KI‑Terminologie verständlich erklärt

Ausgewähltes Thema: KI‑Terminologie erklärt. Willkommen zu einer freundlich geführten Tour durch die wichtigsten Begriffe der Künstlichen Intelligenz – ohne Fachchinesisch, mit anschaulichen Bildern und kleinen Geschichten. Abonnieren Sie unseren Blog, stellen Sie Fragen und teilen Sie Ihre Aha‑Momente mit der Community!

Von »Neuron« bis »Netz«: Grundbegriffe verständlich

Was ist ein künstliches Neuron?

Ein künstliches Neuron ist ein kleiner Rechenknoten, der Zahlen entgegennimmt, gewichtet, addiert und eine Aktivierungsfunktion anwendet. Stellen Sie es sich wie einen Lichtschalter mit Dimmer vor: Eingaben bestimmen, wie hell die Ausgabe leuchtet.

Schichten und Architekturen

Neuronen werden in Schichten organisiert: Eingabe, versteckte Schichten, Ausgabe. Verschiedene Architekturen, etwa CNNs, RNNs oder Transformer, kombinieren diese Schichten kreativ. Denken Sie an ein Orchester: gleiche Instrumente, aber unterschiedliche Partituren.

Backpropagation in Alltagssprache

Backpropagation verteilt den gemachten Fehler rückwärts durchs Netz, damit Gewichte angepasst werden. Wie beim Fahrradlernen: Erst stolpern, dann korrigieren, schließlich gleiten. Erzählen Sie uns, welche Metaphern Ihnen helfen, diesen Prozess zu verinnerlichen.

Lernen, aber richtig: Überwacht, unüberwacht, verstärkend

Hier hat jedes Trainingsbeispiel eine richtige Antwort, zum Beispiel ein Foto mit dem Label „Katze“. Das Modell lernt, Eingaben zu Ausgaben abzubilden. Wie Vokabeltraining mit Lösungsheft: üben, vergleichen, verbessern, wiederholen.

LLMs, Token und Kontextfenster: Sprachmodelle entzaubert

Token sind Textstücke, oft Wortteile. Modelle rechnen mit Token statt Wörtern. Wie Legosteine lassen sie sich flexibel kombinieren. Kennen Sie Wörter, die häufig in mehrere Token zerlegt werden? Teilen Sie Beispiele in den Kommentaren.

Qualität messen: Precision, Recall, F1 und mehr

Konfusionsmatrix ohne Verwirrung

Die Konfusionsmatrix zeigt wahre Positive, falsche Positive, wahre Negative und falsche Negative. Wie eine Vier‑Felder‑Tafel macht sie Fehler sichtbar. Teilen Sie, welche Fehler für Ihren Use Case besonders schmerzhaft sind.

ROC, AUC und Schwellenwerte

ROC‑Kurven variieren den Schwellenwert und zeigen die Trade‑offs. AUC fasst die Gesamtleistung zusammen. In Sicherheitsanwendungen wählt man oft konservative Schwellen. Kommentieren Sie, welches Risiko‑Nutzen‑Verhältnis für Sie passt.

Text‑Metriken: BLEU, ROUGE, BERTScore

Für generierte Sprache messen BLEU und ROUGE Überlappungen, BERTScore erfasst semantische Ähnlichkeit. Keine Metrik ist perfekt; kombinieren Sie quantitative Werte mit menschlicher Bewertung. Berichten Sie, wie Sie Qualität im Alltag prüfen.

Robust und fair: Bias, Drift, Erklärbarkeit

Daten spiegeln gesellschaftliche Verzerrungen wider. Fairness‑Metriken helfen, Unterschiede zwischen Gruppen aufzudecken. Wie bei einer Waage zählt Balance. Teilen Sie Maßnahmen, mit denen Sie Verzerrungen erkennen, reduzieren und kommunizieren.

Robust und fair: Bias, Drift, Erklärbarkeit

Daten ändern sich im Laufe der Zeit; Modelle altern. Data Drift betrifft Eingaben, Concept Drift die Beziehung zu Ausgaben. Erzählen Sie, wie Sie Veränderungen früh erkennen und mit Retraining oder Alarmen reagieren.

Vom Prototyp zur Produktion: MLOps verständlich

Saubere Pipelines, Daten‑ und Modellversionierung sichern Nachvollziehbarkeit. Wie in einer Küche mit Rezept und Zutatenliste: Jeder Schritt dokumentiert, jedes Ergebnis reproduzierbar. Teilen Sie Tools, die Ihnen Ordnung und Tempo verschaffen.

Vom Prototyp zur Produktion: MLOps verständlich

Produktionsmodelle brauchen Telemetrie: Latenz, Fehler, Driftsignale. Logging schafft Kontext, Alarme warnen rechtzeitig. Berichten Sie, welche Metriken Sie täglich prüfen und welche Schwellen Sie für Eingriffe definiert haben.

RAG, Vektoren und Embeddings: Wissen gezielt abrufen

Embeddings betten Worte oder Dokumente in Vektoren ein, sodass semantisch Ähnliches nahe liegt. Wie eine Landkarte der Bedeutung. Welche Daten würden Sie gerne als Vektoren abbilden und durchsuchen?

FAISS, HNSW oder Annoy beschleunigen Ähnlichkeitssuche in großen Sammlungen. Ein guter Index ist wie ein Bibliothekar mit Supergedächtnis. Schreiben Sie, welche Datenmengen Sie bewältigen müssen und welche Latenzziele Sie verfolgen.

RAG reichert Prompts mit relevanten Dokumentausschnitten an. Gute Chunking‑Strategien, saubere Zitate und klare Prompts steigern Qualität. Teilen Sie Ihre besten Praktiken zur Prompt‑Hygiene und Quellenverlinkung für verlässliche Antworten.