Künstliche Intelligenz, oft abgekürzt als KI, ist der übergeordnete Begriff. Er bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören unter anderem das Lernen aus Erfahrungen, das Erkennen von Mustern, das Verstehen natürlicher Sprache, das Treffen von Entscheidungen und das Lösen von Problemen.

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die aus Daten lernen können. ML-Algorithmen ermöglichen es Computern, Muster in Daten zu erkennen und basierend darauf Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. ML kann in verschiedene Kategorien unterteilt werden, wie z.B. überwachtes Lernen (supervised learning), unüberwachtes Lernen (unsupervised learning) und bestärkendes Lernen (reinforcement learning).

Beispiele: 

• Fertigung: KI wird in der Fertigung eingesetzt, um Produktionsprozesse zu optimieren, Maschinenausfälle vorherzusagen (Predictive Maintenance) und Qualitätskontrollen durchzuführen.
• Automobilindustrie: Autonome Fahrzeuge nutzen KI für die Navigation, Hinderniserkennung und Entscheidungsfindung.
• Finanzwesen: KI hilft bei der Betrugserkennung, der Risikobewertung und im algorithmischen Handel. Banken und Finanzinstitute nutzen KI, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren und automatisierte Handelsstrategien zu entwickeln.
• Gesundheitswesen: KI wird in der medizinischen Bildverarbeitung zur Erkennung von Krankheiten wie Krebs eingesetzt und hilft bei der Entwicklung personalisierter Medizin.

Neuronale Netze sind eine spezielle Art von Modellen im Bereich des maschinellen Lernens, die von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus Schichten von Neuronen, die miteinander verbunden sind und Daten durch das Netz leiten. Neuronale Netze sind besonders leistungsfähig bei der Erkennung komplexer Muster und werden häufig im Bereich des Deep Learning verwendet, welches eine Unterkategorie des maschinellen Lernens darstellt.

Beispiele: 

• Automobilindustrie: Neuronale Netze werden in autonomen Fahrzeugen zur Objekterkennung und -klassifizierung verwendet. Sie helfen Autos, ihre Umgebung zu erkennen und sicher zu navigieren.
• Sprachverarbeitung: Neuronale Netze treiben Sprachassistenten wie Siri und Alexa an, die natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren können.

Large Language Models, abgekürzt LLM, sind eine spezielle Form von neuronalen Netzen, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) basiert. Diese Modelle, wie GPT-3 und GPT-4, sind darauf trainiert, große Mengen an Textdaten zu verstehen und zu generieren. Sie können menschliche Sprache in Textform interpretieren, zusammenfassen, übersetzen und generieren. LLMs nutzen Deep Learning-Techniken, insbesondere neuronale Netzwerke, um Sprachmuster zu erkennen und kontextuell relevante Antworten zu geben.

Beispiele: 

• E-Commerce: LLMs werden verwendet, um Produktbeschreibungen zu erstellen, Kundenanfragen zu beantworten und personalisierte Empfehlungen zu geben.
• Telekommunikation: LLMs helfen bei der Analyse von Kundenfeedback, der Automatisierung von Kundenservice-Interaktionen und der Erstellung von Antworten in Chatbots.
• Kundenservice: LLMs werden in Chatbots und virtuellen Assistenten verwendet, um Kundenanfragen zu beantworten und Support bereitzustellen.
• Journalismus: LLMs helfen bei der automatischen Erstellung von Nachrichtenartikeln, der Analyse großer Textmengen und der Zusammenfassung von Informationen.

Generative KI, abgekürzt GenAI, ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erstellung neuer, originaler Inhalte konzentriert. Diese Inhalte können Text, Bilder, Musik, Videos oder andere Medienformen umfassen. GenAI-Modelle nutzen Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und Transformer-Modelle, um kreative Werke zu generieren, die von menschlichen Schöpfungen kaum zu unterscheiden sind.

Beispiele:

• Kreative Industrien: GenAI wird verwendet, um Kunstwerke, Musik und Designs zu erstellen. Künstler und Designer nutzen GenAI-Tools, um kreative Prozesse zu inspirieren und zu unterstützen.
• Architektur: GenAI hilft Architekten bei der Erstellung von Entwürfen und Modellen neuer Gebäude, indem sie verschiedene Parameter und Kundenanforderungen berücksichtigt.
• Marketing und Werbung: GenAI wird zur Erstellung von Werbetexten, Slogans und sogar visuellen Inhalten wie Anzeigenbildern verwendet.

• KI (Künstliche Intelligenz): Allgemeiner übergeordneter Begriff für Computersysteme, die menschenähnliche Intelligenzfunktionen ausführen.
• Maschinelles Lernen: Ein Teilgebiet der KI welche Methoden umfasst, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen.
• Neuronale Netze: Sie sind eine spezifische Technik innerhalb des maschinellen Lernens, insbesondere Deep Learning.
• LLM (Large Language Models): Sie sind spezialisierte neuronale Netze, die auf natürliche Sprachverarbeitung trainiert sind und große Textmengen verstehen und generieren.
• GenAI (Generative KI): Die generative KI nutzt Techniken des maschinellen Lernens und neuronale Netze, um neue, originelle Inhalte wie Texte, Bilder und Musik zu erschaffen.