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1. Arten der KI

Unterscheidung nach Fähigkeiten und Autonomie.

• Schwache KI: Spezialisiert auf eng definierte Aufgaben (z. B. Schach-Computer)
• Starke KI: Hypothetische KI, die dem menschlichen Intellekt in allen Bereichen gleicht
• Generative KI: Erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code

2. Technische Grundlagen

Die mathematischen und algorithmischen Methoden.

• Machine Learning (ML): Systeme lernen aus Daten, ohne explizit programmiert zu werden
• Deep Learning: Nutzt künstliche neuronale Netze für komplexe Mustererkennung
• Natural Language Processing (NLP): Sprachverarbeitung und -generierung

3. Anwendungsfelder

Branchenspezifische Nutzung von KI-Technologien.

• Computer Vision: Bild- und Videoerkennung (z. B. autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnostik)
• Robotik: Automatisierung von Industrie und Logistik
• Data Analytics: Datenbereinigung, Prognosen und Tabellenanalyse