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Technologien und Systeme, die in der Lage sind,
menschenähnliche kognitive Fähigkeiten zu simulieren,
einschließlich des Lernens, der Problemlösung, der
Entscheidungsfindung und der Spracherkennung
WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)?
Wirtschaftliche Bedeutung
Gesellschaftliche Bedeutung
Ethik und Regulierung
Forschungsbedarf
WARUM IST KI EIN WICHTIGES THEMA?
EINLEITUNG
1943: Warren McCulloch und Walter Pitts entwickeln ein Modell eines künstlichen
neuronalen Netzes
1950: Alan Turing veröffentlicht den Artikel "Computing Machinery and
Intelligence", in dem er das Konzept des Turing-Tests einführt
1956: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon
organisieren die Dartmouth-Konferenz und prägen den Begriff "künstliche
Intelligenz"
1957: Frank Rosenblatt entwickelt das Perzeptron, ein einfaches neuronales
Netzwerk
1960-1970: Expertensysteme werden entwickelt, um menschliches Wissen in
Computerprogrammen zu modellieren
1980-1990: Maschinelles Lernen wird populär, insbesondere durch die Entwicklung
von Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen mit mehreren Schichten
2000er-Jahre: Big Data und Cloud Computing ermöglichen die Verarbeitung großer
Datenmengen, was zu Fortschritten in der Deep-Learning-Technologie führt
2010er-Jahre: Durchbruch von Deep Learning in der Computer Vision,
Sprachverarbeitung, Spiel- und Robotersteuerung
2020er-Jahre: KI wird in vielen Bereichen der Wirtschaft und des täglichen Lebens
eingesetzt, wie z. B. autonome Fahrzeuge, Sprachassistenten und mehr
WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)?
GESCHICHTE
Rein reaktive KI (reactive machines)
Systeme mit begrenztem Gedächtnis (limited memory)
Systeme mit eigenem Bewusstsein (theory of mind)
Systeme, die sich "ihrer selbst" bewusst sind (self aware)
1.
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SCHWACHE KI - STARKE KI
ARTEN VON KI
Überwachtes Lernen (supervised learning)
Unüberwachtes Lernen (unsupervised learning)
Halb-überwachtes Lernen (semi-supervised learning)
Bestärkendes Lernen (reinforcement learning)
1.
2.
3.
4.
DIE VIER TYPEN
MACHINE
LEARNING
strukturierte Daten
kleine - mittlere Datensätze
eher einfache Hardware nötig
kurze Laufzeiten
teilweise einfach zu interpretierende Algorithmen
MERKMALE
Durch Verwendung von Algorithmen, statistischen Modellen und
probabilistischen Techniken können Maschinen Muster in Daten erkennen und
automatisch lernen, wie man Vorhersagen oder Entscheidungen auf der
Grundlage dieser Muster trifft.
WAS IST MACHINE LEARNING?
Eingabeschicht
hidden layer 1-x
Ausgabeschicht
STRUKTUR - DIE LAYER
DEEP
LEARNING
unstrukturierte Daten und strukturierte Daten
große Datensätze (big data)
leistungsstarke Hardware nötig
lange Laufzeiten
schwer bis unmöglich zu interpretierende Algorithmen
MERKMALE
Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten (layer),
um komplexe Muster in Daten zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
Durch Algorithmen, die mehrere Schichten von Neuronen enthalten, können
automatisch Merkmale und Muster in Daten extrahiert werden, die von
herkömmlichen Machine-Learning-Verfahren nicht erkannt werden.
WAS IST DEEP LEARNING?
Themenerfassung in Texten
Dokumentenzusammenfassung
Sprachübersetzung
Sprachsynthese (Text-to-Speech)
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1.
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VERWENDUNGSZWECKE
NATURAL
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(NLP)
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BEISPIELANWENDUNGEN
Verarbeitung natürlicher Sprache, die es Computern ermöglicht, menschliche
Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren (manipulieren).
WAS IST NLP?
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Rekonstruktion
Reorganisation
1.
2.
3.
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COMPUTER
VISION
autonomes Fahren
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Bildersuche & Objekterkennung
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BEISPIELANWENDUNGEN
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WAS IST COMPUTER VISION?
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Technische Robustheit und Sicherheit
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KI-Systeme haben ein enormes Potenzial, unser Leben zu verbessern, aber sie
können auch unerwünschte Auswirkungen haben. Wichtig ist daher:
1.
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Quelle: BMWK
ETHISCHE LEITLINIEN FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
AUSBLICK Mehr Anwendungen in verschiedenen Branchen
Fortschritte im Bereich der selbstlernenden Systeme
Fortschritte in der Robotik
Mehr Ethik und Regulierung
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Realität" (VR) mit KI-Technologien
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Künstliche Intelligenz (KI)

  • 2. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ INHALTSVERZEICHNIS Einleitung Geschichte Arten von KI Machine Learning Deep Learning NLP Computer Vision KI-Ethik Ausblick KI eine Einführung -
  • 3. Technologien und Systeme, die in der Lage sind, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten zu simulieren, einschließlich des Lernens, der Problemlösung, der Entscheidungsfindung und der Spracherkennung WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)? Wirtschaftliche Bedeutung Gesellschaftliche Bedeutung Ethik und Regulierung Forschungsbedarf WARUM IST KI EIN WICHTIGES THEMA? EINLEITUNG
  • 4. 1943: Warren McCulloch und Walter Pitts entwickeln ein Modell eines künstlichen neuronalen Netzes 1950: Alan Turing veröffentlicht den Artikel "Computing Machinery and Intelligence", in dem er das Konzept des Turing-Tests einführt 1956: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon organisieren die Dartmouth-Konferenz und prägen den Begriff "künstliche Intelligenz" 1957: Frank Rosenblatt entwickelt das Perzeptron, ein einfaches neuronales Netzwerk 1960-1970: Expertensysteme werden entwickelt, um menschliches Wissen in Computerprogrammen zu modellieren 1980-1990: Maschinelles Lernen wird populär, insbesondere durch die Entwicklung von Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen mit mehreren Schichten 2000er-Jahre: Big Data und Cloud Computing ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen, was zu Fortschritten in der Deep-Learning-Technologie führt 2010er-Jahre: Durchbruch von Deep Learning in der Computer Vision, Sprachverarbeitung, Spiel- und Robotersteuerung 2020er-Jahre: KI wird in vielen Bereichen der Wirtschaft und des täglichen Lebens eingesetzt, wie z. B. autonome Fahrzeuge, Sprachassistenten und mehr WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)? GESCHICHTE
  • 5. Rein reaktive KI (reactive machines) Systeme mit begrenztem Gedächtnis (limited memory) Systeme mit eigenem Bewusstsein (theory of mind) Systeme, die sich "ihrer selbst" bewusst sind (self aware) 1. 2. 3. 4. SCHWACHE KI - STARKE KI ARTEN VON KI
  • 6. Überwachtes Lernen (supervised learning) Unüberwachtes Lernen (unsupervised learning) Halb-überwachtes Lernen (semi-supervised learning) Bestärkendes Lernen (reinforcement learning) 1. 2. 3. 4. DIE VIER TYPEN MACHINE LEARNING strukturierte Daten kleine - mittlere Datensätze eher einfache Hardware nötig kurze Laufzeiten teilweise einfach zu interpretierende Algorithmen MERKMALE Durch Verwendung von Algorithmen, statistischen Modellen und probabilistischen Techniken können Maschinen Muster in Daten erkennen und automatisch lernen, wie man Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage dieser Muster trifft. WAS IST MACHINE LEARNING?
  • 7. Eingabeschicht hidden layer 1-x Ausgabeschicht STRUKTUR - DIE LAYER DEEP LEARNING unstrukturierte Daten und strukturierte Daten große Datensätze (big data) leistungsstarke Hardware nötig lange Laufzeiten schwer bis unmöglich zu interpretierende Algorithmen MERKMALE Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten (layer), um komplexe Muster in Daten zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Durch Algorithmen, die mehrere Schichten von Neuronen enthalten, können automatisch Merkmale und Muster in Daten extrahiert werden, die von herkömmlichen Machine-Learning-Verfahren nicht erkannt werden. WAS IST DEEP LEARNING?
  • 8. Themenerfassung in Texten Dokumentenzusammenfassung Sprachübersetzung Sprachsynthese (Text-to-Speech) Speech to Text Content-Kategorisierung Sentimentanalyse Kontextuelle Extraktion Prognoseerstellung 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. VERWENDUNGSZWECKE NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) Chatbots Kundensupport Filtern von (Spam)-Nachrichten BEISPIELANWENDUNGEN Verarbeitung natürlicher Sprache, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren (manipulieren). WAS IST NLP?
  • 9. Erkennung Rekonstruktion Reorganisation 1. 2. 3. SCHLÜSSELPROZESSE IN KOMBINATION MIT NLP COMPUTER VISION autonomes Fahren Roboteranwendungen Bildersuche & Objekterkennung Gesichtserkennung BEISPIELANWENDUNGEN Das Verarbeiten und Verstehen von visuellen Informationen wie Bilder und Videos durch Computer. WAS IST COMPUTER VISION?
  • 10. KI-ETHIK Vorrang menschlichen Handelns und menschlicher Aufsicht Technische Robustheit und Sicherheit Schutz der Privatsphäre und Datenqualitätsmanagement Transparenz und Erklärbarkeit Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Fairness Gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen Rechenschaftspflicht KI-Systeme haben ein enormes Potenzial, unser Leben zu verbessern, aber sie können auch unerwünschte Auswirkungen haben. Wichtig ist daher: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Quelle: BMWK ETHISCHE LEITLINIEN FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
  • 11. AUSBLICK Mehr Anwendungen in verschiedenen Branchen Fortschritte im Bereich der selbstlernenden Systeme Fortschritte in der Robotik Mehr Ethik und Regulierung Verbesserte Mensch-Maschine-Interaktion Fortschritte in der Sprachtechnologie Mehr KI-Systeme in der Cloud Zunehmende Kombination von "Erweiterter Realität" (AR) und "Virtueller Realität" (VR) mit KI-Technologien EIN BLICK IN DIE ZUKUNFT
  • 12. VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT! JETZT: ABSCHLUSS-Q&A