Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) bietet auch kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) großes Potenzial um von diesem technologischen Fortschritt zu profitieren. Hier finden Sie passende Informationen rund um das Thema KI.

Begriffsklärung

Künstliche Intelligenz (KI)

Angelehnt an die Leistungsfähigkeit der menschlichen Intelligenz ist die Künstliche Intelligenz auf die Lösung konkreter Probleme ausgerichtet und unterstützt den Menschen bei Arbeits- und Entscheidungsprozessen. Grundlegend lässt sich der Bereich der Künstlichen Intelligenz in wissensbasierte Systeme und datenbasierte Systeme unterteilen. Bei wissensbasierten Systemen wird dem System explizit Wissen, zum Beispiel anhand von Wenn-Dann-Regeln, mitgegeben. Datenbasierte Systeme sind gekennzeichnet durch die Fähigkeit des Systems auf der Grundlage von Daten selbstständig zu lernen. Man spricht in diesem Fall auch von dem Teilgebiet des Maschinellen Lernens.

Maschinelles Lernen

Das Maschinelle Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das Systeme in die Lage versetzt, automatisch aus Erfahrungen (Daten) zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Es unterteilt sich in Überwachtes, Unüberwachtes und Bestärkendes Lernen. Das Überwachte Lernen (Supervised Learning) ist gekennzeichnet durch das Lernen von Mustern und Abhängigkeiten anhand von Beispieldaten und wird vorwiegend zur Vorhersage genutzt. Das Unüberwachte Lernen (Unsupervised Learning) versucht Muster in Daten zu finden und hilft somit dem Anwender beim Verständnis und der Interpretation der Daten und der zugrundeliegenden Sachverhalte. Der dritte Teilbereich des Maschinellen Lernens ist das Bestärkende Lernen (Reinforcement Learning), dessen Lernsystem auf dem Prinzip der Bestrafung und Belohnung beruht.

Im Bereich des Maschinellen Lernens gibt es zahlreiche unterschiedliche Modelle und Algorithmen welche auf unterschiedlichen Methoden basieren. Eines haben die Modelle allerdings gemeinsam: sie basieren auf Daten.

Maschinelles Lernen bringt aber nur dann den besten Nutzen und die beste Erfolgsquote, wenn die Datenbasis, die man ihr zum Lernen zur Verfügung stellt, auch gut, also qualitativ hochwertig ist. Je besser, also korrekter eine Datenbasis ist, umso besser wird ein Algorithmus daraus seine Schlüsse ziehen.

Weiterführende Erklärungen

KI Entwicklungsprozess

In dem nebenstehenden Video wird der Entwicklungsprozess einer KI anhand eines anschaulichen Beispiels erklärt. Es werden die grundlegenden Schritte aufgezeigt und Beispiele für deren Umsetzung gegeben.

KI-Vokabelbuch

Das Themenfeld der Künstlichen Intelligenz ist geprägt von der englischen Sprache. Das KI-Vokabelbuch übersetzt diese Begriffe ins Deutsche und hilft somit bei dem Verständnis im Umgang mit der Thematik. Die Bedeutung vieler Begriffe lässt sich bereits durch eine einfache Übersetzung nachvollziehen. Weitere Infos und Erläuterungen finden Sie im unten genannten KI-Kochbuch.

KI-Kochbuch: Rezepte für den Einsatz Künstlicher Intelligenz im Unternehmen

Für den richtigen Einsatz von KI im Unternehmen gilt das Gleiche wie für die Zubereitung eines guten Gerichts: Das Rezept muss stimmen. Hier setzt das KI-Kochbuch des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Kommunikation an und zeigt, mit welchen Zutaten die Umsetzung gelingt.

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