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Überschrift:    

Künstliche Intelligenz einfach erklärt! Definition, Arten

SEO Überschriften:    

  1. h1:

    Künstliche Intelligenz einfach erklärt! Definition, Arten und wo KI eingesetzt wird

  2. h2:

    Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

  3. h3:

    Unterscheidung zwischen symbolischer und statistikbasierter künstlicher Intelligenz

Lesezeit:    

11 Minutes, 55 Seconds

Sprache:    

Dein Artikel ist in deutscher Sprache geschrieben

Haupt Schlagwort (Thema des Artikels):    

Künstliche Intelligenz

Neben Schlagwort (Nuance des Textes):    

Künstliche Intelligenz

Hauptthemen des einzigartigen Inhaltes:    

Entscheidungen ✓ Modell ✓ Ausgaben ✓ Daten ✓ Künstliche ✓ Computer ✓ Feld ✓ Learning ✓ Machine ✓ Antworten ✓ Aufgaben ✓ Probleme ✓ Deep ✓ Lernen ✓ Intelligenz

Zusammenfassung:    

Künstliche Intelligenz (engl. Artificial Intelligence) ist ein Teilgebiet der Informatik mit dem Ziel, Maschinen so zu programmieren, dass sie autonom Probleme lösen und Entscheidungen treffen können. Die Aufgaben, die durch künstliche Intelligenz beherrscht werden sollen, sind vielfältig und reichen von Sprachverständnis und -Verarbeitung über Bilderkennung, Handlungsempfehlungen in Medizin und Wirtschaft bis hin zur Beherrschung von Schach oder der Steuerung von Robotern, wie z.B. beim autonomen Fahren. KI im CRM: Neben den eben erwähnten Empfehlungssysteme unterstützt künstliche Intelligenz Marketing- und CRM-Abteilungen auf vielfältige Weise, beispielsweise durch die automatisierte Verteilung von Marketing-Budgets anhand von prognostizierten Kundenwerten und Produktaffinitäten.

Artikel Inhalt:    

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Einzigartiger Artikel Text: Bewertung der Einzigartigkeit: 92%

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Artificial Intelligence) ist ein Teilgebiet der Informatik mit dem Ziel, Maschinen so zu programmieren, dass sie autonom Probleme lösen und Entscheidungen zu treffen können. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Maschine gemeint, die das gesamte menschliche Denken automatisiert und als genereller Problemlöser fungieren kann. Schwache KI dagegen existiert und hat bereits beeindruckende Leistungen erbracht. Damit sind Maschinen oder Programme gemeint, die für klar eingegrenzte Aufgaben entwickelt und eingesetzt werden. Ein bekanntes Beispiel ist Amazons Alexa. Der schachspielde Computer Deep Blue von IBM, der 1997 den amtierenden Weltmeister Garry Kasparow besiegte, ist ein Beispiel für diesen symbolischen Ansatz. Anstelle eines fixen Zusammenhangs zwischen Eingabe und Antwort werden hier statistische Modelle verwendet. Beispiele für solche Ansätze sind Hidden Markov Models, Entscheidungsbaumverfahren oder künstliche Neuronale Netzwerke. Ein entscheidender Faktor hierbei ist der Aufstieg von Big Data – die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und den Technologien zu ihrer Verarbeitung. AlphaGo von Google ist ein Go-Spiel, das im Jahr 2015 zum ersten Mal von einem der weltbesten Gospieler besiegt wurde. Die künstliche Intelligenz AlphaGo ist ein Meilenstein für die Go-Ansätze Deep Blue und Brute Force. Der Ansatz bietet eine Suche durch große Anzahl möglicher Züge und eine Datenbank mit tausenden Aufzeichnungen. Einer der wichtigsten Algorithmen für maschinelles Lernen ist der Ansatz künstlicher Neuronaler Netzwerke. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Schichten virtueller Neuronen. Die Anwendbarkeit Spezialisiert auf Schach Theoretisch anwendbar auf viele Probleme Deep Blue und Alpha Go im Vergleich. Die Idee, die menschliche Intelligenz durch mechanische Prozesse nachzubilden, beschäftigte die Menschen schon seit der Antike. Mit der Entwicklung des digitalen Computers und den grundlegenden Ergebnissen von Alan Turing zur digitalen Darstellbarkeit rückte sie alle berechenbarer Probleme in den Bereich der ernsthaften Forschung. Allerdings konnten der Nutzen dieser Systeme schlecht auf Probleme der echten Welt angewendet werden. 1974-1980: Als Folge ein erster „KI-Winter“ mit nachlassendem Interesse und Forschungsgeldern. 1980-1987: Wiederaufschwung, hauptsächlich durch sogenannte „Expertensysteme“, die in spezifischen Bereichen Fachwissen logisch strukturieren und Antworten oder Empfehlungen wiedergeben. Die offenkundig werdenden Beschränkungen führten dann zu einem zweiten „KI-Winter“. Seit den frühen 90er Jahren macht das Feld des Machine Learning, zu dieser Zeit teilweise als separates Feld betrachtet, rasante Fortschritte. KI-Anwendungen halten in immer größeren Bereichen von Wirtschaft und dem täglichen Leben Einzug. Die Idee des maschinellen Lernens basiert auf dem Grundverständnis des menschlichen Lernprozesses. Genau wie das Wissen und die Fähigkeiten von Menschen mit wachsender Erfahrung zunehmen, verbessern sich auch hier die Modelle mit zunehmender Datenmenge. Ein Machine Learning Modell ist zunächst eine kalibrierbare Methode, aus Eingabewerten eine Ausgabe zu erzeugen. In einer Trainingsphase wird das Modell eine Menge an Beispieldatensätzen zu Verfügung gestellt und eine Funktion, die die „Güte“ der Ausgaben bewertet. Beim Überwachten Lernen wird das Trainingsdatenset zusammen mit den korrekten Ausgaben zur Verfügung gestellt. Das optimale Modell erzeugt Ausgaben, die möglichst nah an den korrekt Antworten sind. Beispiele sind Klassifikations- und Regressionaufgaben oder das Labeling von Bildern. Beim Unsupervised Learning gibt es keine „korrekten Antworten“, das Modell soll selbst versteckte Strukturen entdecken. Ein wichtiges Beispiel hierbei ist das autonome Fahren. Das optimierte Modell wird nun nicht mehr verändert und kann auch für neue Daten Antworten und Beurteilungen mit einer Präzision und Geschwindigkeit liefern, die ein Mensch nicht leisten könnte. Künstliche Intelligenz ist heute in verschiedensten Anwendungen und mit unterschiedlichen zugrundeliegenden Systemen angewendet worden. Die Technologien Amazon Alexa, Apples Siri und Google Assistant vereinfachen die Benutzung von mobilen Geräten und mittlerweile auch Smart Homes. Google kombiniert ebenfalls NLP und Spracherzeugung und kann bis zu 80% der Routineaufgaben von Kundenserviceabteilungen übernehmen. Empfehlungssysteme erlauben z.B. Youtube, Netflix und Amazon, Nutzer aus einer Vielzahl von Angeboten, die am besten zu ihren persönlichen Vorlieben passen. KI im CRM Neben den genannten Empfehlungssystemen unterstützt künstliche Intelligenz Marketing- und CRM-Abteilungen auf vielfältige Weise, beispielsweise durch die automatisierte Verteilung von Marketing-Budgets anhand von prognostizierten Kundenwerten und Produktaffinitäten. Gesichtserkennung ist eine klassische Aufgabe der Bildverarbeitung und hilft z.B. bei der Markierung von Personen auf sozialen Netzwerken, aber auch bei der automatischen Fokussierung digitaler Kameras. Finanzdienstleister, Banken und viele andere Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz zur Betrugserkennung. Bei den sogenannten Deepfakes, bei denen die Gesichter bekannter Personen in Videos auf die Körper anderer Personen übertragen werden, werden immer realistische Ergebnisse erzielt. Künstliche Intelligenz errechnet die nächste Produktmpfehlung, um Umsätze zu steigern und Kunden länger zu binden. Ein bekanntes Beispiel ist das Empfehlungssystem von Amazon. Künstliche Intelligenz (KI) ist noch in der fernen Zukunft, aber jedes Jahr werden neue Wege entdeckt, auf denen wir spezialisierte Algorithmen bei Aufgaben in Forschung, Wirtschaft und im täglichen Leben unterstützen oder uns die Aufgaben sogar abnehmen können. Zunehmende Rechenleistung, Vernetzung und verfügbare Datenmengen befeuern diesen Prozess. Künstliche Intelligenz Die Treibstoff-Technologie der heutigen Zeit ist Daten. Die Technologie ist eine der bedeutendsten Zukunftstechnologien der Zeit. Viele Anwendungen bieten noch Verbesserungspotential, gleichzeitig konnte KI aber auch schon viele Errungenschaften in den unterschiedlichsten Bereichen erzielen. In den nächsten Jahren wird die Automatisierung und Optimierung von Prozessen durch Künnenstlicher Intellignz noch weiter gefördert und verbessert.
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Quellenangabe:    

https://datasolut.com/wiki/kuenstliche-intelligenz/

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