Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das die Problemlösungs- und Entscheidungsfähigkeiten des menschlichen Geistes nachahmt. KI hat zu bedeutenden Fortschritten in Bereichen wie der Inklusion von Behinderten, der Krebsfrüherkennung, der Wettervorhersage, der Sicherheit und Überwachung und anderen beigetragen.

Die Rolle von KI im Marketing und KI-basierte Funktionen sind in unserem täglichen Leben allgegenwärtig. Stell dir vor: Personalisierte Filmempfehlungen in deinem Lieblings-Streaming-Service oder Produktvorschläge für deine nächste Bestellung.

Nachfolgend sind fünf wichtige Teilbereiche aufgeführt, die für die Funktionsweise von KI entscheidend sind

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der KI, der Algorithmen verwendet, die aus Daten lernen können, um Muster in Daten zu klassifizieren oder vorherzusagen. ML-Erkenntnisse werden verwendet, um fundierte Entscheidungen in Bereichen zu treffen, die das Wachstum beeinflussen, wie Marketing und Geschäftsbetrieb. ML kann beaufsichtigt oder unbeaufsichtigt sein. Beaufsichtigtes Lernen erfordert die Zuordnung von Schulungsdaten zu einem bekannten Ergebnis und wird am häufigsten in der Marktforschung, Vorhersage-Modellierung und Textanalyse eingesetzt.

Neuronale Netzwerke: Neuronale Netzwerke oder künstliche neuronale Netzwerke (ANNs) sind Lernalgorithmen, die auf Schulungsdaten angewiesen sind, um zu lernen. Sie sind eine Untergruppe von ML und strukturiert, um nachzuahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet und Verbindungen zwischen verschiedenen Datenpunkten herstellt. Neuronale Netzwerke können weiter lernen, während sie mehr Daten verarbeiten und ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern. Auf der anderen Seite kannst du ihr Lernen abschalten und sie auf der Grundlage dessen, was sie bereits gelernt haben, ausführen lassen.

Deep Learning: Deep Learning ist ein Unterfeld von ANNs und bezieht sich auf jedes neuronale Netzwerk mit drei oder mehr Neuronenebenen. Deep-Learning-Algorithmen sind leistungsfähiger als flachere neuronale Netze, da sie die Ergebnisse optimieren und verfeinern können, um die Genauigkeit zu erhöhen. Damit sind verschiedene KI-Anwendungen möglich, von intelligenten Assistenten (z. B. Siri und Alexa) bis hin zu anderen Bereichen wie Gesundheitswesen, Betrugserkennung und Gesichtserkennungstechnologien.

Verarbeitung natürlicher Sprache: Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing , NLP) ist ein Bereich der KI, der sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verarbeiten. NLP-Modelle können Dinge wie das Übersetzen von einer Sprache in eine andere, das Zusammenfassen oder Klassifizieren von Text und sogar das Generieren von Sprache. So können Unternehmen KI nutzen, um Kundenerfahrungsdaten, Stimmungsanalysen und mehr zu verarbeiten. Es ist auch die Grundlage für Konversations-KIs wie ChatGPT.

Computer Vision: Computer Vision ist ein Teilbereich der KI, der sich darauf konzentriert, Computer dazu zu bringen, Bilder für eine Reihe von Anwendungsfällen effizient zu verarbeiten. Eine Klasse von Algorithmen, die hier angewendet werden können, sind faltende neuronale Netzwerke (CNNs), die sich von anderen neuronalen Netzwerken durch ihre überlegene Leistung bei Bild-, Sprach- oder Audiosignaleingaben abheben. Die jüngsten Anwendungen von Deep Learning und faltenden neuronalen Netzwerken (CNNs) haben zu einem Durchbruch in der Computer Vision geführt und ermöglichen es Computern, Millionen von Bilddaten zu verarbeiten und sogar neue Bilder zu erstellen. CNNs werden in vielen Bereichen eingesetzt, wie in der Krebsfrüherkennung, der Überwachung, der Weltraumforschung und der Entwicklung visueller Effekte für Filme.

Obwohl wir kontinuierliche Fortschritte in der KI sehen, ist mehr Forschung erforderlich, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. In dem Maße, wie KI zu einem integralen Bestandteil unseres Lebens wird, ist verantwortungsvolle KI unter Berücksichtigung von Datenschutz, Sicherheit, Transparenz, Fairness des geistigen Eigentums, Zuverlässigkeit und Inklusion von entscheidender Bedeutung.