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Lost and found im AI-Dschungel:
Anwendungsfälle, Grenzen und
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Prof. Dr. Dr. Roman Egger
Artificial Intelligence (AI)
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Datenqualität und -genauigkeit: Ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten
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Überanpassung (Overfitting): Wenn ein KI-Modell zu spezifisch auf Trainingsdaten
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Unteranpassung (Underfitting): Ein zu einfaches Modell, das nicht alle Aspekte der
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GPT4 - März 2023
März
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Was nutzen Sie...? (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4-turbo... Web / API)
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Daten-
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DDr. Roman Egger
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  • 1. Lost and found im AI-Dschungel: Anwendungsfälle, Grenzen und Perspektiven Prof. Dr. Dr. Roman Egger
  • 2.
  • 3. Artificial Intelligence (AI) menschliche Intelligenz die von Maschinen gezeigt wird Machine Learning (ML) Systeme lernen aus Daten - ein Ansatz um AI zu erreichen Deep Learning (DL) Neuronale Netze die komplexe Muster modellieren Data Science Methoden, Algorithmen und Modelle regelbasiertes Denken ML DL Natural Language Processing Topic Modeling Sentiment Analysis Generation and Translation etc. Computer Vision Sprache Robotik Objekterkennung Generierung Klassifizierung etc. AI-Bereiche
  • 4. Präskriptive AI Nutzt Vorhersage und Optimierung, um die Auswahl einer Vorgehensweise zur Erreichung eines gewünschten Ergebnisses zu ermöglichen Beispiel: Gewinnmaximierung durch Optimierung der Prozesse Generative AI Generierung von Text, Bildern oder anderen Medien als Ergebnis eines Prompts Beispiel: Bildgenerierung durch Midjourney, DALL-E... ChatGPT, Bard... Prädiktive AI Nutzt historische Daten um Vorhersagen zu treffen. Beispiel: Vorhersage von Trends, Vorhersage von Ankünften etc. AI Technologien klassisches Machine Learning on Fire
  • 5. Prädiktive AI Zeitreihenanalyse Nachfrageprognose Preisoptimierung Wartung und Ressourcenmanagement Optimierung von Marketingcampagnen etc. Beispiele nummerische Werte: Topic Modeling Sentiment Analyse Textklassifikation Textclustering Keyword Extraction etc. Beispiele Textanalyse: Bildwelten analysieren Overcrowding Verkehrsmanagement Lawinengefahren Schneequalität etc. Beispiele Image Processing:
  • 6. AI löst unsere Probleme, also her mit den Daten!
  • 7.
  • 8. Datenqualität und -genauigkeit: Ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten können zu unzuverlässigen Ergebnissen führen. Verzerrung und Diskriminierung: Daten, die inhärente Vorurteile widerspiegeln, können dazu führen, dass KI-Systeme diskriminierende Entscheidungen treffen. Überanpassung (Overfitting): Wenn ein KI-Modell zu spezifisch auf Trainingsdaten abgestimmt ist, kann es neue oder abweichende Daten nicht effektiv verarbeiten. Unteranpassung (Underfitting): Ein zu einfaches Modell, das nicht alle Aspekte der Daten erfasst, kann zu ungenauen Vorhersagen führen. Datensicherheit und Datenschutz: Der Umgang mit sensiblen Daten birgt Risiken hinsichtlich Sicherheitsverletzungen und Datenschutzverletzungen. Datenverfügbarkeit: Der Mangel an relevanten oder umfangreichen Daten kann die Entwicklung und das Training effektiver KI-Modelle begrenzen. Repräsentativität der Daten: Daten, die nicht die Vielfalt der realen Welt widerspiegeln, können zu eingeschränkter Anwendbarkeit der KI führen. Dateninterpretation: Fehlinterpretationen von Daten können zu falschen Schlussfolgerungen oder Vorurteilen führen. Komplexität und Volumen der Daten: Die Verarbeitung und Analyse von großen und komplexen Datensätzen kann technisch herausfordernd und ressourcenintensiv sein. Ethische Bedenken: Fragen rund um die ethische Nutzung von Daten, insbesondere im Hinblick auf Privatsphäre und Einwilligung. “cook data with care”
  • 11. Es ist eine schnelle Evolution - Keine Revolution GPT4 - März 2023 März - November - 2023
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  • 23.
  • 24. Herausforderungen Die Welt dreht sich noch schneller Die Auswirkungen werden noch deutlicher spürbar sein Verweigern ist keine Option Anforderungen Gemeinsam den Herausforderungen stellen Lebenslanges Lernen (von einander) Mutiger und proaktiver Umgang mi dem Thema AI