KI-Lernen und Kurse zu Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz, häufig als KI bezeichnet, umfasst verschiedene Verfahren zur Verarbeitung von Daten, zur Erkennung von Mustern und zur Bearbeitung definierter Aufgaben. Der Themenbereich verbindet unter anderem Informatik, Statistik, Datenverarbeitung und maschinelles Lernen. Für die Auseinandersetzung mit KI werden deshalb unterschiedliche Grundlagen und Fachbegriffe verwendet, deren Bedeutung je nach Anwendungsbereich variieren kann.

Lerninhalte zu Künstlicher Intelligenz können beispielsweise Definitionen, technische Grundlagen, historische Entwicklungen und Beschreibungen verschiedener Methoden umfassen. Eine strukturierte Darstellung ermöglicht es, einzelne Themen voneinander abzugrenzen und Zusammenhänge zwischen Daten, Modellen, Algorithmen und automatisierten Prozessen einzuordnen. Die Inhalte dieser Website dienen der allgemeinen Information über solche Themenbereiche.

Konzepte des maschinellen Lernens

Überblick über Modelle, Daten und grundlegende Verarbeitungsprozesse

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Dabei werden Verfahren beschrieben, bei denen Computersysteme anhand von Daten bestimmte Muster oder Zusammenhänge verarbeiten. Zu den häufig behandelten Begriffen gehören Trainingsdaten, Modelle, Merkmale, Algorithmen und Auswertungsverfahren. Die jeweiligen Methoden unterscheiden sich unter anderem hinsichtlich der verwendeten Daten und der Art der Aufgabenstellung.

Zu den grundlegenden Kategorien zählen überwachte, unüberwachte und bestärkende Lernverfahren. Beim überwachten Lernen werden Daten mit vorgegebenen Zuordnungen verarbeitet, während beim unüberwachten Lernen Strukturen innerhalb vorhandener Daten untersucht werden. Bestärkendes Lernen beschreibt Verfahren, bei denen Handlungen innerhalb einer definierten Umgebung anhand von Rückmeldungen betrachtet werden. Diese Begriffe bilden einen Teil der fachlichen Grundlagen im Bereich KI.

Zusammenhang zwischen Datenverarbeitung, Modellen und technischen Abläufen

Daten und KI-Systeme

Daten stellen einen zentralen Bestandteil vieler KI-Systeme dar. Je nach Verfahren können strukturierte oder unstrukturierte Daten verarbeitet werden. Vor der Verwendung können Daten beispielsweise gesammelt, geordnet, geprüft oder in bestimmte Formate überführt werden. Dabei spielen Eigenschaften wie Datenquelle, Datenstruktur, Umfang und Verarbeitungszweck eine Rolle.

Ein KI-System besteht je nach Aufbau aus unterschiedlichen technischen Komponenten. Dazu können Datenquellen, Modelle, Rechenverfahren und Schnittstellen gehören. Die Verarbeitung erfolgt nach den jeweiligen technischen Vorgaben des Systems. Informationen über diese Bestandteile ermöglichen eine sachliche Einordnung der Abläufe, ohne einzelne Systeme oder Methoden als allgemein geeignet oder ungeeignet zu bewerten.

Bei der Betrachtung von KI-Systemen spielt außerdem die Art der Datenverarbeitung eine wichtige Rolle. Unterschiedliche Modelle können Daten nach festgelegten Verfahren analysieren, kategorisieren oder in numerische Darstellungen überführen. Dabei werden technische Schritte wie Dateneingabe, Verarbeitung, Modellberechnung und Ausgabe voneinander unterschieden. Die Beschreibung solcher Abläufe ermöglicht eine sachliche Darstellung der technischen Struktur und der einzelnen Komponenten eines KI-Systems.

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Datenstrukturen

Daten können in unterschiedlichen strukturierten oder unstrukturierten Formaten vorliegen und bilden eine Grundlage für verschiedene KI-Verfahren.

2. Lernmodelle

Lernmodelle verarbeiten definierte Datensätze nach festgelegten mathematischen und technischen Verfahren.

3. Sprachverarbeitung

Sprachverarbeitung befasst sich mit der technischen Analyse und Verarbeitung von geschriebenen oder gesprochenen Sprachdaten.

4. Neuronale Netze

Neuronale Netze bestehen aus miteinander verbundenen Verarbeitungseinheiten und werden in verschiedenen Bereichen der KI eingesetzt.

Themenbereiche der KI

Der Bereich Künstliche Intelligenz umfasst mehrere miteinander verbundene Fachgebiete. Dazu gehören unter anderem maschinelles Lernen, neuronale Netze, Sprachverarbeitung, Bilderkennung und Datenanalyse. Jedes dieser Gebiete verwendet eigene Begriffe, Methoden und technische Modelle. Die genaue Ausgestaltung hängt vom jeweiligen Forschungs- oder Anwendungskontext ab.

Auch die historische Entwicklung gehört zur fachlichen Betrachtung von KI. Frühere Ansätze basierten unter anderem auf regelbasierten Systemen und formalen Wissensdarstellungen. Spätere Entwicklungen führten zu datenbasierten Verfahren und verschiedenen Formen maschinellen Lernens. Eine chronologische Betrachtung kann dabei helfen, unterschiedliche Konzepte innerhalb des Themenbereichs voneinander abzugrenzen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen umfasst Verfahren, bei denen Daten nach festgelegten Modellen und Algorithmen verarbeitet werden.

Sprachverarbeitung

Die Sprachverarbeitung befasst sich mit der technischen Analyse und Verarbeitung von Texten und sprachbezogenen Daten.

Bilderkennung

Bilderkennung beschreibt Verfahren zur Verarbeitung visueller Daten und zur Zuordnung definierter Merkmale innerhalb von Bildern.

Technische Grundlagen

KI-Systeme bestehen aus mehreren technischen Komponenten, die je nach Verfahren unterschiedlich aufgebaut sein können. Dazu gehören Datenquellen, Algorithmen, Modelle und Verarbeitungsschritte. Die einzelnen Elemente übernehmen bestimmte Funktionen innerhalb eines definierten technischen Ablaufs.

Bei der Betrachtung solcher Systeme werden außerdem Begriffe wie Eingabedaten, Modellverarbeitung und Ausgabedaten verwendet. Diese Begriffe beschreiben die einzelnen Stationen eines Verarbeitungsvorgangs und ermöglichen eine strukturierte Darstellung der technischen Zusammenhänge.

Kontaktinformation

Für allgemeine schriftliche Anfragen zur Website kann die nachstehende Anschrift verwendet werden. Die Kontaktangaben dienen der Zuordnung des Informationsangebots und beziehen sich auf den angegebenen Standort.

Adresse

Marie-Curie-Straße 1, 26129 Oldenburg (Oldb), DE