Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Date: [1st Jan 2024]

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Grundkenntnisse in ML und KI, insbesondere wenn sie für die Entwicklung von intelligenten Anwendungen relevant sind.

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz in der Anwendungsentwicklung

Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) sind derzeit sehr beliebt und werden in der Zukunft bei der Entwicklung intelligenter Anwendungen extrem relevant sein.
Wir verraten Dir die besten Werkzeuge und den richtigen Werdegang, um ggf. als Quereinsteiger einen Job zu erhalten.

Grundlagen des Maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. ML verwendet Algorithmen, die aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen.

Arten des Maschinellen Lernens

Es gibt verschiedene Arten des Maschinellen Lernens

Überwachtes Lernen

Hier lernt der Algorithmus aus einem Datensatz, der bereits mit korrekten Antworten (Labels) versehen ist.

Unüberwachtes Lernen

Der Algorithmus analysiert und gruppiert Daten, die keine vorher festgelegten Labels haben.

Verstärkungslernen

Der Algorithmus lernt durch Belohnungen aus seinen Aktionen.

Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen

Künstliche Intelligenz geht über das maschinelle Lernen hinaus und umfasst die Schaffung von Systemen, die menschenähnliche Intelligenz zeigen. KI kann für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden, von der Spracherkennung bis hin zur Bildanalyse.

Die Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz (KI) sind so vielfältig und dynamisch, dass sie fast jeden Aspekt unseres Lebens und verschiedener Industrien berühren.

Hier sind einige zusätzliche und spezifische Anwendungen von KI:

Gesundheitswesen

KI wird zunehmend eingesetzt, um Diagnosen zu unterstützen, Behandlungspläne zu entwickeln und personalisierte Medizin zu ermöglichen. Maschinelles Lernen kann dabei helfen, Krankheiten wie Krebs früher zu erkennen, indem es Muster in medizinischen Bildern identifiziert.

Finanzsektor

Im Bank- und Finanzwesen werden KI-Algorithmen genutzt, um Betrug zu erkennen, Handel zu optimieren und personalisierte Finanzberatungen anzubieten.

Automobilindustrie

Selbstfahrende Autos sind vielleicht das bekannteste Beispiel für KI im Automobilbereich. Hier kombiniert KI Sensordaten mit fortgeschrittenen Algorithmen, um Fahrzeugen ein autonomes Fahren zu ermöglichen.

Kundenservice

Chatbots und virtuelle Assistenten, die auf KI basieren, sind in der Lage, Kundenanfragen zu bearbeiten und personalisierte Unterstützung zu bieten, was die Effizienz steigert und die Kundenzufriedenheit erhöht.

Smart Home Technologien

KI wird verwendet, um intelligente Haushaltsgeräte zu entwickeln, die den Energieverbrauch optimieren und das Leben zu Hause komfortabler und sicherer machen.

Landwirtschaft

KI hilft in der Landwirtschaft bei der Überwachung von Feldern, Vorhersage von Ernteerträgen und Optimierung von Ressourcen, um Nachhaltigkeit und Effizienz zu steigern.

Umweltschutz

KI wird eingesetzt, um Klimamodelle zu verbessern, die Ausbreitung von Waldbränden vorherzusagen und Biodiversitätsverluste zu überwachen.

Personalwesen

Im HR-Bereich kann KI dabei helfen, die besten Talente zu identifizieren, den Rekrutierungsprozess zu optimieren und Mitarbeiterentwicklungspläne zu gestalten.

Diese Beispiele zeigen, dass KI das Potenzial hat, Lösungen für komplexe Probleme zu bieten, die Effizienz in verschiedenen Branchen zu steigern und neue Möglichkeiten für Innovationen zu schaffen. Als Entwickler oder Programmierer in diesem Bereich bist Du an vorderster Front dabei, diese faszinierenden Technologien zum Leben zu erwecken und ihre Anwendungen zu gestalten.

Neuronale Netze und Deep Learning

Neuronale Netze sind ein Schlüsselkonzept in der KI, insbesondere im Deep Learning. Sie sind nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns konzipiert und können komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen.

Die Welt der neuronalen Netze und des Deep Learning entwickelt sich rasant weiter. Hier sind einige der neuesten Trends und Entwicklungen in diesem Bereich:

Generative Deep Learning

2023 steht im Zeichen des Generative Deep Learning. Diese Technologie hat das Potenzial, menschliche Produktivität und Kreativität erheblich zu beeinflussen und zu verbessern. Generative Modelle wie GPT-3 oder DALL-E haben bereits gezeigt, wie leistungsfähig diese Art von AI sein kann.

Architektur- und Funktionsaktualisierungen

Im Bereich der YOLO-Modelle (You Only Look Once) für Objekterkennung werden Architektur- und Funktionsaktualisierungen erwartet, die zu den leistungsfähigsten Modellen aller Zeiten führen. Neue Hardware und Methoden wie Quantisierung und Pruning werden die Bereitstellung auf einer immer größeren Anzahl von Edge-Geräten verbessern.

Multi-Task-Modelle und Cloud-Hosting

Ein Trend bewegt sich hin zu zero-shot, multi-task Inference auf massiven monolithischen Modellen, die von Tech-Giganten in der Cloud gehostet werden. Dadurch wird sich die Rolle des durchschnittlichen Machine Learning-Praktikers verändern, da sie nicht mehr für das Training und die Bereitstellung ihrer eigenen Modelle verantwortlich sein werden.

Integration von verschiedenen Input-Quellen

Ein weiterer Trend ist die Kombination verschiedener Input-Quellen wie Text, Audio und Video. Die Entwicklung von Modellen, die mehrere Arten von Eingaben nutzen können, wird zunehmend wichtiger.

Generative AI-Systeme in Geschäftsverhandlungen

Wir könnten sehen, wie generative AI-Systeme Geschäftstransaktionen im Auftrag ihrer Benutzer aushandeln. Diese Entwicklung könnte Geschäftsprozesse grundlegend verändern.

Einsatz in IoT und Edge-Geräten

Deep Learning und das Internet der Dinge (IoT) werden zunehmend miteinander verbunden. Die Bereitstellung von Deep Learning-Modellen auf IoT-Edge-Geräten könnte weitreichende Auswirkungen haben, beispielsweise die Integration von Chatbots in autonome Systeme oder die Nutzung von KI für kreative Anwendungen direkt auf dem Smartphone.

Ethische Aspekte und Governance

2023 wird auch ein Schwerpunkt auf dem besseren Verständnis von generativen Modellen und ihren Auswirkungen liegen. Es wird ein zunehmendes Interesse an der Untersuchung, Festlegung und Durchsetzung der Governance solcher Modelle geben.

Diese Entwicklungen deuten darauf hin, dass Deep Learning und neuronale Netze weiterhin eine zentrale Rolle in der KI-Forschung und -Anwendung spielen werden, mit einem wachsenden Fokus auf ethische Überlegungen und die Integration in alltägliche Technologien​

Werkzeuge und Technologien für ML und KI

Um in ML und KI zu arbeiten, solltest Du Dich mit folgenden Werkzeugen und Technologien vertraut machen

Python

Eine der beliebtesten Sprachen für ML und KI wegen ihrer Einfachheit und der großen Auswahl an Bibliotheken.

TensorFlow und Scikit-Learn

Zwei der am häufigsten verwendeten Bibliotheken für maschinelles Lernen.

**Erweiterte Werkzeuge und Technologien für ML und KI

Die Landschaft der Werkzeuge und Technologien für Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich stetig weiter. Hier sind einige der neuesten Entwicklungen und Innovationen, die in diesem Bereich relevant sind:

Generative KI und Advanced AI-Modelle

Generative Deep Learning spielt eine zunehmend wichtige Rolle, insbesondere bei der Erstellung von neuem Inhalt wie Bildern, Texten und Audio. Tools wie GPT-3 und DALL-E sind Beispiele für leistungsstarke generative Modelle.
Adaptive KI ist eine aufstrebende Technologie, die sich durch ihre Fähigkeit zur Selbstanpassung nach der Bereitstellung auszeichnet. Sie nutzt Echtzeit-Feedback, um ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern.

Blockchain und Homomorphe Verschlüsselung

Blockchain-Technologie wird zunehmend für Cybersicherheit und Risikomanagement eingesetzt. Sie bietet Sicherheitslösungen für eine Vielzahl von Datenspeichersystemen.
Homomorphe Verschlüsselung ermöglicht die Weiterverarbeitung verschlüsselter Daten, ohne diese entschlüsseln zu müssen. Sie ist besonders wichtig für die Datensicherheit und -vertraulichkeit.

5G und 6G Technologien

Die Weiterentwicklung von 5G und 6G Mobilfunktechnologien wird eine Schlüsselrolle spielen, insbesondere in der Vernetzung und Automatisierung. Diese Technologien werden die Konnektivität und die Integration von KI in verschiedene Anwendungsbereiche verbessern.

Microsoft's Copilot-Technologie

Microsoft Copilot für Microsoft 365, ein KI-gestütztes Werkzeug, bietet Unterstützung in verschiedenen Bereichen wie Microsoft 365, Azure und Dynamics 365. Diese Copilot-Technologien sind darauf ausgelegt, die tägliche Arbeit zu erleichtern, indem sie kognitive Funktionen in verschiedenen Geschäftsprozessen bieten.

Meta-Cloud Konzepte

Der Trend zur Meta-Cloud gewinnt an Bedeutung. Dieser Ansatz bietet eine zentralisierte Kontrolle über verschiedene Cloud-Dienste und ermöglicht eine effiziente Nutzung von Cloud-Ressourcen.

Daten-Demokratisierung

Einer der wichtigsten Trends ist die Demokratisierung von Daten. Dies ermöglicht es, dass nicht nur Datenwissenschaftler, sondern alle Mitarbeiter eines Unternehmens Datenanalytik effektiv nutzen können. Dies führt zu einer neuen Form des "augmented working", bei dem Werkzeuge, Anwendungen und Geräte intelligente Einblicke in die Hände aller Mitarbeiter legen, um ihre Arbeit effizienter zu gestalten.

Künstliche Intelligenz

KI wird wahrscheinlich den größten Einfluss auf die Art und Weise haben, wie wir in Zukunft leben, arbeiten und Geschäfte tätigen. Im Bereich der Geschäftsanalytik ermöglicht KI genauere Vorhersagen und reduziert den Zeitaufwand für routinemäßige Aufgaben wie Datensammlung und -reinigung. KI und maschinelles Lernen umfassen Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und generative KI.

Cloud und Data-as-a-Service (DaaS)

Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, auf Datenquellen zuzugreifen, die von Dritten über Cloud-Dienste gesammelt und kuratiert wurden. Dies reduziert den Bedarf an eigenen, teuren Daten-Sammlungs- und Speichersystemen. DaaS-Unternehmen bieten neben Rohdaten auch Analysewerkzeuge an.

Echtzeit-Daten

Die Nutzung von Echtzeit-Daten ist entscheidend, um aktuelle und relevante Einblicke zu gewinnen. Unternehmen erkennen zunehmend, dass Entscheidungen auf der Grundlage echter Daten und nicht auf "Bauchgefühlen" getroffen werden sollten.

FinOps-Praktiken in Multi-Cloud-Architekturen

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Multi-Cloud-Architekturen werden FinOps-Praktiken immer wichtiger. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Cloud-Kosten zu kontrollieren und zu optimieren.

Einführung von Data Fabric und Data Mesh

Data Fabric und Data Mesh sind zwei Modelle für dezentrale Datenarchitekturen. Sie vereinfachen den Zugriff, die Verwaltung und die Bereitstellung von Daten, was für jeden, der mit Daten arbeitet, von Bedeutung ist.

Diese Entwicklungen in der Welt von ML und KI sind nicht nur für IT-Profis, sondern auch für Unternehmen und Entwickler von großer Bedeutung. Sie bieten neue Möglichkeiten für die Erstellung fortschrittlicher, intelligenter Anwendungen und erweitern das Spektrum der Anwendungsmöglichkeiten von KI und ML​​​​​​.

Datenanalyse und Datenverarbeitung

Die Datenanalyse ist ein kritischer Schritt in ML und KI. Du musst lernen, wie man große Datenmengen verarbeitet, analysiert und daraus nützliche Erkenntnisse gewinnt.

Erstellen und Trainieren von KI-Modellen

Das Erstellen und Trainieren von KI-Modellen erfordert Verständnis in der Auswahl des richtigen Modells, der Anpassung von Algorithmen und der Bewertung der Modellleistung.

Ethik und Verantwortung in KI

Die Ethik in der KI ist ein wichtiges Thema. Es geht darum, verantwortungsbewusst mit KI-Technologien umzugehen und sicherzustellen, dass sie fair, transparent und zum Wohle aller eingesetzt werden.