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KI / Künstliche Intelligenz

Die Intelligenz, die von Maschinen gezeigt wird, ist als Künstliche Intelligenz bekannt. Künstliche Intelligenz ist in der heutigen Welt sehr populär geworden. Es ist die Simulation von natürlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie lernen und die Handlungen von Menschen nachahmen. Diese Maschinen sind in der Lage, mit Erfahrung zu lernen und menschenähnliche Aufgaben auszuführen. Da Technologien wie die KI weiter wachsen, werden sie einen großen Einfluss auf unsere Lebensqualität haben.

Einführung in die Künstliche Intelligenz
Die kurze Antwort auf die Frage „Was ist Künstliche Intelligenz?“ ist, dass es darauf ankommt, wen du fragst.
Ein Laie mit einem flüchtigen Verständnis von Technologie würde es mit Robotern in Verbindung bringen. Sie würden sagen, Künstliche Intelligenz ist eine Terminator-ähnliche Figur, die selbstständig handeln und denken kann.
Fragt man einen KI-Forscher nach Künstlicher Intelligenz, würde er sagen, dass es sich um eine Reihe von Algorithmen handelt, die Ergebnisse produzieren können, ohne dass man sie explizit anweisen muss, dies zu tun. Und sie würden alle Recht haben. Zusammenfassend kann man also sagen, was Künstliche Intelligenz bedeutet:

Künstliche Intelligenz Definition
Eine intelligente Entität, die von Menschen geschaffen wurde.
Fähig, Aufgaben intelligent auszuführen, ohne explizit instruiert zu werden.
Fähig, rational und menschlich zu denken und zu handeln.

Wie können wir messen, ob eine Künstliche Intelligenz wie ein Mensch handelt?
Selbst wenn wir den Zustand erreichen, in dem eine KI sich wie ein Mensch verhalten kann, wie können wir sicher sein, dass sie sich weiterhin so verhalten kann? Wir können die Menschenähnlichkeit einer KI-Entität mit dem:

Turing-Test
Der kognitive Modellierungsansatz
Der Law of Thought Ansatz
Der Rationale-Agent-Ansatz

Lass uns einen detaillierten Blick darauf werfen, wie diese Ansätze funktionieren:
Was ist der Turing-Test in der Künstlichen Intelligenz?
Die Grundlage des Turing-Tests ist, dass die künstliche Intelligenz in der Lage sein sollte, ein Gespräch mit einem menschlichen Agenten zu führen. Der menschliche Agent sollte idealerweise nicht darauf schließen können, dass er mit einer Künstlichen Intelligenz spricht. Um diese Ziele zu erreichen, muss die KI diese Eigenschaften besitzen:

Natürliche Sprachverarbeitung, um erfolgreich zu kommunizieren.
Wissensrepräsentation, um als ihr Gedächtnis zu fungieren.
Automatisiertes Reasoning, um die gespeicherten Informationen zu nutzen, um Fragen zu beantworten und neue Schlüsse zu ziehen.
Maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen und sich an neue Umstände anzupassen.
Kognitiver Modellierungsansatz
Wie der Name schon sagt, versucht dieser Ansatz, ein Modell der Künstlichen Intelligenz zu erstellen, das auf der menschlichen Kognition basiert. Um die Essenz des menschlichen Geistes zu destillieren, gibt es 3 Ansätze:

Introspektion: Beobachtung unserer Gedanken und Aufbau eines Modells auf dieser Basis
Psychologische Experimente: Durchführung von Experimenten an Menschen und Beobachtung ihres Verhaltens
Brain Imaging: Mithilfe von MRT beobachten, wie das Gehirn in verschiedenen Szenarien funktioniert und dies durch Code nachbilden.
Der Ansatz der Laws of Thought
Die Gesetze des Denkens sind eine lange Liste von logischen Aussagen, die die Funktionsweise unseres Geistes regeln. Die gleichen Gesetze können kodifiziert und auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz angewendet werden. Die Probleme bei diesem Ansatz sind, dass das Lösen eines Problems im Prinzip (streng nach den Gesetzen des Denkens) und das Lösen in der Praxis sehr unterschiedlich sein können und kontextabhängige Nuancen erfordern, um sie anzuwenden. Außerdem gibt es einige Handlungen, die wir ausführen, ohne uns eines Ergebnisses zu 100% sicher zu sein, die ein Algorithmus möglicherweise nicht nachbilden kann, wenn es zu viele Parameter gibt.

Der Rationale-Agent-Ansatz
Ein rationaler Agent handelt, um das bestmögliche Ergebnis unter den gegebenen Umständen zu erreichen.
Nach dem Laws of Thought Ansatz muss sich eine Entität entsprechend der logischen Aussagen verhalten. Aber es gibt einige Fälle, in denen es kein logisch richtiges Verhalten gibt, sondern mehrere Ergebnisse mit unterschiedlichen Resultaten und entsprechenden Kompromissen. Der rationale Agentenansatz versucht, die bestmögliche Wahl unter den aktuellen Umständen zu treffen. Das bedeutet, dass er ein viel dynamischerer und anpassungsfähigerer Agent ist.
Nachdem wir nun verstanden haben, wie Künstliche Intelligenz entworfen werden kann, um wie ein Mensch zu handeln, lass uns einen Blick darauf werfen, wie diese Systeme aufgebaut sind.

Wie funktioniert Künstliche Intelligenz (KI)?
Die Entwicklung eines KI-Systems ist ein sorgfältiger Prozess, bei dem menschliche Eigenschaften und Fähigkeiten in einer Maschine nachgebaut werden und diese ihre Rechenleistung nutzt, um das zu übertreffen, wozu wir in der Lage sind.
Um zu verstehen, wie Künstliche Intelligenz tatsächlich funktioniert, muss man tief in die verschiedenen Subdomänen der Künstlichen Intelligenz eintauchen und verstehen, wie diese Domänen in den verschiedenen Bereichen der Industrie angewendet werden können.

Maschinelles Lernen (ML): ML lehrt eine Maschine, wie sie Schlussfolgerungen und Entscheidungen basierend auf vergangenen Erfahrungen treffen kann. Es identifiziert Muster, analysiert vergangene Daten, um die Bedeutung dieser Datenpunkte abzuleiten und zu einer möglichen Schlussfolgerung zu gelangen, ohne dass menschliche Erfahrung mit einbezogen werden muss. Diese Automatisierung, um durch die Auswertung von Daten zu Schlussfolgerungen zu gelangen, spart Unternehmen menschliche Zeit und hilft ihnen, eine bessere Entscheidung zu treffen.
Deep Learning: Deep Learning ist eine ML-Technik. Es lehrt eine Maschine, Eingaben durch Schichten zu verarbeiten, um zu klassifizieren, abzuleiten und das Ergebnis vorherzusagen.
Neuronale Netze: Neuronale Netze arbeiten nach ähnlichen Prinzipien wie die menschlichen Nervenzellen. Sie sind eine Reihe von Algorithmen, die die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen erfassen und die Daten wie ein menschliches Gehirn verarbeiten.
Natural Language Processingc: NLP ist die Wissenschaft vom Lesen, Verstehen und Interpretieren einer Sprache durch eine Maschine. Sobald eine Maschine versteht, was der Benutzer zu kommunizieren beabsichtigt, antwortet sie entsprechend.
Computer Vision: Computer Vision Algorithmen versuchen, ein Bild zu verstehen, indem sie ein Bild zerlegen und verschiedene Teile der Objekte untersuchen. Dies hilft der Maschine dabei, eine Reihe von Bildern zu klassifizieren und daraus zu lernen, um eine bessere Ausgabeentscheidung zu treffen, die auf früheren Beobachtungen basiert.
Cognitive Computing: Cognitive Computing Algorithmen versuchen, das menschliche Gehirn zu imitieren, indem sie Text/Sprache/Bilder/Objekte in der Art und Weise analysieren, wie es ein Mensch tut und versuchen, das gewünschte Ergebnis zu liefern.
Künstliche Intelligenz kann aus einer Vielzahl von Komponenten aufgebaut werden und wird als eine Verschmelzung von funktionieren:
Philosophie
Mathematik
Wirtschaft
Neurowissenschaften
Psychologie
Technische Informatik
Steuerungstheorie und Kybernetik
Linguistik
Lass uns einen detaillierten Blick auf jede dieser Komponenten werfen.

Philosophie
Der Zweck der Philosophie für den Menschen ist es, uns zu helfen, unsere Handlungen und deren Konsequenzen zu verstehen und wie wir bessere Entscheidungen treffen können. Moderne intelligente Systeme können gebaut werden, indem man den verschiedenen Ansätzen der Philosophie folgt, die diese Systeme befähigen, die richtigen Entscheidungen zu treffen, die die Art und Weise widerspiegeln, wie ein idealer Mensch denken und sich verhalten würde. Die Philosophie würde diesen Maschinen helfen, über die Natur des Wissens selbst zu denken und zu verstehen. Sie würde ihnen auch helfen, die Verbindung zwischen Wissen und Handeln durch zielgerichtete Analyse herzustellen, um wünschenswerte Ergebnisse zu erzielen.

Mathematik
Mathematik ist die Sprache des Universums und Systeme, die gebaut werden, um universelle Probleme zu lösen, müssen diese Sprache beherrschen. Damit Maschinen Logik, Berechnung und Wahrscheinlichkeitsrechnung verstehen können, sind sie notwendig.
Die frühesten Algorithmen waren nur mathematische Pfade, um Berechnungen einfach zu machen, bald folgten Theoreme, Hypothesen und mehr, die alle einer vordefinierten Logik folgten, um zu einem Rechenergebnis zu kommen. Die dritte mathematische Anwendung, die Wahrscheinlichkeit, sorgt für genaue Vorhersagen zukünftiger Ergebnisse, auf die die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz ihre Entscheidungen stützen würden.

Wirtschaftswissenschaften
Ökonomie ist das Studium der Art und Weise, wie Menschen Entscheidungen treffen, die ihren bevorzugten Ergebnissen entsprechen. Es geht nicht nur um Geld, obwohl Geld das Medium ist, mit dem die Präferenzen der Menschen in der realen Welt manifestiert werden. Es gibt viele wichtige Konzepte in der Ökonomie, wie z.B. die Designtheorie, Operations Research und Markov Entscheidungsprozesse. Sie alle haben zu unserem Verständnis von „rationalen Agenten“ und Denkgesetzen beigetragen, indem sie die Mathematik nutzen, um zu zeigen, wie diese Entscheidungen auf großen Skalen getroffen werden und wie ihre kollektiven Ergebnisse sind. Diese Arten von entscheidungstheoretischen Techniken helfen, diese intelligenten Systeme zu bauen.

Neurowissenschaft
Da die Neurowissenschaft untersucht, wie das Gehirn funktioniert und die Künstliche Intelligenz versucht, dasselbe zu replizieren, gibt es hier eine offensichtliche Überschneidung. Der größte Unterschied zwischen menschlichen Gehirnen und Maschinen ist, dass Computer millionenfach schneller sind als das menschliche Gehirn, aber das menschliche Gehirn hat immer noch den Vorteil in Bezug auf Speicherkapazität und Vernetzungen. Dieser Vorteil wird langsam mit Fortschritten in der Computer-Hardware und ausgefeilterer Software geschlossen, aber es gibt immer noch eine große Herausforderung zu überwinden, da man immer noch nicht weiß, wie man Computerressourcen nutzen kann, um das Intelligenzniveau des Gehirns zu erreichen.

Psychologie
Die Psychologie kann als die Mitte zwischen den Neurowissenschaften und der Philosophie betrachtet werden. Sie versucht zu verstehen, wie unser speziell konfiguriertes und entwickeltes Gehirn auf Reize reagiert und auf seine Umwelt eingeht, beides ist wichtig, um ein intelligentes System aufzubauen. Die kognitive Psychologie betrachtet das Gehirn als ein informationsverarbeitendes Gerät, das auf der Grundlage von Überzeugungen und Zielen arbeitet, ähnlich wie wir selbst eine intelligente Maschine bauen würden.
Viele kognitive Theorien wurden bereits kodifiziert, um Algorithmen zu bauen, die die Chatbots von heute antreiben.

Computertechnik
Die offensichtlichste Anwendung hier, aber wir haben dies an den Schluss gesetzt, damit du verstehst, worauf all dieses Computer Engineering basieren wird. Die Computertechnik wird all unsere Theorien und Konzepte in eine maschinenlesbare Sprache übersetzen, damit sie ihre Berechnungen durchführen kann, um eine Ausgabe zu produzieren, die wir verstehen können. Jeder Fortschritt in der Computertechnik hat weitere Möglichkeiten eröffnet, noch leistungsfähigere Systeme der Künstlichen Intelligenz zu bauen, die auf fortschrittlichen Betriebssystemen, Programmiersprachen, Informationsmanagementsystemen, Werkzeugen und modernster Hardware basieren.

Kontrolltheorie und Kybernetik
Um wirklich intelligent zu sein, muss ein System in der Lage sein, seine Aktionen zu kontrollieren und zu modifizieren, um den gewünschten Output zu produzieren. Der gewünschte Output wird als eine Zielfunktion definiert, auf die sich das System zubewegt, indem es seine Handlungen basierend auf den Veränderungen in seiner Umgebung kontinuierlich modifiziert, indem es mathematische Berechnungen und Logik verwendet, um sein Verhalten zu messen und zu optimieren.

Linguistik
Alles Denken basiert auf einer gewissen Sprache und ist die verständlichste Darstellung von Gedanken. Die Linguistik hat zur Bildung der natürlichen Sprachverarbeitung geführt, die Maschinen hilft, unsere syntaktische Sprache zu verstehen und auch Ausgaben in einer Weise zu produzieren, die für fast jeden verständlich ist. Eine Sprache zu verstehen ist mehr als nur zu lernen, wie Sätze strukturiert sind, es erfordert auch ein Wissen über den Gegenstand und den Kontext, was zu dem Wissensrepräsentationszweig der Linguistik geführt hat.

Was sind die Arten von Künstlicher Intelligenz?
Nicht alle Arten von KI decken alle oben genannten Bereiche gleichzeitig ab. Verschiedene Arten von Künstlicher Intelligenz werden für unterschiedliche Zwecke gebaut, und so unterscheiden sie sich auch. KI kann basierend auf Typ 1 und Typ 2 (basierend auf Funktionalitäten) klassifiziert werden. Hier ist eine kurze Einführung in den ersten Typ.

3 Typen von Künstlicher Intelligenz
Künstliche Enge Intelligenz (ANI)
Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)
Künstliche Superintelligenz (ASI)

Lass uns einen detaillierten Blick darauf werfen.

Was ist Künstliche Enge Intelligenz (ANI)?
Dies ist die häufigste Form der KI, die du auf dem Markt findest. Diese Systeme der Künstlichen Intelligenz sind darauf ausgelegt, ein einziges Problem zu lösen und können eine einzige Aufgabe wirklich gut ausführen. Per Definition haben sie begrenzte Fähigkeiten, wie z.B. die Empfehlung eines Produktes für einen E-Commerce Nutzer oder die Vorhersage des Wetters. Das ist die einzige Art von Künstlicher Intelligenz, die heute existiert. Sie sind in der Lage, der menschlichen Funktionsweise in sehr spezifischen Kontexten nahe zu kommen und sie in vielen Fällen sogar zu übertreffen, aber nur in sehr kontrollierten Umgebungen mit einer begrenzten Anzahl von Parametern.
Was ist Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)?
AGI ist immer noch ein theoretisches Konzept. Es ist definiert als KI, die kognitive Funktionen auf menschlichem Niveau hat, in einer Vielzahl von Bereichen wie Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung, rechnerische Funktionen und logisches Denken und so weiter.
Wir sind noch weit davon entfernt, ein AGI-System zu bauen. Ein AGI-System müsste aus tausenden von Künstlichen Engen Intelligenzsystemen bestehen, die im Tandem arbeiten und miteinander kommunizieren, um das menschliche Denken nachzuahmen. Selbst mit den fortschrittlichsten Rechensystemen und Infrastrukturen, wie Fujitsus K oder IBMs Watson, haben sie 40 Minuten gebraucht, um eine einzige Sekunde neuronaler Aktivität zu simulieren. Dies spricht sowohl für die immense Komplexität und Vernetzung des menschlichen Gehirns, als auch für die Größe der Herausforderung, eine AGI mit unseren derzeitigen Ressourcen zu bauen.

Was ist eine künstliche Superintelligenz (ASI)?
Wir betreten hier fast schon Science-Fiction-Territorium, aber ASI wird als die logische Weiterentwicklung von AGI gesehen. Eine künstliche Superintelligenz (ASI) würde in der Lage sein, alle menschlichen Fähigkeiten zu übertreffen. Dies würde die Entscheidungsfindung, das Treffen rationaler Entscheidungen und sogar Dinge wie das Schaffen besserer Kunst und den Aufbau emotionaler Beziehungen einschließen.
Sobald wir Künstliche Allgemeine Intelligenz erreichen, wären KI-Systeme schnell in der Lage, ihre Fähigkeiten zu verbessern und in Bereiche vorzudringen, von denen wir vielleicht nicht einmal geträumt haben. Während der Abstand zwischen AGI und ASI relativ gering wäre (manche sagen, nur eine Nanosekunde, denn so schnell würde die Künstliche Intelligenz lernen), lässt der lange Weg, der vor uns liegt, bis zur AGI selbst, dies als ein Konzept erscheinen, das weit in der Zukunft liegt.

Starke und schwache Künstliche Intelligenz
Die umfangreiche Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz unterteilt diese noch in zwei weitere Kategorien, nämlich in starke und schwache Künstliche Intelligenz. Die Begriffe wurden von John Searle geprägt, um das Leistungsniveau verschiedener Arten von KI-Maschinen zu unterscheiden. Hier sind einige der Kernunterschiede zwischen ihnen.

Schwache KI Starke KI
Es ist eine enge Anwendung mit einem begrenzten Umfang. Es handelt sich um eine breitere Anwendung mit einem größeren Umfang.
Diese Anwendung ist gut in bestimmten Aufgaben. Diese Anwendung hat eine unglaubliche Intelligenz auf menschlichem Niveau.
Sie nutzt überwachtes und unüberwachtes Lernen, um Daten zu verarbeiten. Sie nutzt Clustering und Assoziationen, um Daten zu verarbeiten.
Beispiel: Siri, Alexa. Beispiel: Advanced Robotics
Typ 2 (Basierend auf Funktionalitäten)
Reaktive Maschinen
Eine der einfachsten Formen der KI, sie hat kein Vorwissen und nutzt keine Informationen aus der Vergangenheit für zukünftige Aktionen. Sie ist eine der ältesten Formen der KI, besitzt aber nur begrenzte Fähigkeiten. Sie verfügt über keine gedächtnisbasierte Funktionalität. Sie können auch nicht lernen und können automatisch auf eine begrenzte Anzahl von Eingaben reagieren. Diese Art von KI kann sich nicht darauf verlassen, dass sie ihre Operationen basierend auf dem Gedächtnis verbessert. Ein populäres Beispiel für eine reaktive KI-Maschine ist IBMs Deep Blue, eine Maschine, die 1997 den Schachgroßmeister Garry Kasparov schlug.

Begrenzter Speicher
KI-Systeme, die Erfahrungen nutzen können, um zukünftige Entscheidungen zu beeinflussen, werden als Limited Memory bezeichnet. Nahezu alle KI-Anwendungen fallen unter diese Kategorie. KI-Systeme werden mit Hilfe von großen Datenmengen trainiert, die in ihrem Speicher als eine Art Referenz für zukünftige Probleme gespeichert werden. Nehmen wir das Beispiel der Bilderkennung. KI wird mit Hilfe von tausenden von Bildern und deren Beschriftungen trainiert, um sie zu lehren. Wenn das Bild nun gescannt wird, nutzt sie die Trainingsbilder als Referenz und versteht den Inhalt des Bildes, das ihr präsentiert wird, basierend auf ihrer „Lernerfahrung“. Seine Genauigkeit nimmt mit der Zeit zu.

Theory of Mind
Diese Art von KI ist nur ein Konzept oder eine Arbeit in Arbeit und würde einige Verbesserungen benötigen, bevor sie vollständig ist. Sie wird derzeit erforscht und soll dazu dienen, die Emotionen, Bedürfnisse, Überzeugungen und Gedanken der Menschen besser zu verstehen. Künstliche emotionale Intelligenz ist eine aufstrebende Industrie und ein interessanter Bereich, aber das Erreichen dieser Ebene des Verständnisses wird Zeit und Mühe erfordern. Um die menschlichen Bedürfnisse wirklich zu verstehen, müsste die KI-Maschine den Menschen als Individuum wahrnehmen, dessen Geist von mehreren Faktoren geprägt ist.

Selbst-Bewusstsein
Eine Art von KI, die ein eigenes Bewusstsein hat, super-intelligent und selbstbewusst ist. Auch diese Art von KI existiert noch nicht, aber wenn sie erreicht wird, wird sie einer der größten Meilensteine auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz sein. Sie kann als die letzte Stufe der Entwicklung betrachtet werden und existiert nur hypothetisch. Eine selbstbewusste KI wäre so weit entwickelt, dass sie in der Lage wäre, dem menschlichen Gehirn ähnlich zu sein. Es kann extrem gefährlich sein, eine KI zu erschaffen, die bis zu dieser Stufe fortgeschritten ist, da sie eigene Ideen und Gedanken besitzen kann und den Intellekt des Menschen leicht ausmanövrieren könnte.

Vernunft in der KI
Reasoning ist definiert als der Prozess des Ziehens von logischen Schlussfolgerungen und Vorhersagen, basierend auf dem vorhandenen Wissen, den Fakten und den Überzeugungen, die vorhanden sind. Es ist ein allgemeiner Prozess des rationalen Denkens, um Erkenntnisse und Schlussfolgerungen aus den vorliegenden Daten zu ziehen. Es ist essentiell und entscheidend in der künstlichen Intelligenz, damit Maschinen lernen und rational denken können, wie das menschliche Gehirn. Die Entwicklung des Denkens in der KI führt zu einer menschenähnlichen Leistung der Maschine.

Die verschiedenen Arten von Reasoning in der KI sind:

Common Sense Reasoning
Deduktives Schlussfolgern
Induktives Schlussfolgern
Abduktives Schlussfolgern
Nicht-monotonisches Schlussfolgern
Monotones Schlussfolgern
Was ist der Zweck von Künstlicher Intelligenz?
Der Zweck von Künstlicher Intelligenz ist es, die menschlichen Fähigkeiten zu unterstützen und uns zu helfen, fortschrittliche Entscheidungen mit weitreichenden Konsequenzen zu treffen. Das ist die Antwort von einem technischen Standpunkt aus. Aus philosophischer Sicht hat die Künstliche Intelligenz das Potenzial, den Menschen zu helfen, ein sinnvolleres Leben ohne harte Arbeit zu führen und das komplexe Netz von miteinander verbundenen Individuen, Unternehmen, Staaten und Nationen so zu steuern, dass es für die gesamte Menschheit von Vorteil ist.
Derzeit ist der Zweck der Künstlichen Intelligenz derselbe wie bei all den verschiedenen Werkzeugen und Techniken, die wir in den letzten tausend Jahren erfunden haben – die menschliche Arbeit zu vereinfachen und uns zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Künstliche Intelligenz wurde auch als unsere letzte Erfindung angepriesen, eine Schöpfung, die bahnbrechende Werkzeuge und Dienste erfinden würde, die exponentiell verändern würden, wie wir unser Leben führen, indem sie hoffentlich Streit, Ungleichheit und menschliches Leid beseitigen.
Das ist aber alles noch in weiter Zukunft – wir sind noch weit von solchen Ergebnissen entfernt. Momentan wird Künstliche Intelligenz vor allem von Unternehmen genutzt, um ihre Prozesse effizienter zu gestalten, ressourcenintensive Aufgaben zu automatisieren und Vorhersagen zu treffen, die auf harten Daten und nicht auf dem Bauchgefühl basieren. Wie bei allen anderen Technologien auch, müssen die Forschungs- und Entwicklungskosten von Unternehmen und Behörden subventioniert werden, bevor sie für den Laien zugänglich werden.

Wo wird Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt?
KI wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, um Einblicke in das Nutzerverhalten zu geben und auf Basis der Daten Empfehlungen auszusprechen. Googles prädiktiver Suchalgorithmus nutzt zum Beispiel vergangene Nutzerdaten, um vorherzusagen, was ein Nutzer als nächstes in die Suchleiste eintippen würde. Netflix nutzt vergangene Nutzerdaten, um zu empfehlen, welchen Film ein Nutzer als nächstes sehen möchte, um den Nutzer an die Plattform zu binden und die Sehdauer zu erhöhen. Facebook nutzt vergangene Daten der Nutzer, um automatisch Vorschläge zum Taggen deiner Freunde zu geben, basierend auf ihren Gesichtszügen in ihren Bildern. KI wird überall von großen Organisationen eingesetzt, um das Leben der Nutzer einfacher zu machen. Die Anwendungen von Künstlicher Intelligenz fallen im Großen und Ganzen unter die Kategorie der Datenverarbeitung, die Folgendes beinhaltet:

Die Suche in Daten und die Optimierung der Suche, um die relevantesten Ergebnisse zu erhalten.
Logik-Ketten für Wenn-Dann-Schlussfolgerungen, die angewendet werden können, um eine Reihe von Befehlen basierend auf Parametern auszuführen
Mustererkennung zur Identifizierung signifikanter Muster in großen Datensätzen für einzigartige Einblicke
Angewandte probabilistische Modelle zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse
Was sind die Vorteile von Künstlicher Intelligenz?
Es gibt keinen Zweifel daran, dass Technologie unser Leben besser gemacht hat. Von Musikempfehlungen, Kartenanweisungen, mobilem Banking bis hin zur Betrugsprävention haben KI und andere Technologien die Macht übernommen. Es ist ein schmaler Grat zwischen Fortschritt und Zerstörung. Es gibt immer zwei Seiten einer Medaille, und das ist auch bei KI der Fall. Lass uns einen Blick auf einige Vorteile der Künstlichen Intelligenz werfen.

Vorteile von Künstlicher Intelligenz (KI)
Reduktion von menschlichen Fehlern
24×7 verfügbar
Hilft bei sich wiederholenden Arbeiten
Digitale Unterstützung
Schnellere Entscheidungen
Rationaler Entscheidungsträger
Medizinische Anwendungen
Verbessert die Sicherheit
Effiziente Kommunikation
Schauen wir uns das genauer an

Reduktion von menschlichen Fehlern

In einem Modell der künstlichen Intelligenz werden alle Entscheidungen aus den zuvor gesammelten Informationen getroffen, nachdem ein bestimmter Satz von Algorithmen angewendet wurde. Daher werden Fehler reduziert und die Chancen auf Genauigkeit steigen mit einem höheren Grad an Präzision. Wenn ein Mensch eine Aufgabe ausführt, gibt es immer eine Chance auf Fehler. Wir werden nicht von Algorithmen und Programmen angetrieben und daher kann KI genutzt werden, um solche menschlichen Fehler zu vermeiden.

24×7 verfügbar

Während ein durchschnittlicher Mensch 6-8 Stunden am Tag arbeitet, schafft es KI, dass Maschinen 24×7 arbeiten, ohne Pausen oder Langeweile. Wie man vielleicht weiß, haben Menschen nicht die Fähigkeit, über einen langen Zeitraum zu arbeiten, unser Körper braucht Ruhe. Ein KI-gesteuertes System braucht keine Pausen zwischendurch und wird am besten für Aufgaben eingesetzt, die 24/7 Konzentration erfordern.

Hilft bei sich wiederholenden Arbeiten

KI kann alltägliche menschliche Aufgaben auf produktive Weise automatisieren und ihnen mehr Freiraum für Kreativität geben – vom Versenden einer Dankesmail oder dem Überprüfen von Dokumenten bis hin zum Entrümpeln oder Beantworten von Anfragen. Eine sich wiederholende Aufgabe wie das Zubereiten von Essen in einem Restaurant oder in einer Fabrik kann verpfuscht werden, weil der Mensch müde oder uninteressiert für eine lange Zeit ist. Solche Aufgaben können mit Hilfe von KI effizient erledigt werden.

Digitale Assistenz

Viele der hochentwickelten Organisationen nutzen digitale Assistenten, um mit den Nutzern zu interagieren und so menschliche Ressourcen zu sparen. Diese digitalen Assistenten werden auch auf vielen Webseiten eingesetzt, um Nutzeranfragen zu beantworten und eine reibungslos funktionierende Oberfläche zu bieten. Chatbots sind ein gutes Beispiel dafür. Lies hier, um mehr darüber zu erfahren, wie man einen AI Chatbot baut.

Schnellere Entscheidungen

KI und andere Technologien können Maschinen dazu bringen, Entscheidungen schneller zu treffen als ein durchschnittlicher Mensch, um Aktionen schneller auszuführen. Das liegt daran, dass der Mensch beim Treffen einer Entscheidung dazu neigt, viele Faktoren zu analysieren, sowohl emotional als auch praktisch, im Gegensatz zu KI-gesteuerten Maschinen, die schnell programmierte Ergebnisse liefern.

Rationale Entscheidungsträger

Wir Menschen haben uns zwar technologisch sehr weit entwickelt, aber wenn es um Entscheidungen geht, lassen wir immer noch unsere Emotionen die Oberhand gewinnen. In bestimmten Situationen wird es wichtig, schnelle, effiziente und logische Entscheidungen zu treffen, ohne dass unsere Emotionen unser Denken kontrollieren. KI-gestützte Entscheidungsfindung wird mit Hilfe von Algorithmen gesteuert und somit gibt es keinen Raum für emotionale Entscheidungsfindung. Dies stellt sicher, dass die Effizienz nicht beeinträchtigt wird und erhöht die Produktivität.

Medizinische Anwendungen

Einer der größten Vorteile von Künstlicher Intelligenz ist der Einsatz in der medizinischen Industrie. Ärzte sind nun in der Lage, mit Hilfe von medizinischen Anwendungen, die für KI gebaut wurden, die Gesundheitsrisiken ihrer Patienten zu beurteilen. Die Radiochirurgie wird eingesetzt, um Tumore so zu operieren, dass umliegendes Gewebe nicht beschädigt wird und keine weiteren Schäden entstehen. Medizinische Fachkräfte wurden geschult, um KI für die Chirurgie zu nutzen. Sie können auch dabei helfen, verschiedene neurologische Störungen effizient zu erkennen und zu überwachen und die Gehirnfunktionen zu stimulieren.

Verbessert die Sicherheit

Mit dem Fortschritt in der Technologie besteht die Möglichkeit, dass sie für falsche Zwecke wie Betrug und Identitätsdiebstahl eingesetzt wird. Aber wenn sie richtig eingesetzt wird, kann KI sehr hilfreich sein, um unsere Sicherheit intakt zu halten. Sie wird entwickelt, um unser Leben und unser Eigentum zu schützen. Ein großer Bereich, in dem wir bereits die Implementierung von KI in der Sicherheit sehen können, ist Cybersecurity. KI hat die Art und Weise, wie wir uns vor Cyber-Bedrohungen schützen können, komplett verändert.
Lies hier weiter, um mehr über KI in der Cybersecurity zu erfahren und wie sie hilft.

Effiziente Kommunikation

Noch vor ein paar Jahren konnten Menschen, die nicht dieselbe Sprache sprechen, nur mit Hilfe eines menschlichen Übersetzers, der beide Sprachen versteht und spricht, miteinander kommunizieren. Mit Hilfe von KI gibt es ein solches Problem nicht mehr. Natural Language Processing oder NLP ermöglicht es Systemen, Wörter von einer Sprache in eine andere zu übersetzen, wodurch ein Mittelsmann überflüssig wird. Google translate ist sehr weit fortgeschritten und bietet sogar ein Audiobeispiel, wie ein Wort/Satz in einer anderen Sprache ausgesprochen werden muss.

Was sind die Nachteile von Künstlicher Intelligenz?
Nachteile von Künstlicher Intelligenz (KI)
Kostenüberschreitungen
Mangel an Talenten
Mangel an praktischen Produkten
Fehlen von Standards in der Softwareentwicklung
Potenzial für Missbrauch
Starke Abhängigkeit von Maschinen
Benötigt Supervision
Schauen wir sie uns genauer anKostenüberschreitungen
Was die KI von der normalen Softwareentwicklung unterscheidet, ist die Skala, in der sie arbeitet. Durch diesen Maßstab würden die benötigten Rechenressourcen exponentiell ansteigen, was die Kosten in die Höhe treibt, was uns zum nächsten Punkt bringt.

Mangel an Talenten
Da es sich um ein noch recht junges Feld handelt, gibt es einen Mangel an erfahrenen Fachleuten, und die besten werden schnell von Unternehmen und Forschungsinstituten abgeworben. Das erhöht die Kosten für Talente, was die Preise für die Implementierung von Künstlicher Intelligenz weiter in die Höhe treibt.

Mangel an praktischen Produkten
Bei all dem Hype, der um KI gemacht wird, scheint sie nicht viel vorzuweisen zu haben. Zugegeben, es gibt Anwendungen wie Chatbots und Empfehlungsmaschinen, aber die Anwendungen scheinen nicht darüber hinaus zu gehen. Das macht es schwierig, mehr Geld in die Verbesserung der KI-Fähigkeiten zu stecken.

Fehlende Standards in der Softwareentwicklung
Der wahre Wert von Künstlicher Intelligenz liegt in der Zusammenarbeit, wenn verschiedene KI-Systeme zusammenkommen, um eine größere, wertvollere Anwendung zu bilden. Aber ein Mangel an Standards in der KI-Softwareentwicklung bedeutet, dass es für verschiedene Systeme schwierig ist, miteinander zu „sprechen“. Die Entwicklung von Software für Künstliche Intelligenz selbst ist deshalb langsam und teuer, was die Entwicklung von KI zusätzlich behindert.

Potenzial für Missbrauch
Die Macht der Künstlichen Intelligenz ist gewaltig und sie hat das Potenzial, große Dinge zu erreichen. Leider hat sie aber auch das Potenzial, missbraucht zu werden. Künstliche Intelligenz an sich ist ein neutrales Werkzeug, das für alles Mögliche genutzt werden kann, aber wenn es in die falschen Hände gerät, hätte das ernsthafte Auswirkungen. In diesem aufkeimenden Stadium, in dem die Auswirkungen von KI-Entwicklungen noch nicht vollständig verstanden werden, könnte das Potenzial für Missbrauch sogar noch höher sein.

Starke Abhängigkeit von Maschinen

Die meisten Menschen sind bereits in hohem Maße von Anwendungen wie Siri und Alexa abhängig. Durch die ständige Unterstützung von Maschinen und Anwendungen verlieren wir unsere Fähigkeit, kreativ zu denken. Indem wir komplett von Maschinen abhängig werden, verlieren wir das Erlernen einfacher Lebensfertigkeiten, werden fauler und ziehen eine Generation von hochgradig abhängigen Individuen auf.

Benötigt Supervision

Algorithmen funktionieren sehr gut, sie sind effizient und führen die Aufgabe wie programmiert aus. Der Nachteil ist jedoch, dass wir die Funktion immer noch ständig überwachen müssen. Obwohl die Aufgabe von Maschinen ausgeführt wird, müssen wir sicherstellen, dass keine Fehler gemacht werden. Ein Beispiel dafür, warum eine Überwachung notwendig ist, ist Microsofts KI-Chat-Bot namens „Tay“. Der Chat-Bot wurde so modelliert, dass er wie ein Teenager-Mädchen spricht, indem er durch Online-Konversationen lernt. Der Chat-Bot lernte grundlegende Konversationsfähigkeiten und tweetete aufgrund von Internet-Trollen hochpolitische und falsche Informationen.

Voraussetzungen für künstliche Intelligenz?
Als Anfänger sind hier einige der Grundvoraussetzungen, die helfen, mit dem Thema anzufangen.

Ein starker Halt in Mathematik – nämlich Kalkül, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Ein gutes Maß an Erfahrung in Programmiersprachen wie Java oder Python.
Einen starken Halt im Verstehen und Schreiben von Algorithmen.
Einen starken Hintergrund in Datenanalyse.
Ein gutes Maß an Wissen in diskreter Mathematik.
Der Wille, Sprachen für maschinelles Lernen zu lernen.
Anwendungen von Künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft?

KI hat wirklich das Potenzial, viele Branchen zu transformieren, mit einer großen Bandbreite an möglichen Anwendungsfällen. Was all diese verschiedenen Branchen und Anwendungsfälle gemeinsam haben, ist, dass sie alle datengetrieben sind. Da Künstliche Intelligenz im Kern ein effizientes Datenverarbeitungssystem ist, gibt es überall eine Menge Optimierungspotenzial.

Werfen wir einen Blick auf die Branchen, in denen KI derzeit glänzt.Gesundheitswesen:
Verwaltung: KI-Systeme helfen bei den routinemäßigen, alltäglichen Verwaltungsaufgaben, um menschliche Fehler zu minimieren und die Effizienz zu maximieren. Transkriptionen von medizinischen Notizen durch NLP und hilft, Patienteninformationen zu strukturieren, um sie für Ärzte leichter lesbar zu machen.
Telemedizin: In Nicht-Notfall-Situationen können sich Patienten an das KI-System eines Krankenhauses wenden, um ihre Symptome zu analysieren, ihre Vitalwerte einzugeben und zu beurteilen, ob eine medizinische Behandlung notwendig ist. Dies reduziert die Arbeitsbelastung des medizinischen Personals, indem nur die wichtigsten Fälle an sie herangetragen werden.
Assistierte Diagnostik: Durch Computer Vision und Faltungsneuronale Netze ist KI nun in der Lage, MRT-Scans zu lesen, um auf Tumore und andere bösartige Wucherungen zu prüfen, und zwar exponentiell schneller als Radiologen es können, mit einer deutlich geringeren Fehlermarge.
Roboter-assistierte Chirurgie: Roboterchirurgen haben eine sehr geringe Fehlertoleranz und können rund um die Uhr Operationen durchführen, ohne sich zu erschöpfen. Da sie mit einer so hohen Genauigkeit operieren, sind sie weniger invasiv als traditionelle Methoden, was potenziell die Erholungszeit der Patienten im Krankenhaus reduziert.
Vital Stats Monitoring: Der Gesundheitszustand einer Person ist ein fortlaufender Prozess, der von den unterschiedlichen Werten der jeweiligen Vitalwerte abhängt. Da tragbare Geräte mittlerweile einen Massenmarkt erreicht haben, sind diese Daten nicht auf Abruf verfügbar, sondern warten nur darauf, analysiert zu werden, um verwertbare Erkenntnisse zu liefern. Da die Vitalwerte das Potenzial haben, gesundheitliche Schwankungen vorherzusagen, noch bevor der Patient sich dessen bewusst ist, gibt es hier eine Menge lebensrettender Anwendungen.

E-Commerce
Bessere Empfehlungen: Dies ist in der Regel das erste Beispiel, das Menschen nennen, wenn sie nach geschäftlichen Anwendungen von KI gefragt werden, und das liegt daran, dass dies ein Bereich ist, in dem KI bereits großartige Ergebnisse geliefert hat. Die meisten großen E-Commerce-Unternehmen haben Künstliche Intelligenz eingesetzt, um Produktempfehlungen zu geben, die für die Nutzer interessant sein könnten, was zu einer beträchtlichen Steigerung ihrer Gewinne geführt hat.
Chatbots: Ein weiteres berühmtes Beispiel ist die Verbreitung von Chatbots mit künstlicher Intelligenz in allen Branchen und auf jeder anderen Website, die wir zu besuchen scheinen. Diese Chatbots bedienen Kunden nun auch zu ungeraden Stunden und zu Stoßzeiten und beseitigen den Engpass der begrenzten menschlichen Ressourcen.
Filtern von Spam und gefälschten Bewertungen: Aufgrund des hohen Volumens an Rezensionen, die Seiten wie Amazon erhalten, wäre es für menschliche Augen unmöglich, diese zu scannen, um bösartige Inhalte herauszufiltern. Durch die Kraft von NLP kann künstliche Intelligenz diese Rezensionen auf verdächtige Aktivitäten scannen und sie herausfiltern, was zu einem besseren Käufererlebnis führt.
Optimierung der Suche: Der gesamte E-Commerce hängt davon ab, dass die Nutzer nach dem suchen, was sie wollen, und es auch finden können. Künstliche Intelligenz optimiert die Suchergebnisse basierend auf tausenden von Parametern, um sicherzustellen, dass die Nutzer genau das Produkt finden, nach dem sie suchen.
Supply-Chain: KI wird eingesetzt, um die Nachfrage nach verschiedenen Produkten in verschiedenen Zeiträumen vorherzusagen, so dass sie ihre Bestände verwalten können, um die Nachfrage zu erfüllen.
Personalwesen
Arbeitskultur aufbauen: KI wird eingesetzt, um Mitarbeiterdaten zu analysieren und sie in die richtigen Teams zu platzieren, Projekte auf Basis ihrer Kompetenzen zuzuweisen, Feedback über den Arbeitsplatz zu sammeln und sogar zu versuchen, vorherzusagen, ob sie kurz davor sind, das Unternehmen zu verlassen.
Einstellen: Mit NLP kann KI tausende von Lebensläufen in Sekundenschnelle durchgehen und feststellen, ob sie gut zusammenpassen. Das ist vorteilhaft, weil es frei von menschlichen Fehlern oder Voreingenommenheit ist und die Dauer der Einstellungszyklen erheblich reduzieren würde.
Roboter in der KI
Der Bereich der Robotik hat sich schon weiterentwickelt, bevor KI Realität wurde. Zum jetzigen Zeitpunkt hilft die künstliche Intelligenz der Robotik, mit effizienten Robotern schneller zu innovieren. Roboter in KI haben Anwendungen in allen Vertikalen und Branchen gefunden, besonders in der Fertigungs- und Verpackungsindustrie. Hier sind ein paar Anwendungen von Robotern in KI:

Montage
KI zusammen mit fortschrittlichen Vision-Systemen kann bei der Kurskorrektur in Echtzeit helfen.
Es hilft Robotern auch zu lernen, welcher Weg der beste für einen bestimmten Prozess ist, während er in Betrieb ist.
Kundenbetreuung
KI-fähige Roboter werden im Kundenservice im Einzelhandel und im Gastgewerbe eingesetzt
Diese Roboter nutzen natürliche Sprachverarbeitung, um mit Kunden intelligent und wie ein Mensch zu interagieren
Je mehr diese Systeme mit Menschen interagieren, desto mehr lernen sie mit Hilfe von maschinellem Lernen
Verpackung
KI ermöglicht schnelleres, billigeres und genaueres Verpacken
Sie hilft dabei, bestimmte Bewegungen, die ein Roboter ausführt, zu speichern und ständig zu verfeinern, was das Installieren und Bewegen von Robotersystemen erleichtert
Open Source Robotik
Robotersysteme werden heute als Open-Source-Systeme mit KI-Fähigkeiten verkauft.
Auf diese Weise können die Benutzer den Robotern beibringen, individuelle Aufgaben zu erfüllen, die auf einer bestimmten Anwendung basieren
Z.B.: Landwirtschaft im kleinen Maßstab

Die meistgenutzten Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz
Googles KI-gestützte Vorhersagen (z.B.: Google Maps)
Ride-Sharing-Anwendungen (z.B.: Uber, Lyft)
KI-Autopilot in kommerziellen Flügen
Spam-Filter für Emails
Plagiatsprüfer und -tools
Gesichtserkennung
Suchempfehlungen
Voice-to-Text Funktionen
Smarte persönliche Assistenten (z.B.: Siri, Alexa)
Betrugsschutz und -prävention.
Künstliche Intelligenz Jobs
Laut Indeed hat sich die Nachfrage nach KI-Fähigkeiten in den letzten drei Jahren mehr als verdoppelt. Die Stellenausschreibungen sind um 119% gestiegen. Heute kann das Training eines bildverarbeitenden Algorithmus innerhalb von Minuten erledigt werden, früher dauerte die gleiche Aufgabe Stunden. Verglichen mit der Anzahl der Stellenausschreibungen gibt es einen Mangel an Fachkräften mit den notwendigen Fähigkeiten. Ein paar Fähigkeiten, die man lernen muss, bevor man in eine KI-Karriere eintaucht, sind Bayes’sche Netzwerke und Neuronale Netze, Informatik (Erfahrung mit Programmiersprachen), Physik, Robotik und verschiedene Stufen der Mathematik wie Kalkül und Statistik. Wenn du dich für eine Karriere in der KI interessierst, solltest du dir über die verschiedenen Jobmöglichkeiten in diesem Bereich im Klaren sein.

Lass uns einen genaueren Blick auf die verschiedenen Jobrollen in der Welt der KI werfen und welche Fähigkeiten man für jede Jobrolle besitzen muss.

Ingenieur für maschinelles Lernen
Die Rolle des Machine Learning Engineers ist für jemanden geeignet, der aus dem Bereich Data Science oder angewandter Forschung kommt. Er/sie muss außerdem ein gründliches Verständnis für mehrere Programmiersprachen vorweisen können. Er/sie sollte in der Lage sein, prädiktive Modelle anzuwenden und NLP zu nutzen, wenn er/sie mit riesigen Datensätzen arbeitet. Vertrautheit mit Softwareentwicklungs-IDE-Tools wie Eclipse und IntelliJ ist ebenfalls wichtig. Machine Learning Engineers sind meist für den Aufbau und die Verwaltung von Plattformen für verschiedene ML-Projekte verantwortlich. Das jährliche Durchschnittsgehalt eines ML-Ingenieurs liegt bei 114.856 $. Unternehmen stellen typischerweise Personen ein, die einen Master-Abschluss und tiefgreifende Kenntnisse über Java, Python und Scala haben. Die Qualifikationsanforderungen können von Unternehmen zu Unternehmen variieren, aber analytische Fähigkeiten und Erfahrung mit Cloud-Anwendungen sind ein Plus.

Datenwissenschaftler
Das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer und komplexer Datensätze durch den Einsatz von ML und Predictive Analytics ist eine der Hauptaufgaben eines Data Scientist. Data Scientists helfen auch bei der Entwicklung von Algorithmen, die das Sammeln und Bereinigen von Daten für die Analyse ermöglichen. Das jährliche Durchschnittsgehalt eines Data Scientist liegt bei $120.931 und die erforderlichen Fähigkeiten sind wie folgt

Hive
Hadoop
MapReduce
Pig
Spark
Python
Scala
SQL
Obwohl die geforderten Fähigkeiten von Unternehmen zu Unternehmen variieren können, verlangen die meisten Unternehmen einen Master- oder Doktortitel in Informatik. Für einen Data Scientist, der ein KI-Entwickler werden will, würde ein fortgeschrittener Informatikabschluss triumphieren. Neben der Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verstehen, muss er/sie über starke analytische und kommunikative Fähigkeiten verfügen, um seine/ihre Ergebnisse mit den Geschäftsführern zu kommunizieren.

Business Intelligence Entwickler
Eine Karriere in der KI beinhaltet auch die Position des Business Intelligence (BI) Entwicklers. Eines der Hauptziele dieser Rolle ist es, komplexe Datensätze zu analysieren, die dabei helfen, Geschäfts- und Markttrends zu identifizieren. Ein BI-Entwickler verdient ein jährliches Median-Gehalt von 92.278 $. Zu den Aufgaben eines BI-Entwicklers gehören das Entwerfen, Modellieren und Pflegen komplexer Daten in Cloud-basierten Datenplattformen. Wenn du dich für diese Rolle interessierst, musst du sowohl starke technische als auch analytische Fähigkeiten haben. Du solltest in der Lage sein, Lösungen an Kollegen zu kommunizieren, die kein technisches Wissen besitzen und Problemlösungsfähigkeiten zeigen. Ein BI-Entwickler sollte einen Bachelor-Abschluss in einem verwandten Fachgebiet haben. Berufserfahrung oder Zertifizierungen sind ebenfalls sehr erwünscht.

Erforderliche Fähigkeiten wären Data Mining, SQL Abfragen, SQL Server Reporting Services, BI Technologien und Data Warehouse Design.

Forschungswissenschaftler
Ein Research Scientist ist eine der führenden Karrieren in der Künstlichen Intelligenz. Er/sie sollte ein Experte in mehreren Disziplinen wie angewandter Mathematik, Deep Learning, maschinellem Lernen und Computational Statistics sein. Kandidaten müssen umfangreiche Kenntnisse über Computerwahrnehmung, grafische Modelle, Reinforcement Learning und NLP haben.

Ähnlich wie bei Data Scientists wird von einem Research Scientist ein Master- oder Doktortitel in Computerwissenschaften erwartet. Das jährliche Median-Gehalt wird mit 99.809 $ angegeben.

Die meisten Unternehmen sind auf der Suche nach jemandem, der ein tiefes Verständnis für paralleles Rechnen, verteiltes Rechnen, Benchmarking und maschinelles Lernen hat.

Big Data Ingenieur/Architekt
Unter den verschiedenen Jobs im Bereich der KI haben Big Data Engineer/Architects den bestbezahlten Job mit einem jährlichen Durchschnittsgehalt von 151.307 $. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung eines Ökosystems, das es Geschäftssystemen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten zu sammeln. Im Vergleich zu Data Scientists werden Big-Data-Architekten oder -Ingenieure typischerweise mit Aufgaben betraut, die mit der Planung, dem Design und der Entwicklung der Big-Data-Umgebung auf Spark und Hadoop zusammenhängen.

Unternehmen suchen nach Personen, die Erfahrung in C++, Java, Python und Scala vorweisen können. Kenntnisse in Data Mining, Datenvisualisierung und Datenmigration sind von Vorteil. Ein Doktortitel in Mathematik oder einem verwandten Bereich der Informatik wäre ein Bonus.

Karrieretrends in der Künstlichen Intelligenz
Jobs in der KI haben in den letzten Jahren stetig zugenommen und werden auch in Zukunft immer schneller wachsen. 57% der indischen Unternehmen freuen sich darauf, die richtigen Talente einzustellen, um der Marktstimmung gerecht zu werden. Im Durchschnitt sind die Gehälter von Aspiranten, die erfolgreich in KI-Rollen gewechselt haben, um 60-70% gestiegen. Mumbai bleibt im Wettbewerb hoch, gefolgt von Bangalore und Chennai. Laut einer Studie ist die Nachfrage nach KI-Jobs gestiegen, aber effiziente Arbeitskräfte haben damit nicht Schritt gehalten. Laut WEF werden bis zum Jahr 2020 133 Millionen Arbeitsplätze im Bereich der Künstlichen Intelligenz geschaffen.

Was ist Maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der einen der Kerngedanken der Künstlichen Intelligenz definiert – die Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen, anstatt nur aus Anweisungen.
Machine Learning Algorithmen lernen und verbessern sich automatisch, indem sie aus ihrem Output lernen. Sie brauchen keine expliziten Anweisungen, um den gewünschten Output zu produzieren. Sie lernen, indem sie ihre zugänglichen Datensätze beobachten und sie mit Beispielen der endgültigen Ausgabe vergleichen. Sie untersuchen die endgültige Ausgabe auf erkennbare Muster und versuchen, die Facetten nachzubilden, um eine Ausgabe zu erzeugen.

Künstliche Intelligenz vs. Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden oft synonym verwendet, und obwohl maschinelles Lernen eine Untergruppe der Künstlichen Intelligenz ist, gibt es ein paar Unterschiede zwischen den beiden. Zu deiner Information haben wir ein paar Unterschiede unten aufgelistet.

Künstliche Intelligenz – Maschinelles Lernen
KI zielt darauf ab, ein intelligentes Computersystem wie den Menschen zu machen, um komplexe Probleme zu lösen. ML ermöglicht es Maschinen, aus Daten zu lernen, so dass sie genaue Ergebnisse liefern können.
Es beschäftigt sich hauptsächlich mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. ML beschäftigt sich mit strukturierten und halbstrukturierten Daten.
Basierend auf den Fähigkeiten kann KI in drei Typen unterteilt werden. Schwache KI, Allgemeine KI und Starke KI. ML wird ebenfalls in 3 Typen unterteilt – Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning.
Bei KI-Systemen geht es darum, die Erfolgschancen zu maximieren. Beim maschinellen Lernen geht es vor allem um Genauigkeit und Muster.
KI arbeitet daran, ein intelligentes System zu schaffen, das verschiedene komplexe Aufgaben ausführen kann. ML ermöglicht es Maschinen, aus Daten zu lernen, so dass sie einen genauen Output geben können.
KI ermöglicht es einer Maschine, menschliches Verhalten zu simulieren. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI. Es ermöglicht einer Maschine, automatisch aus vergangenen Daten zu lernen, ohne explizit zu programmieren.
Anwendungen von KI sind Siri, Kundensupport mit Catboats, Expertensysteme, Online-Spiele, intelligente humanoide Roboter, etc. Anwendungen des maschinellen Lernens sind Online-Empfehlungssysteme, Google-Suchalgorithmen, Facebooks automatische Freundschaftsmarkierungsvorschläge, etc.
Was sind die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens?
Die Arten des maschinellen Lernens sind
Überwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen
Semi-überwachtes Lernen
Reinforcement Learning
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Was ist Überwachtes Lernen?
Überwachtes maschinelles Lernen wendet an, was es basierend auf vergangenen Daten gelernt hat, und wendet es an, um die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Sie werden normalerweise mit einem bestimmten Datensatz trainiert, auf dessen Basis der Algorithmus eine abgeleitete Funktion erstellt. Er nutzt diese abgeleitete Funktion, um die endgültige Ausgabe vorherzusagen und liefert eine Annäherung an diese.
Dies wird als überwachtes Lernen bezeichnet, da der Algorithmus mit einem bestimmten Datensatz trainiert werden muss, um die abgeleitete Funktion zu bilden. Der Datensatz ist klar beschriftet, um dem Algorithmus zu helfen, die Daten besser zu „verstehen“. Der Algorithmus kann seinen Output mit dem gelabelten Output vergleichen, um sein Modell zu modifizieren und genauer zu machen.

Was ist unüberwachtes Lernen?
Beim unüberwachten Lernen werden die Trainingsdaten immer noch zur Verfügung gestellt, aber sie sind nicht beschriftet. In diesem Modell nutzt der Algorithmus die Trainingsdaten, um Rückschlüsse auf die Attribute der Trainingsdaten zu ziehen, indem er die Daten erkundet, um Muster oder Rückschlüsse zu finden. Er bildet seine Logik, um diese Muster zu beschreiben und basiert seine Ausgabe darauf.

Was ist Semi-supervised Learning?
Es ist ähnlich wie die beiden oben genannten, mit dem einzigen Unterschied, dass es eine Kombination aus gelabelten und nicht gelabelten Daten verwendet. Dies löst das Problem, dass große Datensätze beschriftet werden müssen – der Programmierer kann nur eine kleine Teilmenge der Daten beschriften und die Maschine den Rest auf Basis dieser Daten herausfinden lassen. Diese Methode wird in der Regel verwendet, wenn die Beschriftung von Datensätzen nicht machbar ist, entweder aufgrund großer Mengen oder eines Mangels an qualifizierten Ressourcen für die Beschriftung.

Was ist Reinforcement Learning?
Reinforcement Learning ist abhängig von der Umgebung des Algorithmus. Der Algorithmus lernt, indem er mit den Datensätzen, auf die er Zugriff hat, interagiert und durch einen Prozess von Versuch und Irrtum versucht, „Belohnungen“ und „Bestrafungen“ zu entdecken, die vom Programmierer festgelegt werden. Der Algorithmus tendiert dazu, diese Belohnungen zu maximieren, was wiederum die gewünschte Ausgabe zur Folge hat. Man nennt es Reinforcement Learning, weil der Algorithmus durch die Belohnungen, die er erhält, die Bestätigung erhält, dass er auf dem richtigen Weg ist. Das Belohnungsfeedback hilft dem System, sein zukünftiges Verhalten zu modellieren.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich mit Algorithmen befasst, die von der Struktur und Funktion des Gehirns inspiriert sind und künstliche neuronale Netze genannt werden. Deep Learning Konzepte werden verwendet, um Maschinen das beizubringen, was für uns Menschen selbstverständlich ist. Mithilfe von Deep Learning kann einem Computermodell beigebracht werden, Klassifizierungsvorgänge durchzuführen, die ein Bild, einen Text oder einen Ton als Eingabe verwenden.
Deep Learning wird immer beliebter, da die Modelle in der Lage sind, die höchste Genauigkeit zu erreichen. Große gelabelte Datensätze werden verwendet, um diese Modelle zusammen mit den neuronalen Netzwerkarchitekturen zu trainieren.
Einfach ausgedrückt: Deep Learning nutzt Gehirnsimulationen in der Hoffnung, Lernalgorithmen effizienter und einfacher zu machen. Lass uns nun sehen, was der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning ist.

Deep Learning vs. Maschinelles Lernen

Wie wird Deep Learning verwendet: Anwendungen
Die ersten Anwendungen von Deep Learning sind bereits aufgetaucht, haben aber noch viel mehr Möglichkeiten für die Zukunft. Hier sind einige der Deep Learning Anwendungen aufgelistet, die die Zukunft bestimmen werden.

Hinzufügen von Bild- und Videoelementen – Deep Learning Algorithmen werden entwickelt, um Schwarz-Weiß-Bilder mit Farbe zu versehen. Auch das automatische Hinzufügen von Tönen zu Filmen und Videoclips.
Automatische Maschinenübersetzungen – Automatisches Übersetzen von Text in andere Sprachen oder Übersetzen von Bildern in Text. Obwohl es automatische maschinelle Übersetzungen schon seit einiger Zeit gibt, erzielt Deep Learning immer bessere Ergebnisse.
Objektklassifizierung und -erkennung – Diese Technologie hilft bei Anwendungen wie der Gesichtserkennung für Anwesenheitssysteme in Schulen oder dem Aufspüren von Kriminellen durch Überwachungskameras. Die Klassifizierung und Erkennung von Objekten wird durch die Verwendung von sehr großen Faltungsneuronalen Netzen erreicht und hat Anwendungsfälle in vielen Branchen.
Automatische Texterzeugung – Ein großer Textkorpus wird vom maschinellen Lernalgorithmus erlernt und dieser Text wird verwendet, um neuen Text zu schreiben. Das Modell ist sehr produktiv bei der Generierung von sinnvollem Text und kann sogar die Tonalität des Korpus im Ausgabetext abbilden.
Selbstfahrende Autos – Es wurde schon viel über selbstfahrende Autos gesagt und gehört und ist wahrscheinlich die beliebteste Anwendung von Deep Learning. Hier muss das Modell aus einer großen Menge an Daten lernen, um alle wichtigen Teile des Fahrens zu verstehen, daher werden Deep Learning Algorithmen verwendet, um die Leistung zu verbessern, wenn mehr und mehr Eingabedaten eingespeist werden.
Anwendungen im Gesundheitswesen – Deep Learning zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Erkennung von chronischen Krankheiten wie Brustkrebs und Hautkrebs. Es hat auch einen großen Spielraum in mobilen und Überwachungs-Apps, sowie in der Vorhersage und personalisierten Medizin.
Warum ist Deep Learning wichtig?

Heute können wir Maschinen das Lesen, Schreiben, Sehen und Hören beibringen, indem wir genügend Daten in Lernmodelle einspeisen und diese Maschinen dazu bringen, so zu reagieren, wie es Menschen tun, oder sogar besser. Der Zugang zu unbegrenzter Rechenleistung, unterstützt durch die Verfügbarkeit einer großen Menge an Daten, die durch Smartphones und das Internet generiert werden, hat es möglich gemacht, Deep Learning Anwendungen für reale Probleme einzusetzen.
Dies ist die Zeit der Deep-Learning-Explosion und Tech-Führer wie Google wenden es bereits überall und überall möglich an.
Die Leistung eines Deep Learning Modells verbessert sich mit zunehmender Menge an Eingabedaten im Vergleich zu Machine Learning Modellen, bei denen die Leistung mit zunehmender Menge an Eingabedaten tendenziell abnimmt.

Was ist die Beziehung zwischen KI, ML und DL?

Wie das obige Bild zeigt, beschreiben die drei konzentrischen Ovale DL als eine Untermenge von ML, welches wiederum eine Untermenge von AI ist. Daher ist KI das allumfassende Konzept, das zuerst aufkam. Dann folgte ML, das später florierte, und zuletzt DL, das nun verspricht, die Fortschritte der KI auf eine weitere Ebene zu heben.

Was ist NLP?
Eine Komponente der Künstlichen Intelligenz, Natural Language Processing, ist die Fähigkeit einer Maschine, die menschliche Sprache zu verstehen, wie sie gesprochen wird. Das Ziel von NLP ist es, die menschliche Sprache zu verstehen und zu entschlüsseln, um schließlich ein Ergebnis zu präsentieren. Die meisten NLP-Techniken nutzen maschinelles Lernen, um Erkenntnisse aus der menschlichen Sprache zu ziehen.
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Was sind die verschiedenen Schritte, die in NLP involviert sind?
Die Schritte, die an der Implementierung von NLP beteiligt sind, sind:

Das Computerprogramm sammelt alle benötigten Daten. Dazu gehören Datenbankdateien, Tabellenkalkulationen, E-Mail-Kommunikationsketten, aufgezeichnete Telefongespräche, Notizen und alle anderen relevanten Daten.
Ein Algorithmus wird eingesetzt, um alle Stoppwörter aus diesen Daten zu entfernen und bestimmte Wörter, die die gleiche Bedeutung haben, zu normalisieren.
Der verbleibende Text wird in Gruppen unterteilt, die als Token bezeichnet werden.
Das NLP-Programm analysiert die Ergebnisse, um Ableitungsmuster, ihre Häufigkeit und andere Statistiken zu erkennen, um die Verwendung der Tokens und ihre Anwendbarkeit zu verstehen.
Wo wird NLP eingesetzt?
Einige der häufigsten Anwendungen, die durch Natural Language Processing angetrieben werden, sind:

Sprachübersetzungsanwendungen
Textverarbeitungsprogramme zur Überprüfung der grammatikalischen Richtigkeit des Textes
Callcenter nutzen Interactive Voice Response, um auf Benutzeranfragen zu antworten; IVR ist eine Anwendung von NLP
Persönliche virtuelle Assistenten wie Siri und Cortana sind ein klassisches Beispiel für NLP
Was ist Python?
Python ist eine beliebte objektorientierte Programmiersprache, die von Guido Van Rossum entwickelt und im Jahr 1991 veröffentlicht wurde. Sie ist eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen für Webentwicklung, Softwareentwicklung, System-Scripting und viele andere Anwendungen.

Warum ist Python so beliebt?

Es gibt viele Gründe für die Beliebtheit von Python als bevorzugte Programmiersprache, z.B.,

Die einfach zu erlernende Syntax hilft bei der besseren Lesbarkeit und damit bei der Reduzierung der Kosten für die Programmpflege
Sie unterstützt Module und Pakete, um die Wiederverwendung von Code zu fördern
Es ermöglicht eine erhöhte Produktivität, da es keinen Kompilierungsschritt gibt, was den Edit-Test-Debug-Zyklus unglaublich beschleunigt
Das Debuggen in Python ist im Vergleich zu anderen Programmiersprachen viel einfacher
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Wo wird Python verwendet?
Python wird in vielen realen Anwendungen verwendet, wie z.B:

Web- und Internetentwicklung
Anwendungen im Desktop GUI
Wissenschaft und numerische Anwendungen
Anwendungen in der Softwareentwicklung
Anwendungen in der Wirtschaft
Anwendungen in der Bildung
Datenbank-Zugang
Spiele und 3D-Grafik
Netzwerk-Programmierung
Wie kann ich Python lernen?
Es gibt eine Menge Inhalte online in Form von Videos, Blogs und E-Books, um Python zu lernen. Du kannst so viele Informationen aus dem Online-Material ziehen, wie du kannst und willst. Wenn du aber mehr praktisches Lernen in einem angeleiteten Format möchtest, kannst du dich für Python-Kurse anmelden, die von vielen Ed-Tech-Unternehmen angeboten werden, und Python zusammen mit praktischem Lernen durch Projekte von einem Experten lernen, der dein Mentor sein würde. Es gibt auch viele Offline-Kurse, die im Klassenzimmer stattfinden. Great Learning’s Kurs für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen hat ein ausführliches Modul zu Python, das zusammen mit Projekten und Laborübungen angeboten wird.

Hier ist ein ausführliches Python-Tutorial für Anfänger zum Einstieg.

Was ist Computer Vision?
Computer Vision ist ein Studienbereich, in dem Techniken entwickelt werden, die es Computern ermöglichen, digitale Bilder und Videos zu „sehen“ und zu verstehen. Das Ziel von Computer Vision ist es, Schlüsse aus visuellen Quellen zu ziehen und diese zur Lösung eines realen Problems anzuwenden.

Wofür wird Computer Vision verwendet?
Es gibt viele Anwendungen von Computer Vision heute, und die Zukunft birgt eine immense Bandbreite.

Gesichtserkennung für Überwachungs- und Sicherheitssysteme
Einzelhandelsgeschäfte nutzen Computer Vision auch für die Verfolgung von Inventar und Kunden
Autonome Fahrzeuge
Computer Vision in der Medizin wird für die Diagnose von Krankheiten eingesetzt
Finanzinstitute nutzen Computer Vision, um Betrug zu verhindern, mobile Einzahlungen zu ermöglichen und Informationen visuell darzustellen
Was ist Deep Learning Computer Vision

Im Folgenden sind die Anwendungen von Deep Learning für Computer Vision aufgeführt:

Objektklassifizierung und -lokalisierung: Es geht darum, die Objekte bestimmter Klassen von Bildern oder Videos zusammen mit ihrem Standort zu identifizieren, der normalerweise mit einem quadratischen Kasten um sie herum hervorgehoben wird.
Semantische Segmentierung: Es beinhaltet neuronale Netze, um alle Pixel in einem Bild oder Video zu klassifizieren und zu lokalisieren.
Kolorierung: Konvertierung von Graustufenbildern in vollfarbige Bilder.
Bilder rekonstruieren: Rekonstruktion von beschädigten und verfälschten Bildern.
Was sind Neuronale Netze?
Neuronale Netze sind eine Reihe von Algorithmen, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen, um die zugrundeliegenden Beziehungen und Muster in einem Datensatz zu bestimmen.
Lies auch: Ein Blick in globale Strategien der künstlichen Intelligenz

Wofür werden Neuronale Netze verwendet?
Das Konzept der Neuronalen Netze hat Anwendung in der Entwicklung von Handelssystemen für den Finanzsektor gefunden. Sie helfen auch bei der Entwicklung von Prozessen wie der Zeitreihenprognose, der Wertpapierklassifizierung und der Modellierung von Kreditrisiken.

Was sind die verschiedenen Neuronalen Netze?

Hier sind die 6 verschiedenen Typen von Neuronalen Netzen
Feedforward Neuronales Netzwerk: Künstliches Neuron: Hier laufen die Dateneingaben nur in eine Richtung, sie gehen am Eingangsknoten ein und gehen am Ausgangsknoten aus.
Radial basis function Neural Network: Das Radialbasisfunktion Neuronale Netz berücksichtigt für seine Funktionsweise den Abstand zwischen einem Punkt und dem Zentrum.
Kohonen Self Organizing Neural Network: Hier geht es um die Eingabe von Vektoren beliebiger Dimension in eine diskrete Karte, die aus Neuronen besteht.
Recurrent Neural Network(RNN): Das Rekurrente Neuronale Netz speichert den Output einer Schicht und speist ihn wieder in den Input ein, um bei der Vorhersage des Outputs der Schicht zu helfen.
Convolutional Neural Network (Faltungsneuronales Netzwerk): Es ähnelt den Feed-Forward Neuronalen Netzen, wobei die Neuronen lernfähige Vorspannungen und Gewichte haben. Es wird in der Signal- und Bildverarbeitung eingesetzt.
Modulare Neuronale Netze: Es ist eine Sammlung von vielen verschiedenen neuronalen Netzen, von denen jedes eine Teilaufgabe verarbeitet. Jedes von ihnen hat einen einzigartigen Satz von Eingaben im Vergleich zu anderen neuronalen Netzen, die zur Ausgabe beitragen.
Was sind die Vorteile von neuronalen Netzen?
Die drei Hauptvorteile von Neuronalen Netzen sind:

Die Fähigkeit, nicht-lineare und komplexe Zusammenhänge zu lernen und zu modellieren.
ANNs können Modelle verallgemeinern und auch aus ungesehenen Daten auf ungesehene Beziehungen schließen
ANN erlegen den Eingabevariablen keine Einschränkungen auf.
Künstliche Intelligenz Filme
Im Laufe der Jahre wurden viele Filme gedreht, die auf Konzepten basieren, die mit Künstlicher Intelligenz zu tun haben. Diese Filme geben einen Eindruck davon, wie die reale Welt in der Zukunft aussehen könnte. Oft sind einige dieser Filme und die darin vorkommenden KI-Charaktere und -Elemente von realen Ereignissen inspiriert. Andere Male sind es Elemente der Fantasie, die jemanden dazu inspirieren könnten, sie in das reale Leben zu übertragen. Daher sind die Filme über künstliche Intelligenz nicht nur ein Werk der Fiktion und haben viel mehr als nur Unterhaltung zu bieten. Für Enthusiasten der Künstlichen Intelligenz sind sie eine Quelle der Motivation, Inspiration und manchmal auch des Wissens. Sie erweitern den Bereich der Künstlichen Intelligenz und verschieben die Grenzen der menschlichen Fähigkeiten und Vorstellungskraft, wenn es darum geht, Künstliche Intelligenz auf reale Probleme anzuwenden.

Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz
Als Menschen waren wir schon immer fasziniert von technologischen Veränderungen und Fiktion, gerade jetzt leben wir inmitten der größten Fortschritte in unserer Geschichte. Künstliche Intelligenz hat sich als das nächste große Ding im Bereich der Technologie herauskristallisiert. Unternehmen auf der ganzen Welt kommen mit bahnbrechenden Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens daher. Künstliche Intelligenz hat nicht nur Einfluss auf die Zukunft jeder Industrie und jedes Menschen, sondern ist auch der Haupttreiber für aufkommende Technologien wie Big Data, Robotik und IoT. In Anbetracht ihrer Wachstumsrate wird sie auch in absehbarer Zukunft als technologischer Innovator fungieren. Daher gibt es immense Möglichkeiten für ausgebildete und zertifizierte Fachkräfte, eine lohnende Karriere zu machen. Da diese Technologien weiter wachsen, werden sie mehr und mehr Einfluss auf das soziale Umfeld und die Lebensqualität haben.

Eine Zertifizierung in KI wird dir einen Vorteil gegenüber anderen Anwärtern in dieser Branche verschaffen. Mit Fortschritten wie Gesichtserkennung, KI im Gesundheitswesen, Chat-Bots und vielem mehr, ist es jetzt an der Zeit, einen Weg zu einer erfolgreichen Karriere in der Künstlichen Intelligenz zu bauen. Virtuelle Assistenten haben bereits Einzug in unseren Alltag gehalten und helfen uns, Zeit und Energie zu sparen. Selbstfahrende Autos von Tech-Giganten wie Tesla haben uns bereits den ersten Schritt in die Zukunft gezeigt. KI kann dabei helfen, die Risiken des Klimawandels zu reduzieren und vorherzusagen, so dass wir etwas dagegen tun können, bevor es zu spät ist. Und all diese Fortschritte sind nur der Anfang, es gibt noch so viel mehr zu tun. 133 Millionen neue Arbeitsplätze sollen bis zum Jahr 2022 durch Künstliche Intelligenz geschaffen werden.

Wichtige FAQs zu Künstlicher Intelligenz (KI)
Ques. Wo wird KI eingesetzt?

Antwort: Künstliche Intelligenz wird in allen Branchen weltweit eingesetzt. Einige der Branchen, die tief in das Feld der KI eingetaucht sind, um neue Anwendungen zu finden, sind E-Commerce, Einzelhandel, Sicherheit und Überwachung. Sportanalytik, Fertigung und Produktion, Automotive und andere.

Ques. Wie hilft KI in unserem Leben?

Ans. Die virtuellen digitalen Assistenten haben die Art und Weise verändert, wie wir unsere täglichen Aufgaben erledigen. Alexa und Siri sind wie echte Menschen geworden, mit denen wir jeden Tag für unsere kleinen und großen Bedürfnisse interagieren. Die natürlichen Sprachfähigkeiten und die Fähigkeit, ohne menschliches Zutun zu lernen, sind der Grund dafür, dass sie sich so schnell entwickeln und in ihrer Interaktion genau wie Menschen werden, nur intelligenter und schneller.

Fragen. Ist Alexa eine KI?

Antwort: Ja, Alexa ist eine künstliche Intelligenz, die unter uns lebt.

Ques. Ist Siri eine KI?

Antwort: Ja, genau wie Alexa ist auch Siri eine künstliche Intelligenz, die fortschrittliche maschinelle Lerntechnologien nutzt, um zu funktionieren.

Ques. Warum wird KI benötigt?

Antwort: KI macht jeden Prozess besser, schneller und genauer. Sie hat auch einige sehr wichtige Anwendungen, wie z.B. das Erkennen und Vorhersagen von betrügerischen Transaktionen, schnellere und genauere Kreditwürdigkeitsprüfungen und die Automatisierung von manuellen, intensiven Datenverwaltungsprozessen. Künstliche Intelligenz verbessert die bestehenden Prozesse in allen Branchen und Anwendungen und hilft auch bei der Entwicklung neuer Lösungen für Probleme, die manuell zu bewältigen sind.