Künstliche Intelligenz - einfach erklärt für Einsteiger

🚀 Künstliche Intelligenz - Einfach Erklärt für Einsteiger 🚀

Willkommen zur Welt der künstlichen Intelligenz (KI)! Diese umfassende Videokurs-Reise wird Ihnen die Grundlagen des faszinierenden Themas KI vermitteln, indem wir die Geschichtliche Entwicklung und die verschiedenen Technologien hinter den Kulissen aufdecken. 🧑‍💻✨

Kurskursübersicht:

I. Einführung und geschichtlicher Hintergrund der KI 📚

• Was ist KI? Eine philosophische Betrachtung setzt uns an.
• Starke vs. Schwache KI: Differenzen und Einsatzbereiche.
• Der Turing Test: Was bedeutet denn eigentlich "menschlich denken"?
• Die Geburt der KI: Wie alles begann.
• Die Ära der großen Erwartungen: Traum und Realität im Vergleich.
• Das Einholen der Realität: Die Herausforderungen und durch die Zeit gelenkten Erwartungen.
• Wie man einer Maschine das Lernen beibringt: Die Grundlagen des maschinellen Lernens.
• Verteilte Systeme in der KI: Warum KI nicht nur in isolierten Geräten, sondern über Netze hinweg funktioniert.
• Deep Learning, Machine Learning und Natural Language Processing: Wie die KI lernt und verständigt.

II. Der allgemeine Problemlöser 🧩

• Beweisprogramm - Logical Theorist: Eine Pionierleistung in der Anfangszeit der KI.
• Simons "Human Problem Solving": Einflussreicher Beitrag zur KI-Forschung.
• Die Struktur eines Problems: Wie KI-Systeme Probleme analysieren.

III. Expertensysteme 📑

• Faktenwissen und heuristisches Wissen: Die Grundsteine der Expertensysteme.
• Frames, Slots und Filler: Die Struktur hinter den Expertensystemen.
• Vorwärts- und Rückwärtsverkettung: Die Möglichkeiten und Grenzen des logischen Schließens.
• Das MYCIN Programm: Ein historisches Beispiel für ein medizinisches Expertensystem.
• Wahrscheinlichkeiten in Expertensystemen: Wie künstliche Intelligenz Entscheidungen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten trifft.

IV. Neuronale Netze 🤖

• Das menschliche Neuron: Die Inspiration hinter neuronalen Netzen.
• Signalverarbeitung eines Neurons: Grundlagen der neuronalen Verarbeitung.
• Zum Durchbruch von neuronalen Netzen: Wie Forschung und Technologie zu einem KI-Meilenstein verhalfen.

V. Maschinelles Lernen (Deep Learning & Computer Vision) 📈

• Beispiel – Kartoffelernte: Ein praktisches Beispiel für Deep Learning.
• Das Geburtsjahr des Deep Learning: Wie und wann begann die Deep-Learning-Revolution.
• Schichten von Deep-Learning-Netzen: Die Architektur hinter kraftvollen KI-Modellen.
• Maschinelles Sehen / Computer Vision: Wie Maschinen Bilder verstehen und interpretieren.
• Convolutional Neural Network (CNN): Ein spezieller Typ von neuronalem Netz, der besonders in der Bilderkennung eingesetzt wird.

VI. Agenten und Multi-Agentensysteme 🌐

• Einheitliche und kollaborative KI: Wie KI-Agenten zusammenarbeiten und Probleme gemeinsam lösen.

Mit diesen sechs Abschnitten bekommen Sie ein umfassendes Verständnis für die verschiedenen Aspekte der Künstlichen Intelligenz, von der theoretischen Grundlage bis hin zu den aktuellen und revolutionären Anwendungen. 🌟

Während des Kurses werden wir nicht nur die Theorie hinter der KI verstehen, sondern auch einige interessante realen Beispiele erfahren, die zeigen, wie die KI das Alltagsleben sowie unterschiedliche Branchen und Industrien revolutionieren kann.

📆 Verweise und Zusatzmaterialien:

• Artikel und Videos, die vertiefend informieren.
• Community-Diskussionen für Fragen und Austausch von Erfahrungen.
• Quizze und Prüfungen, um Ihr Wissen abzurunden.

Bereit sind Sie, in die Welt der künstlichen Intelligenz einzutauchen? Dann stellen Sie sicher, dass Sie diesen Kurs verfolgen, um jeden Aspekt dieser faszinierenden Technologie zu erfassen! 🚀✨