Erstellung, Kennzeichnung und Verifizierung von KI-Trainings-Datensätzen und deren Bedeutung für Künstliche Intelligenz (KI)

Erstellung von KI-Trainings-Datensätzen

Im Bereich Forschung & Entwicklung arbeiten Informatiker heute mit Hochdruck an der Nachbildung menschlicher Intelligenz.
Neuronale Netzwerke sind Systeme mit autonomem bzw. intelligentem Verhalten. Sie sind in der Lage, eigenständig Aufgaben zu erledigen und Probleme zu lösen (sog. Künstliche Intelligenz / KI). Zuvor müssen die neuronalen Algorithmen erst einmal anhand von Beispieldaten trainiert werden. Systeme der künstlichen Intelligenz / KI lernen aus diesen Beispielen und können sie nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern und das Gelernte auch auf neue Aufgaben anwenden.
Je genauer und umfangreicher die Mengen an KI-Trainingsdaten sind, desto optimaler sind die ersten Ergebnisse der Systeme künstlicher Intelligenz / KI.

Mehr lesen

Optimiert Künstliche Intelligenz den Menschen?

Künstliche Intelligenz

Die Idee des perfekten Menschen ist so alt wie die Menschheit selbst. Aber die selbstlernenden Algorithmen rücken diese Idee wieder etwas näher – genauso wie die Furcht vor der Allmacht der Maschinen. Macht Künstliche Intelligenz schlauer, schöner, gesünder und glücklicher? Vier Fragen und vier Antworten.

Mehr lesen

Künstliche Intelligenz – zum Wohle der Gesellschaft?

Künstliche Intelligenz + Gesellschaft

Die Erfindung der Dampfmaschine löste revolutionäre gesellschaftliche Änderungen aus. Maschinen ersetzten körperliche Arbeit. Sie produzierten billiger, schneller und effektiver. Am Ende profitierten alle davon – durch mehr Wohlstand. Eine ähnliche Entwicklung zeichnet sich heute ab: Künstliche Intelligenz ersetzt in vielen Bereichen Prozesse, die menschliches Denken bedingen. Werden wir ebenfalls alle davon profitieren?

Mehr lesen

Die Auswahl des richtigen KI-Modells

KI Model

Die Popularität von KI-Systemen (Künstliche Intelligenz) wächst sprunghaft an. Unternehmen auf der ganzen Welt beginnen zu verstehen, wie sie von diesen Systemen profitieren können, aber die künstliche Intelligenz ist noch nicht so weit, dass man sie einfach aus der Schachtel nehmen und erwarten kann, dass sie funktioniert. KI-Systeme erfordern Training, und genau hier kommen KI-Modelle ins Spiel.

Ein „KI-Modell“ ist ein Algorithmus, der mit den Daten und Eingaben eines menschlichen Experten gefüttert wird. Das Modell wird auf seine Genauigkeit hin bewertet, indem die Ergebnisse, die es liefert, mit den vom menschlichen Experten getroffenen Entscheidungen verglichen werden. Dazu muss der Algorithmus oft eine beträchtliche Datenmenge überprüfen. Darüber hinaus ist das Modell durch den Zugriff auf Daten aus mehreren Quellen besser in der Lage, Muster zu finden, die es zur weiteren Rationalisierung seiner Analyse verwenden kann. Das Modell versucht, den Entscheidungsprozess eines Expertenteams mit Zugriff auf die gleichen Daten zu replizieren.

Mehr lesen

Künstliche Intelligenz in Deutschland

KI in Deutschland

Künstliche Intelligenz verändert die Welt. Das steht fest. Selbstlernende Algorithmen werden heute auf der ganzen Welt entwickelt und immer mehr Volkswirtschaften setzen auf eine Förderung der KI-Entwicklung im eigenen Land. Maschinelles Lernen nützt der Menschheit auf dem ganzen Globus – einzelne Staaten profitieren davon. Aber wie steht es um die Künstliche Intelligenz in Deutschland? Ist die deutsche Entwicklung der KI international wettbewerbsfähig? Und wie sieht es mit staatlichen Förderungen aus?

Mehr lesen

Arten und Bedeutung von KI-Trainingsdaten

Types of AI Training Data

1997 war ein entscheidendes Jahr in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI), denn zum ersten Mal gelang es einer Maschine, einen Weltmeister im Schach zu besiegen. Deep Blue war ein IBM Supercomputer und hatte, nach der 4:2-Niederlage gegen Garry Kasparov in 1996 dazugelernt und sich verbessert, um ihn 1997 schließlich nach einer erbitterten Schlacht zu schlagen.

Maschinelles Lernen und KI verwenden komplizierte Algorithmen, um Informationen zu verarbeiten und zu lernen. Diese Algorithmen imitieren das menschliche Gehirn und genau wie ein menschliches Kind lernt können sie auch durch Daten und Erfahrung gelehrt werden.

Mehr lesen

SEO & KI: Mit automatisch geschriebenen Texten an die Google-Spitze?

SEO + KI-Texte

Es ist der Traum für alle Webseitenbetreiber*innen. Ein Keyword in einen Computer eingeben und der schreibt dann in Sekunden so viele passende SEO-Texte, wie sie brauchen. Aber wie weit sind künstliche Intelligenzen (KI) wirklich, wenn es ums Schreiben geht? Können sie perfekte, suchmaschinenoptimierte Texte verfassen?

Mehr lesen

Digitale Marktforschung: Marketingdaten einfach aus dem Internet holen?

Digitale Marktforschung

Digitale Marktforschung verspricht jede Menge Daten, dank derer wir in den „Kopf der Verbraucher*innen“ schauen können. Doch was ist wirklich dran an digitaler Marktforschung? Was sind ihre Methoden, Ziele und Herausforderungen?

Mehr lesen

5 bewährte Verkaufstipps für den PoS

Verkaufstipps PoS

Der Point of Sale (PoS) ist nicht nur ein Ort des Verkaufs, sondern auch der Schlüsselbereich, an dem die Kaufentscheidung des Kunden finalisiert wird. Hier ist der Kunde bereits in einer entscheidungsfreudigen Phase – die perfekte Ausgangssituation, um Umsätze zu steigern. Doch auch am PoS funktioniert nichts von allein. Wie kann man die Verkaufszahlen am PoS optimieren? Welche Maßnahmen führen zu mehr Spontankäufen? Und wie verwandelt man Gelegenheitskunden in treue Stammkunden? In diesem Beitrag zeigen wir bewährte Methoden und innovative Ansätze, die helfen, das Potenzial am PoS voll auszuschöpfen.

Mehr lesen

Was bringt Künstliche Intelligenz (KI) der Umwelt? – 7 verblüffende Einblicke

Künstliche Intelligenz + Umwelt

Retten KI-gesteuerte Autos die Straßen vor dem Verkehrskollaps? Hilft Künstliche Intelligenz ressourcenschonender zu leben? Wird Energieversorgung durch Künstliche Intelligenz zum Kinderspiel? Wir gewähren 7 Einblicke zu KI und Umwelt.

Mehr lesen