Künstliche Intelligenz-Tutorial für Anfänger im Jahr 2024 | Lernen Sie das KI-Tutorial von Experten

Dieses Tutorial zur künstlichen Intelligenz bietet grundlegende und fortgeschrittene Informationen zu Konzepten der künstlichen Intelligenz. Es soll Studenten und Berufstätigen helfen, die absolute Anfänger sind. In diesem Tutorial liegt unser Fokus auf künstlicher Intelligenz. Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, können Sie sich dieses Tutorial ansehen Komplettes Anfänger-Tutorial zum maschinellen Lernen.

Im Zuge dessen Tutorial zur künstlichen Intelligenz, werden wir uns mit verschiedenen Konzepten befassen, wie der Bedeutung von künstlicher Intelligenz, den Ebenen der KI, warum KI wichtig ist, ihren verschiedenen Anwendungen, der Zukunft der künstlichen Intelligenz und mehr.

Um im Bereich KI zu arbeiten, muss man in der Regel über viel Erfahrung verfügen. So gehen wir auch auf die verschiedenen Berufsbilder ein, die mit künstlicher Intelligenz verbunden sind, und helfen Ihnen, relevante Erfahrungen zu sammeln. Sie müssen keinen bestimmten Hintergrund haben, bevor Sie in den Bereich der KI einsteigen, da es möglich ist, die erforderlichen Fähigkeiten zu erlernen und zu erwerben. Während die Begriffe Data Science, Artificial Intelligence (AI) und maschinelles Lernen fallen in die gleiche Domäne und sind miteinander verbunden, sie haben ihre spezifischen Anwendungen und ihre Bedeutung. Vereinfacht ausgedrückt zielt künstliche Intelligenz darauf ab, Maschinen in die Lage zu versetzen, logisches Denken durch Nachahmung menschlicher Intelligenz auszuführen. Da das Hauptziel von KI-Prozessen darin besteht, Maschinen aus Erfahrung beizubringen, ist die Zuführung der richtigen Informationen und Selbstkorrektur von entscheidender Bedeutung.

Was ist künstliche Intelligenz?

Die Antwort auf diese Frage hängt davon ab, wen Sie fragen. Ein Laie mit einem flüchtigen Verständnis von Technologie würde es mit Robotern in Verbindung bringen. Wenn man einen KI-Forscher nach künstlicher Intelligenz fragt, würde er sagen, dass es sich um eine Reihe von Algorithmen handelt, die Ergebnisse liefern können, ohne dass man dazu explizit angewiesen werden muss. Beide Antworten sind richtig. Zusammenfassend ist Künstliche Intelligenz:

• Ein intelligentes Wesen, das von Menschen geschaffen wurde.
• Kann Aufgaben ohne ausdrückliche Anweisung intelligent ausführen.
• Kann rational und menschlich denken und handeln.

Im Kern handelt es sich bei der Künstlichen Intelligenz um einen Zweig der Informatik, der darauf abzielt, menschliche Intelligenz in Maschinen zu erzeugen oder zu reproduzieren. Doch was macht eine Maschine intelligent? Viele KI-Systeme werden mit Hilfe von maschinellem Lernen betrieben tiefe Lernen Algorithmen. KI entwickelt sich ständig weiter. Was in der Vergangenheit als Teil der KI galt, kann heute nur noch als Computerfunktion betrachtet werden. Früher galt beispielsweise ein Taschenrechner möglicherweise als Teil der KI. Nun wird es als einfache Funktion betrachtet. Ebenso gibt es verschiedene Ebenen der KI, lassen Sie uns diese verstehen.

Warum ist künstliche Intelligenz wichtig?

Das Ziel der künstlichen Intelligenz besteht darin, die menschlichen Fähigkeiten zu unterstützen und uns dabei zu helfen, fortschrittliche Entscheidungen mit weitreichenden Konsequenzen zu treffen. Aus technischer Sicht ist das das Hauptziel der KI. Wenn wir die Bedeutung der KI aus einer eher philosophischen Perspektive betrachten, können wir sagen, dass sie das Potenzial hat, Menschen dabei zu helfen, ein sinnvolleres Leben ohne harte Arbeit zu führen. KI kann auch dazu beitragen, das komplexe Netz miteinander verbundener Einzelpersonen, Unternehmen, Staaten und Nationen so zu verwalten, dass es auf eine Weise funktioniert, die der gesamten Menschheit zugute kommt.

Künstliche Intelligenz wird derzeit von allen verschiedenen Werkzeugen und Techniken geteilt, die wir im Laufe der letzten tausend Jahre erfunden haben – um menschliche Anstrengungen zu vereinfachen und uns zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Künstliche Intelligenz ist eine solche Schöpfung, die uns dabei helfen wird, weiterhin bahnbrechende Werkzeuge und Dienste zu erfinden, die die Art und Weise, wie wir unser Leben führen, exponentiell verändern würden, indem wir hoffentlich Konflikte, Ungleichheit und menschliches Leid beseitigen.

Von solchen Ergebnissen sind wir noch weit entfernt. Aber es könnte in der Zukunft passieren. Künstliche Intelligenz wird derzeit vor allem von Unternehmen eingesetzt, um ihre Prozesseffizienz zu verbessern, ressourcenintensive Aufgaben zu automatisieren und Geschäftsprognosen auf der Grundlage der uns zur Verfügung stehenden Daten zu erstellen. Wie Sie sehen, ist KI in mehrfacher Hinsicht für uns von Bedeutung. Es schafft weltweit neue Möglichkeiten, hilft uns, unsere Produktivität zu verbessern und vieles mehr. 

Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Das Konzept intelligenter Wesen gibt es schon seit langem und hat inzwischen in vielen Bereichen Einzug gehalten, beispielsweise in der KI im Bildungswesen, im Automobilbau, im Bank- und Finanzwesen, im KI-Gesundheitswesen usw. Die alten Griechen hatten ebenso Mythen über Roboter wie die chinesischen und ägyptischen Ingenieure Automaten gebaut. Die Anfänge der modernen KI lassen sich jedoch auf die Zeit zurückführen, als klassische Philosophen versuchten, das menschliche Denken als symbolisches System zu beschreiben. Zwischen den 1940er und 50er Jahren diskutierten einige Wissenschaftler aus verschiedenen Bereichen über die Möglichkeit, ein künstliches Gehirn zu schaffen. Dies führte zum Aufstieg des Bereichs der KI-Forschung – der 1956 als akademische Disziplin gegründet wurde – auf einer Konferenz am Dartmouth College in Hanover, New Hampshire. Der Begriff wurde von John McCarthy geprägt, der heute als Vater der künstlichen Intelligenz gilt.

Trotz jahrzehntelanger, gut finanzierter weltweiter Bemühungen war es für Wissenschaftler äußerst schwierig, Intelligenz in Maschinen zu erzeugen. Zwischen Mitte der 1970er und 1990er Jahre hatten Wissenschaftler mit einem akuten Mangel an Mitteln für die KI-Forschung zu kämpfen. Diese Jahre wurden als „KI-Winter“ bekannt. Ende der 1990er Jahre interessierten sich amerikanische Unternehmen jedoch erneut für KI. Darüber hinaus hatte auch die japanische Regierung Pläne zur Entwicklung eines Computers der fünften Generation zur Weiterentwicklung der KI. Schließlich besiegte IBMs Deep Blue 1997 den ersten Computer, der einen Schachweltmeister, Garry Kasparov, besiegte.

Während die KI und ihre Technologie weiter auf dem Vormarsch waren – vor allem aufgrund von Verbesserungen bei der Computerhardware – begannen auch Unternehmen und Regierungen, ihre Methoden erfolgreich in anderen engen Bereichen einzusetzen. In den letzten 15 Jahren ist es Amazon, Google, Baidu und vielen anderen gelungen, die KI-Technologie zu einem enormen kommerziellen Vorteil zu nutzen. KI ist heute in viele der von uns genutzten Online-Dienste integriert. Dadurch hat es die Technologie geschafft, nicht nur in allen Branchen eine Rolle zu spielen, sondern auch einen großen Teil des Aktienmarktes voranzutreiben. 

Heutzutage ist künstliche Intelligenz in Unterbereiche unterteilt, nämlich künstliche allgemeine Intelligenz, künstliche enge Intelligenz und künstliche Superintelligenz, die wir in diesem Artikel ausführlich besprechen werden. Wir werden auch den Unterschied zwischen KI und AGI besprechen.

Ebenen der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann in drei Hauptebenen unterteilt werden:

1. Künstliche schmale Intelligenz
2. Künstliche allgemeine Intelligenz
3. Künstliche Superintelligenz

Künstliche schmale Intelligenz (ANI)

Künstliche schmale Intelligenz, auch als schmale KI oder schwache KI bekannt, ist zielorientiert und darauf ausgelegt, einzelne Aufgaben auszuführen. Obwohl diese Maschinen als intelligent gelten, unterliegen sie nur minimalen Einschränkungen und werden daher als schwache KI bezeichnet. Es ahmt nicht die menschliche Intelligenz nach; Es stimuliert das menschliche Verhalten anhand bestimmter Parameter. Narrow AI nutzt NLP oder die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Aufgaben auszuführen. Dies zeigt sich in Technologien wie Chatbots und Spracherkennungssystemen wie Siri. Durch den Einsatz von Deep Learning können Sie die Benutzererfahrung personalisieren, beispielsweise durch virtuelle Assistenten, die Ihre Daten speichern, um Ihre zukünftige Erfahrung zu verbessern. 

Beispiele für schwache oder enge KI:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBMs Watson
3. Selbstfahrende Autos
4. Gesichtserkennungssoftware
5. E-Mail-Spam-Filter 
6. Vorhersage-Tools 

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)

Künstliche allgemeine Intelligenz, auch starke KI oder tiefe KI genannt, bezieht sich auf das Konzept, durch das Maschinen menschliche Intelligenz nachahmen und gleichzeitig die Fähigkeit demonstrieren können, ihre Intelligenz zur Lösung von Problemen einzusetzen. Dieses Maß an Intelligenz ist den Wissenschaftlern bisher nicht gelungen. Bevor dieses Maß an Intelligenz erreicht werden kann, muss umfangreiche Forschung betrieben werden. Wissenschaftler müssten einen Weg finden, wie Maschinen durch die Programmierung einer Reihe kognitiver Fähigkeiten bewusst werden können. Einige Eigenschaften der tiefen KI sind:

• Wahrnehmung
• Erinnern 
• Hypothesentest 
• Phantasie
• Analogie
• Implikation

Es lässt sich nur schwer vorhersagen, ob sich die starke KI in absehbarer Zukunft weiterentwickeln wird oder nicht, aber da die Sprach- und Gesichtserkennung kontinuierlich Fortschritte macht, besteht eine geringe Wahrscheinlichkeit, dass wir auch auf diesem KI-Niveau mit einem Wachstum rechnen können. 

Künstliche Superintelligenz (ASI)

Derzeit ist Superintelligenz nur ein hypothetisches Konzept. Man geht davon aus, dass es in Zukunft möglich sein könnte, eine solche künstliche Intelligenz zu entwickeln, aber in der heutigen Welt existiert sie nicht. Superintelligenz kann als die Ebene bezeichnet werden, auf der die Maschine die menschlichen Fähigkeiten übertrifft und sich ihrer selbst bewusst wird. Dieses Konzept diente als Grundlage für mehrere Filme und Science-Fiction-Romane, in denen Roboter, die ihre Gefühle und Emotionen entwickeln können, die Menschheit selbst überrennen können. Es wäre in der Lage, eigene Emotionen aufzubauen und hypothetisch besser als Menschen in Kunst, Sport, Mathematik, Naturwissenschaften und mehr zu sein. Die Entscheidungsfähigkeit einer Superintelligenz wäre größer als die eines Menschen. Das Konzept der künstlichen Superintelligenz ist uns noch unbekannt, ihre Folgen sind nicht absehbar und ihre Auswirkungen noch nicht messbar. 

Lassen Sie uns nun den Unterschied zwischen schwacher und starker KI verstehen. 

Anwendungen der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat heute in mehreren Branchen und Bereichen Einzug gehalten. Vom Gaming bis zum Gesundheitswesen hat die Anwendung von KI enorm zugenommen. Wussten Sie, dass die Google Maps-Anwendungen und die Gesichtserkennung wie auf dem iPhone alle KI-Technologie nutzen, um zu funktionieren? KI ist überall um uns herum und mehr Teil unseres täglichen Lebens, als wir es ahnen. Wenn Sie mehr über KI erfahren möchten, können Sie sich mit dem befassen PGP-Kurs für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen angeboten von Tolles Lernen. Hier sind einige Anwendungen der künstlichen Intelligenz.

Beste Anwendungen künstlicher Intelligenz im Jahr 2024

1. Googles KI-gestützte Vorhersagen (Google Maps)
2. Ride-Sharing-Anwendungen (Uber, Lyft)
3. KI-Autopilot in kommerziellen Flügen
4. Spamfilter für E-Mails
5. Plagiatsprüfer und Tools
6. Gesichtserkennung
7. Suchempfehlungen
8. Voice-to-Text-Funktionen
9. Intelligente persönliche Assistenten (Siri, Alexa)
10. Betrugsschutz und -prävention

Da wir nun wissen, dass dies die Bereiche sind, in denen KI eingesetzt wird. Lassen Sie uns diese genauer verstehen. Google ist eine Partnerschaft mit DeepMind eingegangen, um die Genauigkeit von Verkehrsvorhersagen zu verbessern. Mithilfe historischer Verkehrsdaten sowie Live-Daten können sie mithilfe von KI-Technologie und maschinellen Lernalgorithmen genaue Vorhersagen treffen. Ein intelligenter persönlicher Assistent kann Aufgaben basierend auf den von uns gegebenen Befehlen ausführen. Es ist ein Software-Agent und kann Aufgaben wie das Versenden von Nachrichten, das Durchführen einer Google-Suche, das Aufzeichnen einer Sprachnotiz, Chatbots und mehr ausführen. 

Ziele der Künstlichen Intelligenz

Bisher haben Sie gesehen, was KI bedeutet, die verschiedenen Ebenen der KI und ihre Anwendungen. Doch was sind die Ziele der KI? Welches Ergebnis wollen wir mit KI erreichen? Das übergeordnete Ziel wäre es, Maschinen und Computern zu ermöglichen, intelligent zu lernen und zu funktionieren. Einige der anderen Ziele der KI sind wie folgt:

1. Problemlösung: Forscher entwickelten Algorithmen, die den schrittweisen Prozess nachahmen konnten, den Menschen beim Lösen eines Rätsels anwenden. In den späten 1980er und 1990er Jahren hatte die Forschung ein Stadium erreicht, in dem Methoden entwickelt wurden, um mit unvollständigen oder unsicheren Informationen umzugehen. Für schwierige Probleme sind jedoch enorme Rechenressourcen und Speicherkapazität erforderlich. Daher ist die Suche nach effizienten Problemlösungsalgorithmen eines der Ziele der künstlichen Intelligenz.

2. Wissensrepräsentation: Von Maschinen wird erwartet, dass sie Probleme lösen, die umfangreiches Wissen erfordern. Daher ist die Wissensrepräsentation von zentraler Bedeutung für die KI. Künstliche Intelligenz repräsentiert Objekte, Eigenschaften, Ereignisse, Ursache und Wirkung und vieles mehr. 

3. Planung: Eines der Ziele der KI sollte es sein, intelligente Ziele zu setzen und diese zu erreichen. In der Lage sein, Vorhersagen darüber zu treffen, wie sich Maßnahmen auf Veränderungen auswirken und welche Möglichkeiten zur Verfügung stehen. Ein KI-Agent muss seine Umgebung bewerten und dementsprechend Vorhersagen treffen. Deshalb ist Planung wichtig und kann als Ziel der KI betrachtet werden. 

4. Lernen: Eines der grundlegenden Konzepte der KI, maschinelles Lernen, ist die Untersuchung von Computeralgorithmen, die sich im Laufe der Zeit durch Erfahrung immer weiter verbessern. Es gibt verschiedene Arten von ML. Die allgemein bekannten Arten sind unüberwachtes maschinelles Lernen und überwachtes maschinelles Lernen. Um mehr über diese Konzepte zu erfahren, können Sie unseren Blog lesen was ML bedeutet und wie es funktioniert. 

5. Soziale Intelligenz: Unter Affective Computing versteht man im Wesentlichen die Untersuchung von Systemen, die menschliche Anstrengungen interpretieren, erkennen und verarbeiten können. Es ist ein Zusammenfluss von Informatik, Psychologie und Kognitionswissenschaft. Soziale Intelligenz ist ein weiteres Ziel der KI, da es wichtig ist, diese Bereiche zu verstehen, bevor Algorithmen erstellt werden. 

Das übergeordnete Ziel der KI besteht daher darin, Technologien zu entwickeln, die die oben genannten Ziele integrieren und eine intelligente Maschine schaffen können, die uns dabei helfen kann, effizienter zu arbeiten, Entscheidungen schneller zu treffen und die Sicherheit zu verbessern. 

Jobs im Bereich Künstliche Intelligenz

Laut Indeed hat sich die Nachfrage nach KI-Kenntnissen in den letzten drei Jahren mehr als verdoppelt. Die Stellenausschreibungen im Bereich KI sind um 119 % gestiegen. Die Aufgabe, einen Bildverarbeitungsalgorithmus zu trainieren, kann heute innerhalb von Minuten erledigt werden, während die Aufgabe vor einigen Jahren Stunden dauern würde. Wenn wir die Fachkräfte auf dem Markt mit der Zahl der heute verfügbaren Stellen vergleichen, erkennen wir einen Mangel an Fachkräften im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Bayesianische Vernetzung, Neuronale Netze, Informatik (einschließlich Kenntnisse über Programmiersprachen), Physik, Robotik, Analysis und statistische Konzepte sind einige Fähigkeiten, die man beherrschen muss, bevor man tief in eine Karriere in der KI einsteigt. Wenn Sie eine Karriere im Bereich KI anstreben, sollten Sie sich der verschiedenen verfügbaren Stellenangebote bewusst sein. Werfen wir einen genaueren Blick auf die verschiedenen Jobrollen in der Welt der KI und welche Fähigkeiten man für jede Jobrolle mitbringen muss. 

Lesen Sie auch: Fragen zum Vorstellungsgespräch zu künstlicher Intelligenz 2020

1. Maschinenlernen Ingenieur

Wenn Sie jemand sind, der über einen Hintergrund in Datenwissenschaft oder angewandter Forschung verfügt, ist die Rolle eines Maschinenlernen Ingenieur für Sie geeignet ist. Sie müssen Kenntnisse in mehreren Programmiersprachen wie Python und Java nachweisen. Ein Verständnis für Vorhersagemodelle und die Fähigkeit, die Verarbeitung natürlicher Sprache bei der Arbeit mit riesigen Datensätzen zu nutzen, werden sich als vorteilhaft erweisen. Wenn Sie mit IDE-Tools für die Softwareentwicklung wie IntelliJ und Eclipse vertraut sind, können Sie Ihre Karriere als Ingenieur für maschinelles Lernen weiter vorantreiben. Sie sind unter anderem hauptsächlich für den Aufbau und die Verwaltung mehrerer Machine-Learning-Projekte verantwortlich.

Als ML-Ingenieur erhalten Sie ein durchschnittliches Jahresgehalt von 114,856 US-Dollar. Unternehmen suchen qualifizierte Fachkräfte, die über einen Master-Abschluss in dem entsprechenden Bereich verfügen und über fundierte Kenntnisse in Bezug auf maschinelle Lernkonzepte, Java, Python und Scala verfügen. Die Anforderungen variieren je nach einstellendem Unternehmen, analytische Fähigkeiten und Cloud-Anwendungen werden jedoch als Pluspunkt angesehen. 

2. Datenwissenschaftler 

Zu Ihren Aufgaben als Data Scientist gehört das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer und komplexer Datensätze durch den Einsatz von Tools für maschinelles Lernen und Predictive Analytics. Data Scientists sind auch für die Entwicklung von Algorithmen verantwortlich, die das Sammeln und Bereinigen von Daten für die weitere Analyse und Interpretation ermöglichen. Der jährliche Median Gehalt eines Data Scientists beträgt 120,931 US-Dollar und die erforderlichen Fähigkeiten sind wie folgt: 

• Bienenstock
• Hadoop
• MapReduce
• Schwein
• Spark
• Python
• Scala
• SQL 

Die erforderlichen Fähigkeiten können von Unternehmen zu Unternehmen und je nach Ihrem Erfahrungsstand unterschiedlich sein. Die meisten einstellenden Unternehmen streben einen Master-Abschluss oder einen Doktortitel im Bereich Datenwissenschaft oder Informatik an. Wenn Sie ein Data Scientist sind und KI-Entwickler werden möchten, erweist sich ein fortgeschrittener Informatikabschluss als vorteilhaft. Sie müssen in der Lage sein, unstrukturierte Daten zu verstehen und über ausgeprägte analytische und kommunikative Fähigkeiten verfügen. Diese Fähigkeiten sind unerlässlich, da Sie an der Kommunikation Ihrer Ergebnisse mit Unternehmensführern arbeiten. 

3. Business Intelligence-Entwickler 

Wenn man sich die verschiedenen Berufsbilder im Bereich KI ansieht, umfasst dies auch die Position des Business Intelligence (BI)-Entwicklers. Das Ziel dieser Rolle ist die Analyse komplexer Datensätze, die uns helfen, Geschäfts- und Markttrends zu erkennen. Ein BI-Entwickler verdient ein durchschnittliches Jahresgehalt von 92,278 US-Dollar. Ein BI-Entwickler ist für den Entwurf, die Modellierung und die Pflege komplexer Daten in cloudbasierten Datenplattformen verantwortlich. Wenn Sie daran interessiert sind, als BI-Entwickler zu arbeiten, müssen Sie über ausgeprägte technische und analytische Fähigkeiten verfügen.

Gute Kommunikationsfähigkeiten sind wichtig, da Sie daran arbeiten, Lösungen an Kollegen zu vermitteln, die nicht über technische Kenntnisse verfügen. Sie sollten auch Fähigkeiten zur Problemlösung an den Tag legen. Ein BI-Entwickler muss in der Regel über einen Bachelor-Abschluss in einem verwandten Bereich verfügen, und auch Berufserfahrung bringt Ihnen zusätzliche Punkte. Zertifizierungen sind sehr erwünscht und werden als zusätzliche Qualität angesehen. Die für einen BI-Entwickler erforderlichen Fähigkeiten wären Data Mining, SQL-Abfragen, SQL Server-Berichtsdienste, BI-Technologien und Data Warehouse-Design. 

4. Wissenschaftler 

Ein Forschungswissenschaftler ist eine der führenden Karrieren in der künstlichen Intelligenz. Sie sollten ein Experte in mehreren Disziplinen sein, beispielsweise Mathematik, Deep Learning, maschinelles Lernen und Computerstatistik. Die Kandidaten müssen über ausreichende Kenntnisse in den Bereichen Computerwahrnehmung, grafische Modelle, Reinforcement Learning und NLP verfügen. Ähnlich wie bei Data Scientists wird von Forschungswissenschaftlern ein Master- oder Doktortitel in Informatik erwartet. Das jährliche Durchschnittsgehalt soll 99,809 US-Dollar betragen. Die meisten Unternehmen sind auf der Suche nach jemandem, der über umfassende Kenntnisse in den Bereichen Parallel Computing, Distributed Computing, Benchmarking und maschinelles Lernen verfügt. 

5. Big-Data-Ingenieur/Architekt 

Big-Data-Ingenieure/-Architekten haben unter allen Positionen, die unter künstliche Intelligenz fallen, den bestbezahlten Job. Das durchschnittliche Jahresgehalt eines Big-Data-Ingenieurs/Architekten beträgt 151,307 US-Dollar. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung eines Ökosystems, das es Geschäftssystemen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten zu sammeln. Im Vergleich zu Data Scientists erhalten Big-Data-Architekten Aufgaben im Zusammenhang mit der Planung, Gestaltung und Entwicklung einer effizienten Big-Data-Umgebung auf Plattformen wie Spark und Hadoop. Unternehmen suchen in der Regel nach Mitarbeitern, die Erfahrung in C++, Java, Python, und Scala. 

Data-Mining, Datenvisualisierungund Datenmigrationskenntnisse sind ein zusätzlicher Vorteil. Ein weiterer Bonus wäre ein Doktortitel in Mathematik oder einem verwandten Informatikbereich.

Vorteile der Künstlichen Intelligenz

Wie die meisten Dinge auf der Welt hat auch KI ihre Vor- und Nachteile. Lassen Sie uns zunächst die Vorteile der künstlichen Intelligenz verstehen und wie sie unser Leben im Vergleich zu früheren Zeiten einfacher gemacht hat. 

• Reduzierung menschlicher Fehler
• 24x7 verfügbar
• Hilft bei sich wiederholenden Arbeiten
• Digitale Unterstützung 
• Schnellere Entscheidungen
• Rationaler Entscheidungsträger
• Medizinische Anwendungen
• Verbessert die Sicherheit
• Effiziente Kommunikation

Schauen wir uns jeden der oben genannten Punkte genauer an. 

1. Reduzierung menschlicher Fehler

Alle in einem KI-Modell getroffenen Entscheidungen basieren auf zuvor gesammelten Informationen, nachdem eine Reihe von Algorithmen angewendet wurden. Dadurch können die Fehler reduziert werden und die Genauigkeitschancen steigen mit einem höheren Genauigkeitsgrad. Wenn Menschen eine Aufgabe ausführen, besteht immer ein geringes Fehlerrisiko. Da wir in der Lage sind, Fehler zu machen, ist es besser, Programme und Algorithmen mittels KI zu nutzen, da diese die Fehlerwahrscheinlichkeit verringern. 

2. Rund um die Uhr verfügbar

Modelle mit künstlicher Intelligenz sind so konzipiert, dass sie rund um die Uhr funktionieren, ohne Pausen oder Langeweile. Im Vergleich zu einem durchschnittlichen Menschen, der sechs bis acht Stunden am Tag arbeiten kann, ist dies deutlich effizienter. Der Mensch ist nicht in der Lage, über einen längeren Zeitraum zu arbeiten, da er Ruhe und Zeit zur Regeneration benötigt. Somit ist KI rund um die Uhr verfügbar und steigert die Effizienz deutlich. 

3. Hilft bei sich wiederholenden Arbeiten

Künstliche Intelligenz kann alltägliche menschliche Aufgaben produktiv automatisieren. Es kann uns helfen, immer kreativer zu werden – vom Versenden einer Dankesmail bis zum Aufräumen oder Beantworten von Fragen. Es kann uns auch bei der Überprüfung von Dokumenten helfen. Eine sich wiederholende Aufgabe wie die Zubereitung von Speisen in einem Restaurant oder einer Fabrik kann ruiniert werden, weil Menschen nach langer Arbeit müde oder desinteressiert werden. KI kann uns dabei helfen, diese sich wiederholenden Aufgaben effizient und fehlerfrei auszuführen. 

4. Digitale Assistenz

Mehrere hochentwickelte Organisationen nutzen digitale Assistenten, um mit Benutzern zu interagieren. Dies hilft der Organisation, Personalkosten zu sparen. Digitale Assistenten wie Chatbots werden typischerweise auf der Website einer Organisation verwendet, um Benutzeranfragen zu beantworten. Es bietet außerdem eine reibungslos funktionierende Benutzeroberfläche und ein gutes Benutzererlebnis. Chatbots sind ein gutes Beispiel dafür. Lesen Sie hier, um mehr darüber zu erfahren wie man einen KI-Chatbot erstellt.

5. Schnellere Entscheidungen 

KI kann zusammen mit anderen Technologien dazu beitragen, dass Maschinen im Vergleich zu einem durchschnittlichen Menschen schnellere Entscheidungen treffen. Dies hilft bei der schnellen Durchführung von Aktionen. Dies liegt daran, dass Menschen bei der Entscheidungsfindung dazu neigen, Faktoren anhand von Emotionen zu analysieren, im Gegensatz zu KI-gesteuerten Maschinen, die schnell programmierte Ergebnisse liefern.

6. Rationaler Entscheidungsträger

Wir Menschen haben uns zwar technologisch stark weiterentwickelt, aber wenn es um die Entscheidungsfindung geht, lassen wir immer noch zu, dass unsere Emotionen die Oberhand gewinnen. In bestimmten Situationen ist es wirklich wichtig, schnelle, effiziente und logische Entscheidungen zu treffen, ohne dass unsere Emotionen ins Spiel kommen. KI-gestützte Entscheidungsfindung wird durch KI-Algorithmen gesteuert, sodass es keinen Spielraum für emotionale Diskrepanzen gibt. Rationale Entscheidungen mit Hilfe von KI sorgen dafür, dass die Effizienz nicht beeinträchtigt wird und steigern zudem die Produktivität einer Organisation. 

7. Medizinische Anwendungen

Neben allen anderen Vorteilen der KI ist ihr Einsatz im medizinischen Bereich eine der größten Anwendungen. Mithilfe von KI-gestützten medizinischen Anwendungen können Ärzte die Gesundheitsrisiken ihrer Patienten einschätzen. Mit der Radiochirurgie werden Tumore so operiert, dass das umliegende Gewebe nicht geschädigt wird und keine zusätzlichen Probleme entstehen. Medizinische Fachkräfte wurden für den Einsatz von KI in der Chirurgie geschult. Sie können auch dabei helfen, verschiedene neurologische Störungen effizient zu erkennen und zu überwachen und die Gehirnfunktionen zu stimulieren. 

8. Verbessert die Sicherheit

Da die Technologie immer weiter voranschreitet, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen sie aus unethischen Gründen wie Betrug oder Identitätsdiebstahl nutzen. Wenn KI auf die richtige Art und Weise und aus den richtigen Gründen eingesetzt wird, kann sie sich als großartige Ressource zur Verbesserung der Sicherheit unserer Organisation erweisen. KI kann zum Schutz unserer Daten und Finanzen eingesetzt werden. KI wird vor allem im Bereich der Cybersicherheit eingesetzt. Es hat unsere Fähigkeit, unsere persönlichen Daten vor Cyber-Bedrohungen oder Angriffen jeglicher Art zu schützen, verändert. Lesen Sie weiter, um mehr über KI in der Cybersicherheit zu erfahren und wie sie hilft. hier.

9. Effiziente Kommunikation 

Menschen aus verschiedenen Teilen der Welt sprechen unterschiedliche Sprachen und haben daher Schwierigkeiten, miteinander zu kommunizieren. Wenn wir in die Vergangenheit blicken, sehen wir, wie menschliche Übersetzer Menschen bei der Kommunikation untereinander helfen würden, wenn die andere Person nicht dieselbe Sprache wie wir verstand. Solche Probleme treten nicht auf, wenn wir KI nutzen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Systemen, Wörter von einer natürlichen Sprache in eine andere zu übersetzen und so den Mittelsmann zu eliminieren. Eines der besten Beispiele dafür ist Google Translate und wie es sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt hat. Jetzt gibt es Audiobeispiele dafür, wie Wörter/Sätze ausgesprochen werden sollten. Dadurch verbessern wir unsere Genauigkeit und Fähigkeit, effektiv zu kommunizieren.

Nachteile Künstlicher Intelligenz

Nachdem wir nun die Vorteile von KI verstanden haben, werfen wir einen Blick auf einige Nachteile. 

• Kostenüberschreitungen
• Mangel an Talenten
• Mangel an praktischen Produkten
• Mangel an Standards in der Softwareentwicklung
• Missbrauchspotential
• Stark abhängig von Maschinen
• Erfordert Aufsicht

Schauen wir uns die Nachteile der KI genauer an. 

1. Kostenüberschreitungen

Der Umfang der Operationen eines KI-gestützten Modells ist im Vergleich zur Softwareentwicklung deutlich höher. Dadurch steigen die benötigten Ressourcen deutlich stärker. Dies treibt die Betriebskosten auf ein höheres Niveau.

2. Mangel an Talenten 

KI ist immer noch ein Bereich, der sich entwickelt. Daher ist es nicht einfach, Fachkräfte zu finden, die über alle erforderlichen Fähigkeiten verfügen. Es besteht eine Lücke zwischen der Zahl der verfügbaren Arbeitsplätze im Bereich KI und den qualifizierten Arbeitskräften in diesem Bereich. Die Einstellung einer Person, die über alle erforderlichen Fähigkeiten verfügt, erhöht die Kosten, die einer Organisation entstehen, zusätzlich.

3. Mangel an Standards in der Softwareentwicklung

Der wahre Wert der künstlichen Intelligenz liegt in der Zusammenarbeit, wenn verschiedene KI-Systeme zu einer größeren, wertvolleren Anwendung zusammenkommen. Mangelnde Standards in der KI-Softwareentwicklung führen jedoch dazu, dass es für verschiedene Systeme schwierig ist, miteinander zu „sprechen“. Aus diesem Grund ist die Softwareentwicklung für künstliche Intelligenz selbst langsam und teuer, was ein weiteres Hindernis für die KI-Entwicklung darstellt.

4. Missbrauchspotential

KI hat das Potenzial, Großes zu leisten, und verfügt heute über eine enorme Macht auf dem Markt. Leider geht mit großer Macht auch die Möglichkeit eines Missbrauchs einher. Wenn die Macht der KI in die Hände einer Person fällt, die unethische Motive hat, ist die Wahrscheinlichkeit eines Missbrauchs höher.

5. Stark abhängig von Maschinen

Anwendungen wie Siri und Alexa sind Teil unseres Alltags geworden. Wir sind in hohem Maße von diesen Anwendungen abhängig und erhalten Unterstützung durch diese Anwendungen, wodurch unsere kreativen Fähigkeiten eingeschränkt werden. Wir werden zunehmend abhängig von Maschinen und verlieren den Fokus auf das Erlernen einfacher Fertigkeiten, wodurch wir fauler werden. 

6. Erfordert Aufsicht

Der Einsatz von KI-Algorithmen hat viele Vorteile und ist äußerst effizient. Es erfordert aber auch ständige Unterstützung und Aufsicht. Diese Algorithmen können nicht funktionieren, ohne dass wir sie programmieren und prüfen, ob sie richtig funktionieren oder nicht. Ein Beispiel ist Microsofts KI-Chatbot namens „Tay“. Tay wurde so modelliert, dass sie wie ein junges Mädchen spricht, indem sie durch Online-Gespräche lernte. Aber da es darauf programmiert war, grundlegende Konversationsfähigkeiten zu erlernen und den Unterschied zwischen richtig und falsch nicht kannte, twitterte es aufgrund von Internet-Trollen hochpolitische und falsche Informationen.

Zukunft der künstlichen Intelligenz

Wir waren schon immer von technologischen Veränderungen fasziniert. Derzeit leben wir inmitten der größten KI-Fortschritte unserer Geschichte. Künstliche Intelligenz hat sich als der größte Fortschritt auf dem Gebiet der Technologie erwiesen. Dies hat nicht nur Auswirkungen auf die Zukunft aller Branchen, sondern fungierte auch als Treiber für neue Technologien wie Big Data, Robotik und IoT. Angesichts der Geschwindigkeit, mit der die KI voranschreitet, besteht kein Zweifel daran, dass sie auch in Zukunft weiter florieren wird. Daher können wir sagen, dass KI ab 2020 ein großartiges Einstiegsfeld ist. Mit der Weiterentwicklung der KI und ihrer Technologien wird es einen größeren Bedarf an qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich geben.

Eine KI-Zertifizierung verschafft Ihnen einen Vorteil gegenüber anderen Teilnehmern der Branche. Da Gesichtserkennung, KI im Gesundheitswesen und Chatbots weiterhin Wachstum verzeichnen, wäre jetzt der richtige Zeitpunkt, auf den Aufbau einer erfolgreichen KI-Karriere hinzuarbeiten. Virtuelle Assistenten sind bereits Teil unseres Alltags, ohne dass wir es merken. Selbstfahrende Autos von Technologiegiganten wie Tesla haben uns einen Vorgeschmack darauf gegeben, wie die Zukunft aussehen wird. Es gibt noch so viele weitere Fortschritte zu entdecken, das ist nur der Anfang. Entsprechend der WeltwirtschaftsforumBis zum Jahr 133 sollen durch Künstliche Intelligenz 2022 Millionen neue Arbeitsplätze im Bereich Künstliche Intelligenz geschaffen werden. Die Zukunft der KI ist auf jeden Fall rosig.

Ein einfaches Miniprojekt für künstliche Intelligenz

Bevor ich mit dem Projekt fortfahre, würde ich vorschlagen, dies durchzugehen Lernprogramm für maschinelles Lernen wenn Sie mit maschinellem Lernen überhaupt nicht vertraut sind. Es würde Ihnen auch bei diesem Projekt helfen, wenn Sie darüber Bescheid wissen Logistischer Regressionsalgorithmus.

Klassifizierung von Zootieren

In diesem Miniprojekt werden wir verschiedene Algorithmen verwenden, die zum Bereich des maschinellen Lernens der künstlichen Intelligenz gehören, um Tiere in einem Zoo anhand ihrer Eigenschaften zu klassifizieren. Wir werden diesen Datensatz von Kaggle verwenden, der aus 101 Tieren aus einem Zoo besteht. Zur Beschreibung der Tiere stehen 16 Variablen mit unterschiedlichen Merkmalen zur Verfügung. Die 7 Klassentypen sind: Säugetier, Vogel, Reptil, Fisch, Amphibie, Käfer und Wirbellose.

Der Zweck dieses Datensatzes besteht darin, die Klassifizierung der Tiere anhand der Variablen vorhersagen zu können. Informationen zu den verschiedenen in diesem Datensatz verwendeten Attributen finden Sie auch auf der verlinkten Download-Seite hier.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

Ausgang:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Ausgabe:
Trainingsgenauigkeit: 1.0
Prüfgenauigkeit: 0.9215686274509803 

Wie Sie sehen können, schnitt das Modell außergewöhnlich gut ab und erreichte eine Genauigkeit von 92 % bei den Testdaten. Wenn Sie nun die Attribute eines der Tiere im obigen Datensatz erhalten, können Sie es mithilfe des obigen Modells klassifizieren.

• Wird KI in Zukunft Arbeitsplätze abbauen?

KI befindet sich noch in der Entwicklung. Im Bereich der KI gibt es noch viel Spielraum für Verbesserungen und Weiterentwicklungen, und auch wenn möglicherweise ein gewisses Maß an Weiterqualifizierung erforderlich ist, um mit den sich ändernden Trends Schritt zu halten, wird KI in Zukunft höchstwahrscheinlich weder Arbeitsplätze ersetzen noch abbauen. Tatsächlich geht eine Studie von Gartner davon aus, dass es bis zum Jahr 2025 insgesamt zwei Millionen Arbeitsplätze im Zusammenhang mit KI geben wird. Die Einführung von KI wird dazu beitragen, Aufgaben für ein Unternehmen zu erleichtern. Um in der sich ständig verändernden Welt relevant zu bleiben, ist es notwendig, sich weiterzubilden und diese neuen Konzepte zu erlernen.

• Wie funktioniert KI?

Der Aufbau eines KI-Systems ist ein sorgfältiger Prozess, bei dem menschliche Eigenschaften und Fähigkeiten in eine Maschine zurückentwickelt werden und deren Rechenleistung genutzt wird, um das zu übertreffen, wozu wir fähig sind. Künstliche Intelligenz kann aus einer Reihe verschiedener Komponenten aufgebaut sein und fungiert als Zusammenschluss von:

• Philosophie
• Mathematik
• Wirtschaftskunde
• Neuroscience
• Psychologie
• Informationstechnik
• Kontrolltheorie und Kybernetik
• Kalbotyra

• Wie wird künstliche Intelligenz in der Robotik eingesetzt?

Künstliche Intelligenz und Robotik werden normalerweise als zwei verschiedene Dinge angesehen. Bei der KI geht es um die Programmierung von Intelligenz, während es bei der Robotik um den Bau physischer Roboter geht. Allerdings sind die beiden Konzepte korreliert. Die Robotik nutzt KI-Techniken und -Algorithmen und KI schließt die Lücke zwischen beiden. Diese Roboter können von gesteuert werden KI-Programms.

• Warum ist künstliche Intelligenz wichtig?

Von Musikempfehlungen, Kartenanweisungen, Mobile Banking bis hin zur Betrugsprävention haben KI und andere Technologien die Oberhand gewonnen. KI ist aus mehreren Gründen wichtig. KI bietet mehrere Vorteile, wie z. B. die Reduzierung menschlicher Fehler, die Verfügbarkeit rund um die Uhr, die Unterstützung sich wiederholender Arbeiten, die digitale Unterstützung, schnellere Entscheidungen und vieles mehr.

• Was sind schwache Methoden in der KI?

Schwache KI ist eine eng gefasste Anwendung mit begrenztem Umfang. Es nutzt überwachtes und unüberwachtes Lernen zur Datenverarbeitung. Beispiel: Siri, Alexa.

• Was sind die Zweige der KI?

Künstliche Intelligenz lässt sich hauptsächlich in sechs Zweige unterteilen. Dies sind maschinelles Lernen, neuronale Netze, Deep Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und kognitives Computing. 

• Wie kann ich mit dem Erlernen künstlicher Intelligenz beginnen?

Um Künstliche Intelligenz zu erlernen, müssen Sie über Fähigkeiten wie Mathematik, Naturwissenschaften und Informatik verfügen. Sie können sich auch für einige Online-Tutorials entscheiden und künstliche Intelligenz bequem von zu Hause aus erlernen.

• Welche 4 Arten von KI gibt es? 

 Die vier typischen Arten künstlicher Intelligenz sind reaktive Maschinen, begrenztes Gedächtnis, Theorie des Geistes und Selbstbewusstsein.

• Was sind die grundlegenden Dinge, um künstliche Intelligenz zu lernen?

Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz sind fortgeschrittene Mathematik und Statistik, Programmiersprache, maschinelles Lernen und viel Geduld. Sie müssen wissen, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen maschinelles Lernen, Python-Code, Informatik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenwissenschaft, Mathematik, Psychologie, Neurowissenschaften und viele andere Disziplinen umfassen.

• Ist KI schwer zu erlernen?

 Künstliche Intelligenz ist nicht schwer; Sie müssten jedoch Zeit dafür aufwenden. Je mehr Projekte Sie bearbeiten, desto besser werden Sie darin sein. Neben den Fähigkeiten benötigen Sie auch die Entschlossenheit, KI zu erlernen.

Damit sind wir am Ende des Tutorials zur künstlichen Intelligenz angelangt. Hier ist ein kostenloser Kurs über AIML Das kann Ihnen helfen, Ihr Fundament viel stärker zu machen.

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• Quelle: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/