Wie man KI online lernt

KI ist ein sich rasant entwickelnder Zweig der Informatik, der viele Branchen revolutioniert hat, darunter Lieferketten, Lebensmittelindustrie, Pharmaindustrie, Fertigung, Herstellung, Chatbots und Content-Erstellung. Tatsächlich wurde der Großteil der neueren Online-Inhalte mithilfe einer Form von künstlicher Intelligenz erstellt, z. B. mit Textgeneratoren oder KI-Website-Buildern wie Hocoos AI. 

Die Auswirkungen der KI-Technologien gehen jedoch über die industrielle Innovation hinaus. Sie hat das Potenzial, sich schnell auf Arbeitsplätze in der gesamten Belegschaft auszuwirken, von Fabrikarbeitern über Kellner bis hin zu Ingenieuren. Angesichts der Tatsache, dass die Rolle der KI in allen Sektoren weiter zunimmt, wird es immer wichtiger, sich mit KI zu befassen. 

Dieser Leitfaden soll Sie darüber informieren, wie Sie KI von Grund auf lernen können, Ihnen das notwendige Wissen und die Schritte vermitteln, um Ihre Reise zu gestalten, und die Bedeutung einer formalen Ausbildung in diesem spannenden, aber komplexen Bereich erörtern. Aber bevor wir uns in die Details vertiefen, lassen Sie uns zunächst einmal damit vertraut machen, was KI eigentlich ist. 

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Was ist Künstliche Intelligenz?

Wie bereits erwähnt, ist künstliche Intelligenz ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit den kognitiven Problemen der menschlichen Intelligenz befasst, wie z. B. Lernen, Mustererkennung und Problemlösung. Im Gegensatz zur menschlichen Intelligenz bearbeitet KI diese Probleme jedoch mit maschineller Effizienz, die die menschlichen Fähigkeiten manchmal übersteigt. 

Als wissenschaftlicher und technischer Zweig verfügt KI über eine Reihe von Teilbereichen, die fast jeden Aspekt unseres Lebens durchdrungen haben. Obwohl die meisten Menschen KI mit neueren generativen Modellen wie ChatGPT in Verbindung bringen, ist es wahr, dass KI-Technologien unser Leben schon lange vor der Veröffentlichung von ChatGPT für die breite Öffentlichkeit beeinflusst haben. 

KI ist zum Beispiel das Gehirn hinter der Routenvorhersage auf Google Maps, die Stimme hinter intelligenten digitalen Assistenten, die unsichtbaren Zahnräder, die Ihren Newsfeed in den sozialen Medien personalisieren, und die Empfehlungsmaschinen, die Ihnen vorschlagen, was Sie als Nächstes auf Ihrem bevorzugten Streaming-Dienst ansehen sollten. 

Verschiedene Arten von Künstlicher Intelligenz

Da die neuen und innovativen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz-Technologie weiter zunehmen, wächst auch die Anzahl der Teilbereiche. Der Einfachheit halber werden wir die KI-Technologien jedoch in drei verschiedene Typen einteilen. 

Schwache Künstliche Intelligenz (ANI)

ANI ist, wie der Name schon sagt, die häufigste Art von KI, mit der wir heute interagieren. Sie ist darauf ausgelegt, eine einzige Aufgabe zu erfüllen, wie z. B. Sprach- und Mustererkennung, Antworten auf Eingabeaufforderungen und Anfragen sowie die Erstellung von Inhalten. 

ANI operiert in einem begrenzten und vordefinierten Kontextbereich und folgt programmierten Algorithmen, die es ihnen ermöglichen, bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Die bekanntesten Beispiele für schwache künstliche Intelligenz (ANI) sind generative KI-Modelle wie ChatGPT, das sich durch Textgenerierung auszeichnet; DALL-E, das Bilder basierend auf Textbeschreibungen generiert; und AI Website Builders wie Hocoos AI.

Künstliche Allgemeine Intelligenz

Künstliche Allgemeine Intelligenz, abgekürzt als AGI, ist eine theoretische Form von KI, die die Fähigkeit besitzt, Wissen so umfassend und flexibel wie die menschliche Intelligenz zu verstehen, zu lernen, sich anzupassen und umzusetzen. Manche Theoretiker gehen davon aus, dass diese Form von KI Selbstbewusstsein, emotionales Verständnis und die Fähigkeit, die Welt wie die menschliche Intelligenz zu interpretieren, besitzen oder entwickeln würde. 

Obwohl einige Modelle der Künstlichen Intelligenz, wie z. B. Chat-GPT, die Fähigkeit gezeigt haben, verschiedene Aufgaben zu verallgemeinern, bleibt AGI dennoch ein theoretisches Konzept, das in der Praxis noch nicht umgesetzt wurde. Zumindest noch nicht. 

Künstliche Superintelligenz

Künstliche Superintelligenz, abgekürzt ASI, bezieht sich auf das Zukunftsszenario, in dem Modelle der Künstlichen Intelligenz die menschliche Intelligenz in nahezu allen wirtschaftlich wertvollen Arbeiten übertreffen. So faszinierend dieses Konzept auch ist, es erinnert jedoch an fliegende Autos aus The Jetsons– es ist höchst spekulativ. 

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Wie man KI online lernt

Wie Sie vielleicht schon festgestellt haben, ist KI ein wirklich weitläufiger Bereich, der aus mehreren verschiedenen Gebieten besteht, die alle gleich wichtig sind. Daher ist es nicht wirklich überraschend, dass der Gedanke, KI zu lernen, zunächst überwältigend erscheinen mag. Der Prozess wird jedoch deutlich einfacher, sobald Sie ihn in kleinere, überschaubare Abschnitte unterteilen. Fangen wir an. 

Erstellen Sie einen Lernplan

Gute Planung ist die halbe Miete. Bevor Sie sich also in den Stoff vertiefen, empfehlen wir Ihnen dringend, einen Lernplan zu entwickeln. Die Entwicklung eines fundierten Lernplans umfasst die Erstellung eines Lernplans und die Auflistung bestimmter Fähigkeiten, die Formulierung von Zielen und die Sicherstellung der Lernressourcen, die zum Erwerb dieser Fähigkeiten erforderlich sind. 

Beginnen Sie mit einer Selbsteinschätzung Ihrer KI-Kenntnisse, indem Sie sich folgende Fragen stellen: Sind Sie ein absoluter Anfänger auf diesem Gebiet? Verfügen Sie über die notwendigen Grundlagen, wie z. B. mathematische und statistische Kenntnisse? Sind Sie mit den grundlegenden Konzepten und der Terminologie vertraut?

Als Nächstes sollten Sie Ihre wertvollste Ressource in Ihren Lernplan einteilen: Zeit. Nehmen Sie sich Zeit zum Lernen. Das kann etwas schwieriger sein, wenn Sie berufstätig sind, aber lassen Sie sich nicht entmutigen. Denken Sie daran, dass jeder Fortschritt, egal wie klein, immer noch ein Fortschritt ist - die Akkumulation von marginalen Gewinnen ist real. 

Wenn Sie jedoch mehr Zeit zur Verfügung haben, profitieren Sie von einer zusätzlichen Stunde Lernen pro Tag. Übertreiben Sie es aber nicht; Ruhe ist ebenfalls Teil des Lernprozesses. Der beste Ansatz ist es, den Fortschritt, den Sie im Laufe der Zeit gemacht haben, zu messen und Ihren Lernplan entsprechend anzupassen. 

Sie sollten auch berücksichtigen, wie viele finanzielle Mittel Sie zu investieren bereit sind. Bootcamps und professionelle Online-Kurse sind äußerst wertvoll und bieten oft ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis. Das bedeutet aber nicht, dass kostenlose YouTube-Kurse und in sozialen Medien geteiltes Lernmaterial Sie nicht weiterbringen. Es gibt zahlreiche Online-Plattformen, die kostenlose Kurse anbieten. 

Meistern Sie die erforderlichen Fähigkeiten

Bevor Sie in die Welt der KI eintauchen, müssen Sie sich grundlegende Fähigkeiten aneignen, die Ihnen eine solide Basis für das Erlernen komplexer KI-Fähigkeiten und -Tools bieten. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass der Umfang und die Beherrschung der erforderlichen Vorkenntnisse hauptsächlich von dem KI-Bereich abhängen, den Sie erlernen möchten. 

Wenn Sie beispielsweise neue KI-Algorithmen erstellen und entwickeln möchten, benötigen Sie ein tiefes Verständnis mathematischer Konzepte. Wenn Sie jedoch in die Datenanalyse einsteigen möchten, ist es nicht unbedingt erforderlich, ein tiefes Verständnis aller in der künstlichen Intelligenz angewandten mathematischen Konzepte zu erwerben. 

Der Kerngedanke ist, die Lerntiefe dieser erforderlichen Fähigkeiten anhand der Anforderungen des Bereichs, den Sie verfolgen möchten, zu erkennen und anzupassen. Die erforderlichen Fähigkeiten sind daher:  

Grundlagen der Mathematik

Technologien der Künstlichen Intelligenz stützen sich stark auf mathematische Konzepte, insbesondere Teilbereiche wie maschinelles Lernen oder Deep Learning. Zugegebenermaßen benötigt man keinen Abschluss in Mathematik, um in der KI erfolgreich zu sein, aber ein Verständnis von Analysis, linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitsrechnung ist unerlässlich. Dies gilt insbesondere für die lineare Algebra, da KI-Algorithmen häufig auf Matrizen und linearen Transformationen beruhen. 

Grundlagen der Statistik

KI-Fähigkeiten und -Konzepte sind viel einfacher zu erlernen und zu verstehen, wenn man Statistik und Dateninterpretation versteht. Konzepte wie statistische Maße, Verteilungen, Abweichungen und Varianzen, Regression und Wahrscheinlichkeit spielen eine entscheidende Rolle in verschiedenen KI-Anwendungen. 

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Erlernen Sie Kernkompetenzen

Sobald Sie die im KI-Bereich erforderlichen Grundkenntnisse beherrschen, die Sie erlernen möchten, ist es an der Zeit, die Kernkompetenzen zu meistern, die Sie benötigen, um die Funktionsweise von Technologien der künstlichen Intelligenz zu erlernen und zu verstehen. 

Wie bei den Grundkenntnissen hängt der Grad der Beherrschung, den Sie benötigen, von der Art der Rolle ab, die Sie im Bereich KI anstreben. Hier ist, was Sie lernen müssen. 

Programmierung

Programmierkenntnisse sind von entscheidender Bedeutung, da die KI-Implementierung auf der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, der Datenmanipulation und der Verwendung verschiedener Bibliotheken beruht. Python gehört aufgrund seiner Einfachheit und Anpassungsfähigkeit zu den beliebtesten Programmiersprachen in der KI-Community. R ist neben Java und C++ ein weiterer Favorit.

• Python — wie bereits erwähnt, ist Python aufgrund seiner vereinfachten Syntax und der schieren Verfügbarkeit von Data-Science-Bibliotheken häufig die bevorzugte Sprache für KI. Darüber hinaus ist diese Programmiersprache sehr anfängerfreundlich und besonders beliebt für Machine-Learning-Modelle. 
• R — R hat eine etwas steilere Lernkurve im Vergleich zu Python, aber es ist jede Investition wert, wenn Sie eine Rolle in den Bereichen KI und Data Science anstreben. 
• Java oder C++ — Hier wird es wirklich interessant, da sowohl Java als auch C++ eine ziemlich effiziente Low-Level-Maschinensteuerung bieten, die die direkte Verwaltung und Manipulation von Hardwarekomponenten und -systemen in der Datenverarbeitung umfasst. Beide Sprachen sind sehr begehrt, wenn es um den Aufbau skalierbarer KI- und ML-Modelle geht, haben aber eine sehr steile Lernkurve — insbesondere C++, das aufgrund von Low-Level-Operationen als sehr anspruchsvoll gilt.  

Datenstrukturen

Datenstrukturen sind auch ein Eckpfeiler des Lernens im Bereich KI und beziehen sich auf ein spezialisiertes Format zum Organisieren, Speichern, Abrufen und Bearbeiten von Daten. Die Kenntnis verschiedener Arten von Strukturen wie Bäume, Listen und Arrays ist unerlässlich, wenn es darum geht, komplexen Code zu schreiben, der sich zu einem KI-Algorithmus und -Modellen entwickelt. 

Data Science

Data Science ist im Bereich der Künstlichen Intelligenz unglaublich wichtig, da sie eine Vielzahl von Werkzeugen und Algorithmen umfasst, die auf riesigen Datensätzen verwendet werden, um Muster in Rohdaten zu finden. Ein erfahrener Data Scientist kann seine Fähigkeiten nutzen, um Daten zu verfeinern und zu interpretieren, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und Trends in diesen Daten aufzudecken, die es KI-Systemen ermöglichen, effektiv zu arbeiten. 

Maschinelles Lernen und Deep Learning

Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) sind zwei unglaublich populäre Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz, da sie viele der Produkte und Dienstleistungen antreiben, die wir täglich nutzen. Diese zwei miteinander verbundenen Disziplinen treiben die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz im Wesentlichen von theoretischen Konzepten zu praktischen Realitäten voran. 

Maschinelles Lernen ist eigentlich ein Teilbereich der KI, in dem Maschinen aus den Daten lernen, die ihnen zur Verfügung gestellt werden, mit dem Ziel, ihre Leistung zu verbessern und genauere Vorhersagen zu treffen. Diese Fähigkeit zu lernen und die Leistung zu verbessern, bildet die Grundlage, auf der die KI bessere, fundierte Entscheidungen und Vorhersagen trifft. 

Deep Learning hingegen ist der Teilbereich des Maschinellen Lernens, der neuronale Netze nutzt, die die menschliche Kognition simulieren und es KI-Modellen so ermöglichen, automatisch Muster und Merkmale in den bereitgestellten Daten zu entdecken. 

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Lernen mit KI-Tools

KI-Modelle zur Inhaltserstellung bieten Lernenden aller Stufen eine praktische, praxisnahe Erfahrung, und Anfänger sollten anfangen, mit diesen Modellen zu experimentieren, um Einblicke und Verständnis dafür zu gewinnen, wie KI Anfragen und Eingabeaufforderungen interpretiert und Sprache verarbeitet. 

Dasselbe gilt für bild- und grafikgenerierende KI-Modelle, die komplexe Algorithmen verwenden, um Textbeschreibungen in visuelle Ausgaben zu interpretieren. Das Experimentieren mit diesen Modellen vermittelt Ihnen Kenntnisse über Konzepte wie neuronale Netze und Bilderkennung. 

Die Verwendung dieser Tools bietet eine gute praktische Übung und kann sogar wertvolle Inhalte generieren. Beispielsweise kann die Verwendung von KI-Website-Buildern wie Hocoos Ihnen helfen, mehr nicht nur über KI, sondern auch über Design und grafische Oberflächen zu erfahren. 

KI-Website-Builder sind typischerweise generative Modelle, über die nicht viel gesprochen wird, aber ihre Ergebnisse sind überall um uns herum, wenn man bedenkt, dass sie jetzt den Großteil der Arbeit beim Erstellen einer Website erledigen. Diese Tools sind unglaublich praktisch, da sie die Notwendigkeit eliminieren, CSS, PHP, JavaScript usw. zu kennen. 

Das Lernen mit KI-Website-Buildern hilft Ihnen auch zu verstehen, wie KI die Webfunktionalität und sogar das Webdesign verbessert, was letztendlich den Website-Erstellungsprozess effizienter und für Nicht-Experten zugänglicher macht. 

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Formale Ausbildung

Während das Online-Lernen von KI durch verschiedene Kurse, Tools und andere Ressourcen Ihnen ein praktisches Wissen über das Gebiet vermitteln kann, kann eine formale Ausbildung in Mathematik und maschinellem Lernen Ihnen ein tieferes und theoretischeres Wissen über KI-Technologien vermitteln. Ein Master-Abschluss in diesen Bereichen vermittelt Ihnen eine sehr solide Grundlage, die für die Bewältigung komplexerer Aspekte der KI notwendig ist. 

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Warum sollten Sie KI lernen?

Der plötzliche Aufstieg generativer KI-Modelle und die darauffolgende rasante Expansion des Feldes unterstreichen die Bedeutung von KI als wissenschaftliche und technologische Errungenschaft, die unsere Arbeitsweise, unser Leben und unsere Interaktion in diesem Moment verändert. 

Obwohl KI immer noch als Technologie der Zukunft angesehen wird, ist vielen nicht bewusst, dass sie die Technologie der Gegenwart ist, und das schon seit geraumer Zeit. Mit der explosionsartigen Zunahme von Daten und der Notwendigkeit, diese Daten zu analysieren und zu nutzen, steigt die Nachfrage nach KI-Kenntnissen sprunghaft an, sodass es keinen besseren Zeitpunkt gibt als jetzt, um mit dem Lernen von KI zu beginnen. 

Der sprunghafte Anstieg der Nachfrage nach KI-Spezialisten impliziert auch eine attraktive Vergütung; KI- und Machine-Learning-Ingenieure sowie Data Scientists verdienen in der Regel sechsstellige Gehälter. Zugegeben, das Feld ist intellektuell anspruchsvoll, aber es entwickelt sich auch ständig weiter und bietet Ihnen die Möglichkeit, kontinuierlich zu lernen, sich anzupassen und innovativ zu sein. 

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Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine formale Ausbildung in Mathematik und Informatik zwar ein tiefergehendes Wissen über KI und ihre Teilbereiche bietet, das Online-Lernen von KI aber dennoch eine praktikable Option für viele ist, die in dieses Feld einsteigen möchten. 

Sie benötigen jedoch einen soliden Lernplan, der sowohl grundlegende als auch Kernkompetenzen abdeckt, sowie praktische Erfahrung mit verschiedenen KI-Tools zur Inhaltsgenerierung, wie z. B. ChatGPT, DALL-E oder AI Website Builder Tools wie Hocoos.