KI-Kauderwelsch: Was Ihr Sprachassistent Ihnen nicht erzählt

In der schnelllebigen und sich ständig weiterentwickelnden Welt der Künstlichen Intelligenz lässt sich leicht der Überblick verlieren. Wenn Sie sich schon immer einen Überblick über die wichtigsten Begriffe und Konzepte der KI verschaffen wollten, sind Sie hier genau richtig!

Wir beginnen unsere KI-Lexikon Reihe mit einer ersten Auswahl: 

KI & AI

Beides hat man schon mal gehört, aber was ist der Unterschied?
Künstliche Intelligenz (KI), im Englischen Artificial Intelligence (AI), bezeichnet beides einen Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Problemlösung, Sprachverstehen, Lernen und Entscheidungsfindung. Die Begriffe KI und AI sind austauschbar und werden je nach Sprachgebrauch verwendet.

Wozu braucht man KI?

KI kann in nahezu allen Lebensbereichen eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und innovative Lösungen zu entwickeln. Einige Beispiel Bereiche wären:

• Gesundheitswesen: Diagnostizieren von Krankheiten, personalisierte Behandlungspläne, etc.
• Finanzen: Betrugserkennung, algorithmischer Aktienhandel, etc.
• Transport und Logistik: Autonomes Fahren, Routenoptimierung, etc.
• Kundenservice: Chatbots, virtuelle Assistenten, personalisierte Produktempfehlungen, etc.
• Bildung: personalisierte Lernpläne, unterstützende Recherche, etc.

Die Entwicklung der KI schreitet schnell voran, und die Möglichkeiten scheinen endlos. Von intelligenten Haushaltsgeräten bis hin zu revolutionären medizinischen Durchbrüchen – KI hat das Potenzial, unsere Welt grundlegend zu verändern.

Algorithmus

Ein Algorithmus ist eine Schritt-für-Schritt-Anweisung zur Lösung eines Problems oder zur Durchführung einer Aufgabe, besonders wichtig in der KI für das maschinelle Lernen.

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI. Es geht darum, Algorithmen zu entwickeln, die aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Ohne sie explizit für jede Aufgabe zu programmieren, „lernen“ sie aus Beispielen. 

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