KI jenseits der Grundlagen: ein Leitfaden für technikaffine Leser

AI beyond the basics

Wenn du nach umfassenderen Informationen über KI suchst, aber nicht in einem Meer von Jargon ertrinken willst, bist du hier richtig.

Lass uns direkt loslegen.

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Neuronale Netze sind eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die den Kern von Deep-Learning-Algorithmen bilden. 


Neuronale Netze bestehen aus mehreren Ebenen. 

  1. Input-Ebene: Empfängt den Input.
  2. Eine oder mehrere verborgene Verarbeitungsebenen: Diese verarbeiten den Input mithilfe von „Neuronen“ (ein schicker Begriff für „spezielle mathematische Funktionen“).
  3. Output-Ebene: Gibt den Output aus.


Jedes Neuron in einer Ebene wendet eine mathematische Funktion an, die als Aktivierungsfunktion bezeichnet wird. Diese berechnet ein Ergebnis basierend auf den Inputs und bestimmten Gewichtungen. Das Neuron leitet das Ergebnis dann an die nächste Ebene weiter.


Jede Ebene verfügt über Gewichtungen und Schwellenwerte (bekannt als „Bias“), die aus anfänglichen, gekennzeichneten Trainingsdaten abgeleitet werden. Beim weiteren Training des Modells werden Gewichtungen und Schwellenwerte iterativ angepasst, bis das Netzwerk häufiger genauere Antworten liefert.


Es gibt verschiedene neuronale Architekturen, von denen jede bestimmte Aufgaben besser erfüllt als andere.

Die KI


KI bezieht sich auf jedes System, das eine Aktivität ausführt, die normalerweise als Teil der menschlichen Sphäre angesehen wird. Im engsten Sinne ist ein E-Mail-Spamfilter, der aus vergangenen E-Mails lernt, eine Form von KI.

KI ist die Obermenge zahlreicher Teiltechnologien, wie z. B.:

  • Computer Vision
  • Robotics
  • Text-to-Speech
  • Maschinelles Lernen
  • Deep Learning
  • Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Maschinelles Lernen (ML)


Maschinelles Lernen bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, sich auf der Grundlage von Input-Daten einzustellen und anzupassen, auch bekannt als „Lernen“. ML wird mit zunehmender Rechenleistung immer häufiger auf riesige Datensätze angewendet.


Im Gegensatz zu fest programmierten Lösungen werden ML-Lösungen durch selbstverbessernde Algorithmen angetrieben. Du musst den Code des Systems nicht ändern, um seine Funktionsweise zu verändern, denn die Algorithmen sind so programmiert, dass sie sich an veränderte Daten anpassen.

Deep Learning


Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der mehrschichtige neuronale Netze für tiefere Lernprozesse einsetzt. Wissenschaftler wissen nicht immer, wie Deep-Learning-Lösungen ihre Ergebnisse produzieren, weil sie in einer verborgenen Blackbox-Umgebung arbeiten. Das ist eher ein Bug als ein Feature, und das Verständnis dieser Blackbox könnte im KI-Bereich enorme Möglichkeiten eröffnen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP)


Bei NLP verarbeiten und verstehen Computer natürliche Sprache. Generell besteht das Konzept von NLP darin, unstrukturierte Sprache in strukturierte Sprache umzuwandeln.


NLP wird in modernen KI-Lösungen häufig eingesetzt. Einige Beispiele für NLP in der KI sind:

  • Texte übersetzen
  • Stimmung analysieren
  • Text zusammenfassen
  • Text generieren


Python verfügt über umfangreiche integrierte Unterstützung für NLP – wie scikit-learn, Natural Language Toolkit, PyNLPl und andere Bibliotheken – was es zu einer beliebten Programmiersprache für die Entwicklung von KI-Anwendungen macht.


Die Kombination von NLP-KI-Tools mit anderer Software kann sich als besonders leistungsstark erweisen. Zu den Tools, die du erstellen kannst, gehören:


  • Suchmaschine für Unternehmen: Du kannst KI- und NLP-Funktionen mit der Wissensdatenbank deines Unternehmens kombinieren und Benutzern, die nach unternehmensspezifischen Daten suchen, besser Antworten liefern. Für die Erstellung des Frontends kannst du auf Fiverr Freelance-Entwickler finden, die dich unterstützen.
  • Chatbots: Ebenso kannst du KI- and NLP-gestützte Chatbots erstellen, die in deine Unternehmenswebsite integriert werden.
  • Social-Media-Monitoring: Mithilfe von KI und NLP kannst du herausfinden, wie die Menschen über deine Marke denken und eine Software schreiben, die bei einem plötzlichen Rückgang der Beliebtheit Alarm schlägt.

Computer Vision (CV)


CV ist ein multidisziplinäres Feld mit breiten Anwendungen in der KI. Eine wichtige Verwendung von CV besteht darin, zu verstehen, was Bilder enthalten.


CV-Tools arbeiten typischerweise mit neuronalen Netzen, die mit einer anderen Architektur aufgebaut sind als sprachbasierte neuronale Netze.


Maschinelles Lernen und Deep Learning sind für die erweiterte CV-Funktionalität von entscheidender Bedeutung.


Zwei beliebte, auf CV basierende Tools sind die generativen KI-Tools zur Bildgenerierung: Midjourney und DALL-E 2. Diese Tools kombinieren NLP-Funktionalität mit CV-Technologie, um spektakuläre KI-Bilder zu erzeugen.


DALL-E bietet eine öffentliche API zur Integration der KI-Bildgenerierung in dein Produkt oder deine Dienstleistung. Wenn du kein Programmierer bist, kannst du qualifizierte Experten finden, die dich bei der Einführung deines Produkts zur KI-Bilderzeugung unterstützen.

Nächster Schritt: Deine App erstellen


Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, KI in Kombination mit anderen Technologien einzusetzen. Bei der Entwicklung von Tools wirst du nur durch dein Können und deine Fantasie begrenzt. Mit all diesem tiefgehenden Wissen über KI ist der nächste Schritt, mit deiner App zu beginnen. Du brauchst Hilfe? Finde einen Experten für KI-Programmierung, der dir hilft, Kompetenzlücken zu schließen – dann ist nur noch deine Fantasie gefragt.

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