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K眉nstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden oft synonym verwendet, aber es handelt sich tats盲chlich um unterschiedliche Konzepte, die unter denselben Oberbegriff fallen.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber diese beiden faszinierenden Bereiche und wie sie unsere Welt heute und in Zukunft beeinflussen k枚nnten. Wenn Sie noch mehr lernen m枚chten, k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 die Spezialisierung Machine Learning von Stanford und DeepLearning.AI anmelden. Dort erlernen Sie grundlegende KI Konzepte und entwickeln praktische F盲higkeiten im maschinellen Lernen in einem anf盲ngerfreundlichen, dreiteiligen Programm mit KI Vision盲r Andrew Ng.

Machine Learning vs. AI: Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und KI?

Vereinfacht ausgedr眉ckt ist KI Computersoftware, die die menschliche Denkweise nachahmt und so komplexe Aufgaben wie Analysieren, Schlussfolgern und Lernen ausf眉hren kann. Maschinelles Lernen hingegen ist ein Teilbereich der KI, der anhand von Daten trainierte Algorithmen nutzt, um Modelle zu erstellen, die diese komplexen Aufgaben ausf眉hren k枚nnen.

Der Gro脽teil der KI wird mithilfe maschinellen Lernens durchgef眉hrt, daher werden die beiden Begriffe oft synonym verwendet. Tats盲chlich bezieht sich KI jedoch auf das allgemeine Konzept, mithilfe von Computersoftware und -systemen menschen盲hnliche Wahrnehmung zu erzeugen, w盲hrend ML nur eine Methode hier蹿眉谤 ist.听

Generative KI vs. maschinelles Lernen

Generative KI (GenAI) ist eine Untergruppe der k眉nstlichen Intelligenz, die auf Grundlage von Benutzereingaben neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik erstellen kann. W盲hrend maschinelles Lernen 蹿眉谤 enger definierte Aufgaben wie die Kategorisierung von Daten oder das Erstellen von Vorhersagen eingesetzt wird, kann GenAI dynamisch auf Benutzereingaben reagieren und wird daher 蹿眉谤 kreativere Aufgaben wie das Verfassen von Texten oder die Kommunikation mit Kunden 眉ber KI Agenten verwendet.

Was ist k眉nstliche Intelligenz?听

K眉nstliche Intelligenz (KI) ist Computersoftware, die die kognitiven F盲higkeiten des Menschen nachahmt, um komplexe Aufgaben auszuf眉hren, die fr眉her nur von Menschen erledigt werden konnten, wie etwa Entscheidungsfindung, Datenanalyse und Sprach眉bersetzung.听

Anders ausgedr眉ckt: KI ist ein Code auf Computersystemen, der explizit 蹿眉谤 Aufgaben programmiert ist, die menschliches Denken erfordern. W盲hrend automatisierte Maschinen und Systeme lediglich Anweisungen befolgen und diese ohne 脛nderungen ausf眉hren, k枚nnen KI-gesteuerte Maschinen und Systeme aus ihren Interaktionen lernen und so ihre Leistung und Effizienz verbessern.听

KI ist ein Oberbegriff, der eine Vielzahl miteinander verbundener, aber dennoch unterschiedlicher Teilgebiete umfasst. Zu den h盲ufigsten Bereichen im Bereich der k眉nstlichen Intelligenz geh枚ren:听

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• Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen anhand von Datens盲tzen trainiert werden, um zu maschinellen Lernmodellen zu werden, die bestimmte Aufgaben ausf眉hren k枚nnen.听

• Deep Learning: Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der k眉nstliche neuronale Netze (AANs), die das menschliche Gehirn nachahmen, verwendet werden, um komplexere Denkaufgaben ohne menschliches Eingreifen auszuf眉hren.

• Verarbeitung nat眉rlicher Sprache (NLP): Als Teilbereich der Informatik, KI, Linguistik und des ML konzentriert sich die Verarbeitung nat眉rlicher Sprache auf die Erstellung von Software, die in der Lage ist, menschliche Kommunikation zu interpretieren.听

• Generative KI: Eine Art von KI und Teilmenge des Deep Learning, die zur Erstellung neuer Inhalte wie Texte und Bilder verwendet wird. GenAI basiert typischerweise auf gro脽en Sprachmodellen (LLMs), die mit riesigen Datens盲tzen trainiert werden, um dynamisch Ergebnisse basierend auf Benutzereingaben zu erstellen.

• Robotik: Als Teilbereich der KI, Informatik und Elektrotechnik konzentriert sich die Robotik auf die Entwicklung von Robotern, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben in realen Umgebungen zu erlernen und auszuf眉hren.

Sehen Sie sich dieses Video vom KI Experten Andrew Ng an und sehen Sie sich den Kurs KI 蹿眉谤 jeden听an:

Was ist maschinelles Lernen?听

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der k眉nstlichen Intelligenz, das sich auf das Trainieren von Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen mit Datens盲tzen konzentriert, um Modelle 蹿眉谤 maschinelles Lernen zu erstellen, die komplexe Aufgaben ausf眉hren k枚nnen, wie etwa das Sortieren von Bildern, das Prognostizieren von Ums盲tzen oder das Analysieren von Big Data.听

Maschinelles Lernen ist heute die wichtigste Methode, mit der die meisten Menschen mit KI interagieren. Einige g盲ngige Methoden, mit denen Sie wahrscheinlich schon einmal in Ber眉hrung gekommen sind, sind:

• Erhalten von Videoempfehlungen auf einer Online Video Streaming Plattform.听

• Online Problembehebung mit einem Chatbot, der Sie basierend auf Ihren Antworten an die entsprechenden Ressourcen weiterleitet.听

• Virtuelle Assistenten, die auf Ihre Anfragen reagieren, um Besprechungen in Ihrem Kalender zu planen, ein bestimmtes Lied abzuspielen oder jemanden anzurufen.听

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning听

KI, maschinelles Lernen und Deep Learning werden manchmal synonym verwendet, es handelt sich jedoch jeweils um unterschiedliche Begriffe.

K眉nstliche Intelligenz (KI) ist ein 脺berbegriff 蹿眉谤 Computersoftware, die die menschliche Wahrnehmung nachahmt, um komplexe Aufgaben auszuf眉hren und daraus zu lernen.听听

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das anhand von Daten trainierte Algorithmen verwendet, um anpassbare Modelle zu erstellen, die eine Vielzahl komplexer Aufgaben ausf眉hren k枚nnen.听

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Dabei werden mehrere Schichten neuronaler Netze genutzt, um komplexe ML Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen.

Beispiele 蹿眉谤 KI aus der Praxis

Wahrscheinlich haben Sie in Ihrem Alltag schon einmal ein KI-gest眉tztes Ger盲t oder einen KI Dienst genutzt, ohne es zu merken. Von Banking Programmen, die verd盲chtige Transaktionen pr眉fen, 眉ber automatisierte Spamfilter, die Ihren Posteingang virenfrei halten, bis hin zu Video Streaming Plattformen, die Ihnen Sendungen empfehlen 鈥� KI und maschinelles Lernen sind zunehmend in unseren Alltag integriert. Hier sind nur einige Beispiele da蹿眉谤, wie KI 鈥� und damit auch maschinelles Lernen 鈥� t盲glich eingesetzt werden:听

1. Gesundheitswesen听

Das Gesundheitswesen produziert eine F眉lle von Big Data in Form von Patientenakten, medizinischen Tests und gesundheitsrelevanten Ger盲ten wie Smartwatches. Daher nutzen Menschen k眉nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vor allem, um die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu verbessern.听

Zu den g盲ngigen Anwendungen von KI im Gesundheitswesen z盲hlen Modelle 蹿眉谤 maschinelles Lernen, mit denen R枚ntgenstrahlen auf Krebsgeschw眉re untersucht werden k枚nnen, Programme zur Entwicklung personalisierter Behandlungspl盲ne und Systeme zur effizienten Zuweisung von Krankenhausressourcen.

2. Wirtschaft听

KI hat die Gesch盲ftswelt ma脽geblich beeinflusst. Sie wird eingesetzt, um durch Automatisierung Kosten zu senken und durch die Analyse gro脽er Datens盲tze umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Daher setzen immer mehr Unternehmen auf KI in ihren Arbeitsabl盲ufen. Laut einer Studie von EY aus dem Jahr 2024 gaben beispielsweise 95 Prozent der befragten F眉hrungskr盲fte an, dass ihre Organisationen derzeit in KI investieren und diese ihrer Ansicht nach die Branche erheblich ver盲ndern wird [].听

3. Lieferketten听

Lieferketten sorgen 蹿眉谤 einen weltweiten Warenfluss. Doch mit zunehmender Komplexit盲t und globaler Vernetzung der Lieferketten steigt auch das Risiko potenzieller St枚rungen, Verz枚gerungen und Ausf盲lle. Lieferketten Manager und Analysten setzen zunehmend auf KI-gest眉tzte digitale Lieferketten, die Sendungen verfolgen, Verz枚gerungen prognostizieren und Probleme spontan l枚sen k枚nnen, um schnelle Lieferungen zu gew盲hrleisten.

Vorteile und Zukunft der KI

KI und maschinelles Lernen bieten sowohl Unternehmen als auch Verbrauchern vielf盲ltige Vorteile. Verbraucher k枚nnen personalisiertere Dienste erwarten, Unternehmen profitieren von geringeren Kosten und h枚herer Betriebseffizienz.听

Es ist wenig 眉berraschend, dass der globale Markt 蹿眉谤 KI in den kommenden Jahren exponentiell wachsen wird. Laut Statista wird das globale Marktvolumen 蹿眉谤 k眉nstliche Intelligenz im Jahr 2025 鈧� 222.53 Milliarden betragen und mit einer j盲hrlichen Wachstumsraten von 26,6 Prozent bis zum Jahr 2031 auf 鈧� 921.83 Milliarden ansteigen. []. Einige allgemeine Vorteile 蹿眉谤 Unternehmen, die KI und maschinelles Lernen in der realen Welt einsetzen, sind:

• Die F盲higkeit, gro脽e Datenmengen schnell zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen

• H枚herer Return on Investment (ROI) 蹿眉谤 zugeh枚rige Dienstleistungen aufgrund geringerer Arbeitskosten

• Verbesserte Kundenzufriedenheit und Erlebnisse, die auf die individuellen Kundenbed眉rfnisse zugeschnitten werden k枚nnen

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K眉nstliche Intelligenz verf眉gt 眉ber ein breites Spektrum an F盲higkeiten, die eine Vielzahl wirkungsvoller Anwendungen in der realen Welt erm枚glichen. Zu den g盲ngigsten geh枚ren Mustererkennung, pr盲diktive Modellierung, Automatisierung, Objekterkennung und Personalisierung. In manchen F盲llen kann fortschrittliche KI sogar selbstfahrende Autos antreiben oder komplexe Spiele wie Schach oder Go spielen.

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