Deutschsprachiges Blog zu Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz
Dataleap hat das Ziel, fundiertes Wissen über Künstliche Intelligenz leicht zugänglich im deutschsprachigen Raum bereitzustellen. Meine Mission dabei ist, komplexe Konzepte für technisch Interessierte verständlich zu erklären. Meine Motivation dahinter ist ein bewährtes Lernprinzip: Nur was man selbst klar erklären kann, hat man wirklich verstanden.
Dieser Blog ist frei von Sponsoring und Affiliate-Marketing. Artikel sind objektiv und neutral geschrieben, Meinungen sind als solche ausgezeichnet, Erfahrungen werden ehrlich geteilt. Es gibt keine Affiliate-Links oder andere versteckte Formen von Monetarisierung oder Beeinflussung.
Theorie ohne Anwendung bleibt schwer greifbar, daher zeige ich in einer Reihe von Artikeln, wie KI in der realen Welt eingesetzt werden kann: Von der Automatisierung von Geschäftsprozessen bis zur Entwicklung intelligenter Systeme. Ich versuche hierbei konkrete Use Cases zu benennen und Implementierungsstrategien aufzuzeigen.
Dieser Blog vermittelt komplexe KI-Konzepte verständlich, aber ohne allzu starke Vereinfachung. Jeder Artikel wird regelmäßig geprüft, um Aktualität und Genauigkeit zu gewährleisten. Meine gemachten Erfahrungen während der Zeit in der Wissenschaft helfen mir dabei, Konzepte sauber abzugrenzen und sprachlich präzise vorzugehen.
Empfohlene Artikelserien für eine strukturierte Einführung in die einzelnen Bereiche der Künstlichen Intelligenz
Die rasante Evolution der Künstlichen Intelligenz in wenigen Meilensteinen. Von bahnbrechenden Durchbrüchen bis zu praktischen Anwendungen – eine Chronologie der wichtigsten Entwicklungen verknüpft mit passenden Artikeln für mehr Informationen.
Hype or Hope? Agenten treten an, Workflows durch selbstständige Aufgabenplanung zu revolutionieren, Multi-Agent-Systeme in Unternehmen versprechen hohe Produktivitätsgewinne. Sicher ist, AI-basierte Code-Generierung wird tatsächlich nützlich.
Die Agenten kommen - Hype or Hope? → Einführung in Generative KI →GPT-4o, Claude 3 Opus und Gemini Ultra etablieren sich als erste Systeme, die Text, Bilder, Audio und Code-Verständnis in einer einheitlichen Architektur vereinen und so das Verständnis von Sprachmodellen über reinen Text hinaus ausdehnen.
Einführung in Sprachmodelle und LLMs → Geschichte der Sprachmodellierung →ChatGPT erreicht als erstes KI-System 100 Millionen Nutzer in nur zwei Monaten und löst damit einen vorher nicht gekannten Hype aus. Wahrscheinlich markiert es auch den Start einer Transformation der Arbeitswelt in nahezu allen Branchen.
Generative KI als General Purpose Technology →OpenAI's ChatGPT wird im November 2022 veröffentlicht, wodurch die Fähigkeiten großer Sprachmodelle erstmals einer breiten Öffentlichkeit zugänglich wurden. Damit nahm die Jagd nach immer besseren Modellen und passenden Einsatzgebieten und Geschäftsmodellen erst richtig fahrt auf.
Von GPT zu ChatGPT →Googles BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) steht exemplarisch für die neuen Fähigkeiten von KI im Hinblick auf Sprachverständnis und leutet damit ein neues Zeitalter für den Bereich Natural Language Processing (NLP) ein.
Geschichte der Sprachmodellierung →Googles bahnbrechendes Paper "Attention Is All You Need" führt die Transformer-Architektur ein und ersetzt rekurrente Netzwerke durch einen Self-Attention-Mechanismus, welches eine parallele Verarbeitung von Text ermöglicht und damit den Grundstein für alle heutigen großen Sprachmodelle legt.
Funktionsweise von Sprachmodellen →AlexNet erzielt einen dramatischen Durchbruch bei der ImageNet-Challenge mit einer 8-schichtigen CNN-Architektur, GPU-Beschleunigung und Dropout-Regularisierung, was den Beginn der Deep Learning-Ära einläutet und (zunächst) Computer Vision grundlegend umkrempelt.
Einführung in Sprachmodelle und LLMs → Einführung in Deep Learning →Umfangreiche Wissensbasis zu Künstlicher Intelligenz und Machine Learning mit aktuellen Neuigkeiten zu Generativer KI.