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- Arbeiten mit Ollama, Teil 2
- Arten von Künstlichen Neuronalen Netzen
- Deep Fakes - Woran man Fake-Bilder erkennen kann
- Die häufigsten Irrtümer über Neuronale Netze
- Git als Verwaltungstool für Trainingsdaten und Experimente beim ML
- KI leicht erklärt - Teil 1: Was ist KI?
- KI leicht erklärt - Teil 2: Klassische KI, Neuronale Netze und Deep Learning
- KI leicht erklärt - Teil 3: Methoden der klassischen KI
- KI leicht erklärt - Teil 4: Die Grundlagen des Machine Learning
- KI leicht erklärt - Teil 5: Überwachtes & unüberwachtes Lernen im ML
- MLOps: Etablierung und Betrieb einer KI
- NLP, NLU und NLG: KI und Text
- Was sind Neuronale Netze und wie funktionieren sie?
Blog Artikel
Die Grundlagen des Machine Learning
Nachdem wir uns im vorigen Artikel damit beschäftigt haben, wie die klassische KI funktioniert, wollen wir diesmal einen Blick auf das Machine Learning (maschinelles Lernen, auch abgekürzt als ML) werfen.
Methoden der klassischen KI
Im vorherigen Beitrag haben wir unsere anfängliche Definition von künstlicher Intelligenz um zwei Unterscheidungen erweitert: Unterschieden wird einerseits zwischen starker und schwacher KI (Terminator & Science Fiction vs. Status Quo), sowie zwischen klassischer KI und dem Machine Learning.
Klassische KI, Neuronale Netze und Deep Learning
Die Künstliche Intelligenz (KI) ist so alt wie die Informatik selbst. Rechnen, das Ziehen logischer Schlüsse, das Durchführen komplexer Anweisungen… all das war vor der Erfindung des Computers dem Menschen vorbehalten.
Was ist KI?
Was ist Künstliche Intelligenz? Oder vielmehr: Wie funktioniert eigentlich KI? Vom Haushaltshelfer bis zum Endzeitszenario - bei kaum einem Thema klaffen öffentliche Wahrnehmung, Forschungsstand und Realität so weit auseinander wie bei der KI.
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