Ausblick. Diese Blog-Serie beschäftigt sich mit der Frage, wie KI funktioniert. Anhand einfacher Beispiele werden die Grundlagen Künstlicher Intelligenz erklärt.
KI-Lösungen sind heute für fast alle Anwendungszwecke einfach zugänglich und Bestandteil vieler frei verfügbarer oder kommerzieller Softwareangebote.
Mit wenigen Klicks erlauben es viele der Lösungen auch für Nutzer ohne Programmierkenntnisse und Vorerfahrung mit KI im Excel-Stil Zusammenhänge in kleineren Datensätzen zu finden und in einen auf dem eigenen Rechner lauffähigen KI-Prototyp zu überführen.
Grundsätzlich ist diese Demokratisierung von KI-Technologien äußerst begrüßenswert. Sie macht KI greifbar, ermöglicht es auf unkomplizierte Weise erste Erfahrungen mit Möglichkeiten und Beschränkungen von KI zu sammeln und mit KI-Prototypen einfach sogenannte Proofs of Concept durchzuführen.
Der Bedarf für ein zumindest oberflächliches Verständnis der Zugrunde liegenden Mechanismen und Konzepte von KI ergibt sich ab dem Punkt, ab dem eine operative KI-Lösung geplant wird, die langfristig betrieben werden soll. Denn für den wirtschaftlichen Betrieb einer KI-Lösung ist es wichtig, die Effektivität und Effizienz der Lösung bewerten und gezielt verbessern zu können.
In dieser Blog-Serie werden daher die konzeptionellen Grundlagen von KI vermittelt. Dies versetzt KI-Anwender und Entscheider in die Lage, KI-Lösungen zu verstehen und den Wert von Ergebnissen einzuordnen. Zudem werden einige konzeptionelle Ansätze aufgezeigt, die es ermöglichen KI so zu konzipieren, dass sie effizient in die IT-Systeme eines Unternehmens integriert sowie skalierbar umgesetzt werden kann.
Machine Learning einfach erklärt
Einfache Machine Learning-Algorithmen
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