Grundlagen zur Künstlichen Intelligenz: RELIBOARD

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche Intelligenz aufzuweisen. KI-Systeme können lernen, Entscheidungen treffen und Probleme lösen, ohne dass sie von einem menschlichen Programmierer ständig überwacht werden müssen. KI-Systeme können auf verschiedenen Technologien basieren, wie zum Beispiel maschinelles Lernen, neuronale Netze oder Expertensysteme.

Drei Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz

Es gibt drei Teilbereiche der KI, die oft miteinander verwechselt werden: Machine Learning, Deep Learning und Neuronale Netze.

Machine Learning bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, aus Erfahrung zu lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Machine Learning-Algorithmen können Muster in Daten erkennen und Vorhersagen treffen, basierend auf diesen Mustern. Ein Beispiel für Machine Learning ist die Empfehlung von Filmen oder Musik auf Streaming-Plattformen.

Deep Learning ist eine spezielle Form des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Deep Learning-Algorithmen können komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen und lernen, indem sie Schichten von Neuronen durchlaufen, die miteinander verbunden sind. Ein Beispiel für Deep Learning ist die Gesichtserkennung auf Fotos oder in Videos.

Neuronale Netze sind ein Modell für künstliche Intelligenz, das auf der Funktionsweise des menschlichen Gehirns basiert. Neuronale Netze bestehen aus Schichten von künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind und Signale verarbeiten. Neuronale Netze können für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, wie zum Beispiel Spracherkennung oder Bilderkennung. Zusammenfassend sind Machine Learning, Deep Learning und Neuronale Netze Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz, die auf verschiedenen Technologien basieren und für verschiedene Anwendungen eingesetzt werden können.

Der Lernprozess der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) lernt und wird trainiert, indem sie mit großen Datenmengen und Feedback von Menschen interagiert. Der Prozess des Trainings von KI-Modellen besteht aus mehreren Schritten:

1. Datensammlung: Zunächst müssen große Datenmengen gesammelt werden, die für das Training des KI-Modells verwendet werden können. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel aus öffentlich zugänglichen Datenbanken oder aus speziell gesammelten Daten.

2. Datenbereinigung: Die gesammelten Daten müssen bereinigt und vorbereitet werden, um sicherzustellen, dass sie für das Training des KI-Modells geeignet sind. Dies kann bedeuten, dass fehlerhafte oder unvollständige Daten entfernt oder korrigiert werden müssen.

3. Modellauswahl: Es gibt verschiedene Arten von KI-Modellen, die für verschiedene Aufgaben geeignet sind. Die Auswahl des richtigen Modells hängt von der Art der Daten und der gewünschten Aufgabe ab.

4. Training: Das KI-Modell wird mit den vorbereiteten Daten trainiert, indem es Muster in den Daten erkennt und Vorhersagen trifft. Während des Trainings wird das Modell ständig angepasst, um seine Genauigkeit zu verbessern.

5. Validierung: Nach dem Training wird das Modell auf einer separaten Datensatz getestet, um sicherzustellen, dass es in der Lage ist, genaue Vorhersagen zu treffen.

6. Optimierung: Wenn das Modell nicht die gewünschte Genauigkeit erreicht, müssen möglicherweise Anpassungen vorgenommen werden, wie zum Beispiel die Verwendung von mehr Daten oder die Änderung der Modellparameter.

7. Einsatz: Wenn das Modell erfolgreich trainiert wurde, kann es für die gewünschte Aufgabe eingesetzt werden, wie zum Beispiel für die automatische Übersetzung von Texten oder die Erkennung von Objekten in Bildern.

Zusammenfassend lernt und wird Künstliche Intelligenz trainiert, indem sie mit großen Datenmengen und Feedback von Menschen interagiert. Der Prozess des Trainings von KI-Modellen besteht aus mehreren Schritten, darunter Datensammlung, Datenbereinigung, Modellauswahl, Training, Validierung, Optimierung und Einsatz.

Drei Arten des Lernens

Insgesamt können drei Arten der Lernprozesse voneinander unterschieden werden:

1. Unüberwachtes Lernen: Hierbei wird das KI-Modell mit Daten trainiert, ohne dass es eine klare Zielvorgabe gibt. Das Modell sucht selbstständig nach Mustern und Strukturen in den Daten und lernt, diese zu erkennen. Unüberwachtes Lernen wird oft bei der Clusteranalyse oder der Dimensionsreduktion eingesetzt.

2. Überwachtes Lernen: Hierbei wird das KI-Modell mit Daten trainiert, die bereits mit einer klaren Zielvorgabe versehen sind. Das Modell lernt, die Beziehung zwischen den Eingangsdaten und den Zielvorgaben zu verstehen und kann dann Vorhersagen für neue Daten treffen. Überwachtes Lernen wird oft bei der Bilderkennung, Spracherkennung oder der Vorhersage von Verkaufszahlen eingesetzt.

3. Bestärkendes Lernen: Hierbei wird das KI-Modell durch Belohnungen und Bestrafungen trainiert, um Entscheidungen zu treffen, die zu einem bestimmten Ziel führen. Das Modell lernt, welche Aktionen zu positiven Ergebnissen führen und welche zu negativen Ergebnissen führen. Bestärkendes Lernen wird oft bei der Entwicklung von autonomen Systemen wie Robotern oder selbstfahrenden Autos eingesetzt.

Diese Texte wurde mithilfe der fobizz-KI-Textassistenz verfasst und anschließend überprüft.

Tipp

Wenn Sie selbst einmal eine KI trainieren möchten, dann testen Sie doch gerne folgendes Tool:

Teachable Machine: Hier können Sie einen Machine Learning Algorithmus trainieren, Bilder, Töne und Gesten zu erkennen und kombinieren.

Und warum sollen wir uns mit KI befassen?

Es ist wichtig, dass Lehrkräfte sich mit KI beschäftigen, da KI-Technologien in vielen Bereichen unseres Lebens immer präsenter werden. Beispiele hierfür sind selbstfahrende Autos, Sprachassistenten wie Siri und Alexa, personalisierte Werbung und Empfehlungen auf Online-Plattformen sowie automatisierte Entscheidungen in der Medizin und anderen Branchen.

Durch das Verständnis von KI können Lehrkräfte ihren Schülern helfen, die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft zu verstehen und kritisch zu hinterfragen. Sie können auch die Fähigkeiten ihrer Schüler fördern, indem sie ihnen beibringen, wie man KI-Systeme entwickelt und programmiert.

Es ist auch wichtig, dass Lehrkräfte sich mit den ethischen und sozialen Auswirkungen von KI auseinandersetzen. KI-Systeme können Vorurteile und Diskriminierung verstärken, wenn sie auf ungleichen Daten trainiert werden. Lehrkräfte können dazu beitragen, dass Schülerinnen und Schüler ein Bewusstsein für diese Probleme entwickeln und lernen, wie man KI-Systeme fair und verantwortungsvoll einsetzt.

Insgesamt ist KI ein wichtiger Bereich, der in Zukunft eine immer größere Rolle spielen wird. Lehrkräfte sollten sich mit KI beschäftigen, um ihren Schülern zu helfen, die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft zu verstehen und kritisch zu hinterfragen, sowie um ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, um KI-Systeme zu entwickeln und zu programmieren. Wir hoffen, dass wir Ihnen mit diesem kurzen Überblick einen Einblick in das Thema Künstliche Intelligenz geben konnten.