-ai-we-drew-you-a-flowchart-to-work-it-out\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

https:\/\/www.technologyreview.com\/2018\/11\/17\/103781\/what-is-machine-learning-we-drew-you-another-flowchart\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Grit Wolany absolvierte an der ZHdK das Masterstudium Design, Trends & Identity und forschte zum Thema K\u00fcnstliche Intelligenz in der Kreativwirtschaft.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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