Deep Learning

Course Content
Was ist KI? Geschichte & Entwicklung
Es ist ein Thema, das in der modernen Wissenschaft, Technik und Gesellschaft zunehmend an Bedeutung gewinnt: die Künstliche Intelligenz, kurz KI. Dieser Einführungskurs von 21st-Reports hat zum Ziel, ein grundlegendes Verständnis darüber zu vermitteln, was unter KI zu verstehen ist, wie sie entstanden ist und welche technologischen sowie gesellschaftlichen Implikationen sie mit sich bringt. Dabei werden wir auch zentrale Konzepte, Techniken und Herausforderungen diskutieren.
Einführung in die KI von 21st Reports
Selbst für Wissenschaftler wie Arno Solin von der Alto-Universität in Finnland, ist es nicht einfach zu definieren, was künstliche Intelligenz eigentlich ist. Bei KI geht es nicht um Computer, aber Computer spielen eine große Rolle beim Thema KI. Die Philosophen des 17. Jahrhunderts stellten die Frage, ob das Denken im gleichen Sinne systematisch gemacht werden könne wie die Algebra oder die Geometrie, so dass man den Denkprozess in einzelne Teile sezieren könne.
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Nullen und Einsen
Was ist künstliche Intelligenz?
Es ist ein Thema, das in der modernen Wissenschaft, Technik und Gesellschaft zunehmend an Bedeutung gewinnt: die Künstliche Intelligenz, kurz KI. Dieser Einführungskurs von 21st-Reports hat zum Ziel, ein grundlegendes Verständnis darüber zu vermitteln, was unter KI zu verstehen ist, wie sie entstanden ist und welche technologischen sowie gesellschaftlichen Implikationen sie mit sich bringt. Dabei werden wir auch zentrale Konzepte, Techniken und Herausforderungen diskutieren.
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1. Definition und Grundlagen
2. Historische Entwicklung
Die Geschichte der KI lässt sich bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts zurückverfolgen. Ein Meilenstein war 1950 Alan Turings Publikation „Computing Machinery and Intelligence“, in der er den Turing-Test vorstellte – ein Verfahren, um festzustellen, ob eine Maschine menschenähnliche Intelligenz zeigen kann.
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Deep Learning
3. Grundlegende Konzepte und Techniken
Um KI-Systeme zu verstehen, ist es wichtig, sich mit den zugrunde liegenden Konzepten vertraut zu machen.
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3.1 Maschinelles Lernen (ML)
3.2 Neuronale Netze und Deep Learning
3.3 Algorithmen und Heuristiken
4. Aktuelle Anwendungen und gesellschaftliche Implikationen
Die Anwendungen der KI sind mittlerweile allgegenwärtig. Im Alltag begegnen wir KI in Sprachassistenten, in Empfehlungsdiensten bei Streaming-Plattformen oder in automatisierten Prozessen in Smart Homes.
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Anwendungen
5. Zukunftsperspektiven
Ein Blick in die Zukunft zeigt, dass KI weiterhin rasant wachsen wird.
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Zukunft mit KI
Literaturverzeichnis
1. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. 2. Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. 3. Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books. 4. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
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International
Einführung: Was ist künstliche Intelligenz?
About Lesson

In den vergangenen Jahrzehnten wurden grundlegende Algorithmen entwickelt. In den 1960er und 1970er Jahren entstanden erste Expertensysteme, die in der Lage waren, in eng begrenzten Wissensdomänen Entscheidungen zu treffen. Ein weiterer bedeutender Schritt erfolgte 1997, als der IBM-Supercomputer Deep Blue den Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte – ein Beleg dafür, dass Maschinen komplexe Probleme lösen können.

Der aktuelle Boom der KI basiert wesentlich auf der Verfügbarkeit großer Datenmengen, verbesserter Rechenleistung und fortschrittlicher Algorithmen, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und des Deep Learning. Technologien wie neuronale Netze haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt, sodass wir heute Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnosesysteme und generative Modelle (etwa GPT-Modelle) sehen.

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