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Video-Tutorials zum Thema Künstliche Intelligenz & Machine Learning

Einführung in Machine Learning

Das Video bietet eine kompakte Einführung in das Thema Maschinelles Lernen (ML). Zunächst werden die Begriffe Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning voneinander abgegrenzt.

Während Künstliche Intelligenz allgemein maschinelles Verhalten mit menschlich anmutenden kognitiven Fähigkeiten meint, ist Maschinelles Lernen ein Teilbereich davon, bei dem Computer durch Daten eigenständig lernen. Deep Learning wiederum ist ein spezialisierter Teil des Machine Learnings, der auf komplexe neuronale Netze setzt.

  • Autor/Quelle
    Coding with Magga / youtube

Alle Tutorials zum Thema KI & ML

Das Video bietet eine kompakte Einführung in das Thema Maschinelles Lernen (ML). Zunächst werden die Begriffe Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning voneinander abgegrenzt.

Das Video zeichnet die Entwicklung von Intelligenz – biologisch wie technologisch – bis hin zur potenziellen künstlichen Superintelligenz (KSI) nach. Beginnend bei den ersten Gehirnen einfacher Tiere vor 500 Millionen Jahren, über den evolutionären Aufstieg des Menschen, führt es zur Entstehung und Geschichte künstlicher Intelligenz – von einfachen Algorithmen in den 1960er-Jahren bis zu heutigen generativen Sprachmodellen wie ChatGPT.

Diese ZDF-Dokumentation bietet einen umfassenden Überblick über die Entwicklung, Möglichkeiten und Risiken von Künstlicher Intelligenz. Ausgehend von der historischen Vision denkender Maschinen seit der Antike zeigt der Film zentrale Meilensteine wie Alan Turings theoretische Grundlagen, IBMs Deep Blue, AlphaGo und ChatGPT.

In diesem dynamischen Vortrag von Philipp Klöckner wird der aktuelle Stand der Künstlichen Intelligenz (KI) analysiert – zwischen Hype, Realität und Zukunftsperspektive. Er zeigt auf, wie massiv Tech-Konzerne wie Microsoft, Google und Meta in generative KI investieren, wie sich dadurch Unternehmenskennzahlen wie Effizienz und Rohertrag verändern – und wie KI bereits heute in Bereichen wie Kundenservice, Softwareentwicklung oder Medizin signifikant eingesetzt wird.