{"id":1085,"date":"2025-08-15T11:57:14","date_gmt":"2025-08-15T11:57:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.compurem.de\/?page_id=1085"},"modified":"2025-08-15T11:57:15","modified_gmt":"2025-08-15T11:57:15","slug":"ki","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.compurem.de\/?page_id=1085","title":{"rendered":"KI"},"content":{"rendered":"\n<p>Eine allgemeine Schulung zum Thema &#8222;K\u00fcnstliche Intelligenz&#8220; k\u00f6nnte folgenderma\u00dfen aussehen:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>1. Einf\u00fchrung in KI<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Was ist K\u00fcnstliche Intelligenz?<\/li>\n\n\n\n<li>Historische Entwicklung und Meilensteine<\/li>\n\n\n\n<li>Unterschied zwischen schwacher, starker und genereller KI<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>2. Grundlegende Konzepte<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Maschinelles Lernen (ML) vs. Deep Learning (DL)<\/li>\n\n\n\n<li>\u00dcberwachtes, un\u00fcberwachtes und best\u00e4rkendes Lernen<\/li>\n\n\n\n<li>Trainings-, Validierungs- und Testdaten<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>3. Datenverst\u00e4ndnis<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Datenqualit\u00e4t, -vorbereitung und -bereinigung<\/li>\n\n\n\n<li>Feature-Engineering<\/li>\n\n\n\n<li>Bias und Fairness in Daten<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>4. Modelle und Algorithmen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Lineare und nichtlineare Modelle<\/li>\n\n\n\n<li>Entscheidungsb\u00e4ume, Random Forests, Gradient Boosting<\/li>\n\n\n\n<li>Neuronale Netze und Deep Learning-Architekturen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>5. Werkzeuge &amp; Plattformen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Python-Grundlagen f\u00fcr KI (NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow\/PyTorch)<\/li>\n\n\n\n<li>Jupyter Notebooks und Google Colab<\/li>\n\n\n\n<li>Cloud-Services (AWS, Azure, GCP)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>6. Praktische Anwendungsszenarien<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Bilderkennung, Spracherkennung, Textverarbeitung<\/li>\n\n\n\n<li>Chatbots und Empfehlungssysteme<\/li>\n\n\n\n<li>Automatisierung in Industrie und Wirtschaft<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>7. Evaluation &amp; Optimierung<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Metriken: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score<\/li>\n\n\n\n<li>Hyperparameter-Tuning<\/li>\n\n\n\n<li>Overfitting und Regularisierung<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>8. Ethische &amp; rechtliche Aspekte<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Datenschutz (DSGVO)<\/li>\n\n\n\n<li>Transparenz und Erkl\u00e4rbarkeit<\/li>\n\n\n\n<li>Verantwortungsvoller Einsatz von KI<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>9. Trends &amp; Zukunft<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Generative KI (z. B. GPT, Stable Diffusion)<\/li>\n\n\n\n<li>Multi-Modal-KI<\/li>\n\n\n\n<li>KI in autonomen Systemen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>10. Praxisprojekt \/ Workshop<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Datensatz ausw\u00e4hlen<\/li>\n\n\n\n<li>Modell trainieren und testen<\/li>\n\n\n\n<li>Ergebnisse pr\u00e4sentieren<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine allgemeine Schulung zum Thema &#8222;K\u00fcnstliche Intelligenz&#8220; k\u00f6nnte folgenderma\u00dfen aussehen: 1. Einf\u00fchrung in KI 2. Grundlegende Konzepte 3. 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