Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI), im Englischen Artificial Intelligence (AI), bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu zählen beispielsweise das Erkennen von Objekten (Computer Vision), das Verstehen und Verarbeiten von Sprache, das eigenständige Lernen und das Lösen komplexer Probleme. Technologien, die diese Fähigkeiten ermöglichen, umfassen Robotik, autonome Fahrzeuge, virtuelle Assistenten und maschinelles Lernen.

Unternehmen sollten künstliche Intelligenz einsetzen, da sie eine Reihe von Vorteilen bietet, die ihnen helfen können, in der sich ständig verändernden Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Künstliche Intelligenz hat das Potential, alltägliche und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Entscheidungsprozesse zu verbessern, Kosten zu senken, die Effizienz und Genauigkeit zu steigern und den Kundenservice sowie Verwaltung von Abläufen zu verbessern.

Es gibt jedoch auch mögliche Nachteile, wenn künstlicher Intelligenz nicht eingesetzt wird. Unternehmen, die sich die Technologie nicht zu eigen machen, könnten in Bezug auf Innovation und Kundenerfahrung in Rückstand geraten, was es für sie schwieriger macht, wettbewerbsfähig zu bleiben. Dies könnte letztlich zu Gewinn- und Umsatzeinbußen führen, da sich die Kunden an Unternehmen wenden, die die Technologie bereits einsetzen. Daher ist es wichtig, sowohl die Vorteile als auch die Herausforderungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz zu verstehen, damit sie eine fundierte Entscheidung treffen können, wie sie die Technologie am besten in ihre Geschäftsabläufe implementieren.

Maschinelles Lernen
Die jüngsten Verbesserungen in der künstlichen Intelligenz wurden durch die Anwendung von maschinellem Lernen auf riesige Datensätze erzielt. Anstatt explizite Programmieranweisungen zu erhalten, erkennen maschinelle Lernsysteme Muster und lernen durch die Analyse von Daten und Erfahrungen, wie sie Vorhersagen und Vorschläge erstellen können. Außerdem passen sich die Algorithmen als Reaktion auf neue Eingabedaten und Erfahrungen an, um die Effizienz im Laufe der Zeit zu verbessern.

Überwachtes Lernen

Ein Algorithmus lernt die Verbindung zwischen bestimmten Eingaben und Ausgaben anhand von Trainingsdaten und Rückmeldungen von Menschen (z. B. wie die Eingaben „Jahreszeit“ und „Zinssätze“, die Immobilienpreise vorhersagen).

Unüberwachtes Lernen

Ein Algorithmus kann lernen, eine Aufgabe zu erfüllen, indem er versucht, die Belohnungen zu maximieren, die er für seine Handlungen erhält (z. B. indem er die Punkte maximiert, die er für die Steigerung der Rendite eines Anlageportfolios erhält).

Reinforcement Learning

Ein Algorithmus kann lernen, eine Aufgabe zu erfüllen, indem er versucht, die Belohnungen zu maximieren, die er für seine Handlungen erhält (z. B. indem er die Punkte maximiert, die er für die Steigerung der Rendite eines Anlageportfolios erhält).

Deep Learning – Tiefes Lernen
Im Vergleich zu konventionellen maschinellen Lerntechniken kann Deep Learning eine größere Vielfalt von Datenquellen verarbeiten, erfordert weniger menschliche Vorverarbeitung der Daten und führt häufig zu genaueren Ergebnissen. Beim Deep Learning entsteht ein neuronales Netz aus miteinander verbundenen Schichten von computerbasierten Recheneinheiten, den so genannten „Neuronen“. Das Netz kann enorme Mengen an Eingabedaten in zahlreichen Schichten analysieren, von denen jede einzelne nach und nach kompliziertere Merkmale der Daten erlernt. Das Netz kann dann entscheiden, was mit den Daten zu tun ist, nachdem es gelernt hat, ob sie korrekt sind oder nicht, und es kann das, was es entdeckt hat, anwenden, um zu entscheiden, was mit neuen Daten zu tun ist. Wenn zum Beispiel mit dem Aussehen eines Objekts vertraut ist, kann es dieses in neuen Bildern identifizieren.

Künstliche Intelligenz in der Praxis

Öffentliche Ressourcen und Fortbildungsmöglichkeiten

Hier finden Sie Links zu Ressourcen, die von der Europäischen Kommission bereitgestellt werden. Weitere Open-Source-Links werden hier eingefügt. Für schnellere Aktualisierungen treten Sie noch heute unserem Dicord-Server bei!

Die AI-on-Demand Platform (AIoD) 

Die AI-on-Demand-Plattform (AIoD) ist ein von der community betriebener Kanal, der die europäische Forschung und Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) fördert und gleichzeitig das europäische Gütesiegel für Qualität, Vertrauenswürdigkeit und Erklärbarkeit gewährleisten soll.

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AI4Experiments: Erstelle deine KI-Lösung

AI4Experiments ist eine Website, die einen offenen Raum für KI-Entwickler bietet, um KI-Lösungen mithilfe eines visuellen Editors zu erstellen, zu teilen und gemeinsam zu bearbeiten. Die Nutzer*innen können aus einer Sammlung wiederverwendbarer Bausteine für verschiedene KI-Aufgaben wie Videosegmentierung, Sprache-zu-Text oder Objekterkennung wählen.

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AI-on-Demand educational resources

AI4Europe ist eine Initiative, die darauf abzielt, ein einheitliches Konzept für künstliche Intelligenz in Europa zu schaffen. Sie konzentriert sich auf die Förderung von KI-Forschung, -Zusammenarbeit und -Ausbildung, um sicherzustellen, dass Europa auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz wettbewerbsfähig bleibt. Der Bildungskatalog enthält Informationen über verschiedene KI-bezogene Kurse, Workshops und Schulungsprogramme, die in ganz Europa angeboten werden.

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AI-Assets

Hier finden Sie alle Assets, die derzeit auf der Plattform für AI-on-Demand verfügbar sind, wie KI-Bibliotheken, Datensätze, Container und mehr.

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Skalierung und Integration von KI: Strategien zur Optimierung von Geschäftsmodellen und Unternehmensprozessen

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Neue Spielregeln für KI: Der EU AI Act erklärt

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So sehen Gesichter aus, die gerade über Digitalisierung und KI sprechen

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Bitte beachten Sie, dass die meisten der hier bereitgestellten Open-Source-Inhalte auf Englisch sind. Die browserbasierte Übersetzung ist immer nur einen Klick entfernt!

Meistern Sie Ihre Zukunft mit unseren bevorstehenden Kurzmaster mit ECTS

Beim KI-Kollektiv geht es nicht nur um wirtschaftliches Wachstum, sondern auch um persönliches Wachstum. Deshalb freuen wir uns, Ihnen die Möglichkeit bieten zu können, einen kurzen Masterstudiengang zu konzipieren. Dieser Kurs soll Ihnen fortgeschrittene Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, die Ihre Karriere voran bringen kann.

Die Idee ist, einen kurzen Masterstudiengang nach Ihren Wünschen zu entwerfen und ihn in ein universitäres Programm umzuwandeln, welches ECTS-Punkte bringt und mit einem Zertifikat abschließt (entweder als Diploma in Advanced Studies, DAS oder Certificate of Advanced Study, CAS).

Treten Sie noch heute unserer Discord-Community bei, um mehr zu erfahren und die Inhalte zu gestalten, die Sie studieren möchten!

Jetzt dem KI-Kollektiv beitreten

Praxisbeispiele künstliche Intelligenz

Das KI-Kollektiv soll dazu dienen mit anderen und von anderen Mitgliedern zu lernen. Um einen Eindruck zu erlangen, in welchen Bereichen künstliche Intelligenz bereits erfolgreich Anwendung findet, gibt das KI-Kollektiv seinen Mitgliedern die Möglichkeit hier von ihren Best Practices zu berichten. Dies dient zum einen der Inspiration, um das Potential von künstlicher Intelligenz zu entdecken und zum anderen um Lösungen für das eigene Projekt mit vorhanden Lösungen zu vergleichen.

Mein KI-Projekt

Entdecken Sie das Potenzial von künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen: Schlagen Sie einen neuen Weg ein

Willkommen zu Ihrer Reise zur Umsetzung von Lösungen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz. Bevor sich das Potential entfalten kann, lassen Sie uns gemeinsam die Schritte dorthin festlegen.

1. Das Ziel: Klar definierte Ziele

Klare Ziele navigieren Sie durch Ihre KI-Reise, wie ein Kompass ein Schiff. Welche Bereiche von künstlicher Intelligenz möchten Sie erkunden? Automatisierung, Vorhersagen, bessere Kundenservice oder andere spannende Bereiche warten auf Sie. Jeder Weg zu KI-Lösungen ist individuell und damit auch die Ziele, die den Weg bestimmen.

Open-source tools:

• Mind Mapping Tools: FreeMind, XMind
• Projekt Management Tools: Trello, Asana

2. Der Antrieb: Daten

Daten sind der Antrieb für Ihre Reise zu einer KI-Lösung. Haben Sie ausreichende Ressourcen? Vergessen Sie nicht, Ihre KI-Lösung lebt von einer ausgeglichenen Balance von vielfältigen, verständlichen und hochwertigen Daten. Vergewissern Sie sich, das Sie gut ausgestattet sind.

Open-source tools:

• Data Collection Tools: BeautifulSoup, Scrapy , Hugging Face
• Datenspeicherung und Management: PostgreSQL, MongoDB

3. Die Schutzausrüstung: Datenschutz und Sicherheit

Ihre Daten sind wertvolle Fracht auf Ihrer Reise. Wie sichern wir diese vor Angriffen oder Verstößen? Mit einem ausgezeichneten Sicherheitssystem und einem gewissenhaften Umgang mit den Datenschutzbestimmungen sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten sicher sind.

Open-source tools:

• Encryption Tools: GnuPG, OpenSSL
• Firewall: pfSense, UFW

4. Das Fahrzeug: Infrastruktur

Haben Sie ein robustes Fahrzeug (Hardware & Software) um allen Wettern zu trotzen? Und wenn Sie an die Cloud Station anschließen wollen, ist Ihre Internet Verbindung stark genug für eine sanfte Landung? Vor dem Start sollten Sie sicher sein.

Open-source tools:

• Infrastruktur als Code Tools: Terraform, Ansible
• Server Management: Apache, NGINX

5. Das Budget: Kosten

Künstliche Intelligenz mag wie eine teure Reise zu den Sternen erscheinen, aber die Vorteile, die sich daraus ergeben können, sind von unschätzbarem Wert. Es ist eine Investition in hochmoderne Hardware, Cloud-Dienste, Sternennavigatoren (Fachpersonal) und die routinemäßige Wartung von Ihren Raumfahrzeugen. Die Erträge? Grenzenlos!

Open-source tools:

• Buchhaltungssoftware: GnuCash, HomeBank
• Budgetierung Tools: BudgetYourTrip, Money Manager Ex

6. Die Crew: Skills & Expertise

Haben Sie Fachpersonal (KI-Expert*inne) an Board? Wenn nicht, keine Angst! Sie können Ihr bestehendes Team schulen oder neue Mitglieder anwerben. Schließlich braucht man ein gut eingespieltes Team, um solch eine Reise anzutreten.

Open-source tools:

• Lernplattformen: Coursera, edX (Viele kostenlose Kurse verfügbar)
• Code Sharing and Collaboration: GitHub , GitLab

7. Einsatzkontrolle: Nutzer*innen Akzeptanz

Keine Angst, die KI-Revolution ist nicht da, um zu ersetzen, sondern um zu verbessern. Indem Sie ihr Team auf dem Laufenden halten und umfassende Schulungen ermöglichen, sorgen Sie dafür, dass künstliche Intelligenz ein beliebtes und vertrauenswürdiges Mitglied Ihrer Crew wird.

Open-source tools:

• Collaboration tools: Slack, Mattermost
• Trainings Tools: Moodle, Google Classroom

8. Der Code: Ethische Aspekte

Auf dieser interstellaren Reise werden wir nicht nur von Sternenkarten geleitet, sondern auch von einem starken moralischen Kompass. Sie werden durch das KI-Universum navigieren und bei jeder Entscheidung für Fairness und Transparenz sorgen.

Open-source tools:

• Fairness and Bias Detection: AI Fairness 360, Fairlearn
• Datenschutz: Differential Privacy Library

9. Die Expansion: Skalierbarkeit

Unsere KI-Reise hört nicht bei der ersten Anlaufstelle auf. Wenn Ihr Unternehmen wächst, erweitert sich das Spektrum der möglichen KI-Lösungen und ist bereit, neue Galaxien von Möglichkeiten zu erkunden. Auf dieser Reise geht es um nachhaltiges Wachstum und ständige Entdeckungen.

Open-source tools:

• Containerization tools: Docker, Kubernetes
• Load Balancing: HAProxy, Nginx

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz ist eine Reise voller Entdeckungen und Innovationen. Bei jedem Schritt auf diesem Weg müssen Sie wichtige Entscheidungen treffen und Herausforderungen meistern. Aber keine Angst! Diese Reise müssen Sie nicht allein antreten.

Zur Unterstützung jedes Schrittes haben wir eine Liste von Open-Source-Tools zusammengestellt. Diese Ressourcen, die allen Entdecker*innen in der Welt der künstlichen Intelligenz zur Verfügung stehen, sollen Ihnen die Arbeit erleichtern, Ihren Weg ebnen und Sie auf Ihrer Reise unterstützen. Von der Definition Ihrer Ziele bis zur Skalierung – für jede Überlegung gibt es ein Open-Source-Toolset, das auf Sie wartet. Lassen Sie uns eintauchen und die Werkzeuge entdecken, die Sie brauchen, um Ihr KI-Projekt zu einem durchschlagenden Erfolg zu machen!

Bitte beachten Sie, dass die meisten der hier bereitgestellten Open-Source-Inhalte auf Englisch sind. Die browserbasierte Übersetzung ist immer nur einen Klick entfernt!

Fördermöglichkeiten für Ihre KI-Projekte

Wir wissen, dass die Finanzierung eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung von KI-Projekten spielt. Aus diesem Grund freuen wir uns, auf die Fördermöglichkeiten auf deutscher und europäischer Ebene hinzuweisen. Diese Förderprogramme zielen darauf ab, die Einführung, Forschung und Entwicklung von künstlicher Intelligenz zu fördern, und bieten Möglichkeiten für Start-ups, KMUs und größere Organisationen, sich die Ressourcen zu sichern, die Sie benötigen, um Innovationen voranzutreiben.

Deutsche Fördermöglichkeiten:

Die Förderdatenbank des Bundes bietet einen Überblick über Förderprogramme des Bundes, der Länder und der EU für verschiedene Vorhaben. Man kann die Suchfunktion nutzen, um passgenaue Förderangebote zu finden.

Die unten aufgeführten Links führen Sie direkt zu den für künstliche Intelligenz relevanten Förderungen.

Bundesförderungen

Europäische Förderungen

Landesförderungen

Europäische Fördermöglichkeiten:

Ob Sie eine Einzelperson sind, ein Start-up-Unternehmen, das eine Förderung sucht, ein etabliertes Unternehmen, das sich in die Innovation wagt, ein Forscher, der den nächsten wissenschaftlichen Durchbruch anstrebt, eine Organisation des öffentlichen Sektors, die Unterstützung für die soziale Entwicklung sucht, oder eine gemeinnützige Organisation, die etwas bewirken will – das EU-Förder- und Ausschreibungsportal kann eine wichtige Ressource für Sie sein.

Die unten stehenden Links führen Sie direkt zu den Fördermöglichkeiten im Rahmen verschiedener Förderprogramme, die für künstliche Intelligenz relevant sind.

Entdecken Sie auf unserer Plattform eine Fülle von Möglichkeiten, darunter ein internes Tool (treten Sie unserer Community bei, um auf dem Laufenden zu bleiben, oder besuchen Sie die Website von Zeit zu Zeit für das Tool), das deutsche Versionen von EU-Förderaufrufen speziell für künstliche Intelligenz bereitstellt. Verabschieden Sie sich von Sprachbarrieren und entdecken Sie eine Welt voller Möglichkeiten. Bleiben Sie auf dem Laufenden, bleiben Sie informiert und schließen Sie sich noch heute unserem KI-Kollektiv an, um die Zukunft der künstlichen Intelligenz mit zu gestalten.

Community

Mitglieder des KI-Kollektivs Sachsen Anhalt

Das KI-Kollektiv ist eine dynamische KI-Gemeinschaft, die die Zusammenarbeit zwischen Einzelpersonen fördert, um künstliche Intelligenz in ihre täglichen Arbeitsabläufe zu integrieren, indem sie eine Plattform, ein Interaktions-Ökosystem im Diskurs bereitstellt. Hier haben Sie die Möglichkeit, mit Expert*innen unserer Partnerinstitutionen wie dem Fraunhofer IFF, der Hochschule Magdeburg, der Otto-von-Guericke-Universität und dem Mittelstand-Digital-Zentrum Magdeburg zu interagieren, um Ihre Ideen zu diskutieren, Best Practices auszutauschen und einen Anstoß für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in Ihrer täglichen Arbeit zu erhalten. Die Mitglieder werden ermutigt, sich aktiv am Wissensaustausch zu beteiligen, gemeinsame Projekte, Workshops und Seminare durchzuführen und so ein lebendiges Ökosystem zu bilden, das eine Brücke zwischen Wissen und Anwendung schlägt. Gemeinsam will das KI-Kollektiv den Fortschritt vorantreiben und gleichzeitig die aktuelle und die nächste Generation von KI-Talenten fördern, um sich als führender Knotenpunkt für die von künstlicher Intelligenz getriebenen Transformation in der Region zu positionieren.

Das Kollektiv ist eine experimentelle Initiative im Rahmen von DIH4AI . Ein Projekt, das durch das Rahmenprogramm für Forschung und Innovation Horizont 2020 der Europäischen Union unter der Finanzhilfevereinbarung Nr. 101017057 finanziert wird.

Austausch

Hier können Sie in Kontakt mit der Community treten.

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