Von maschinellem Lernen bis zu generativer KI — diese Seite gibt Ihnen einen fundierten Überblick über die wichtigsten Technologien, die unsere Gegenwart und Zukunft prägen.
Ein strukturierter Überblick über die zentralen Disziplinen, die das Feld der Künstlichen Intelligenz heute ausmachen.
Algorithmen, die aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Systeme verbessern ihre Leistung durch Erfahrung und Muster in großen Datensätzen.
ML / Supervised LearningVom menschlichen Gehirn inspirierte Architekturen aus miteinander verbundenen Knoten. Tiefe Netze (Deep Learning) ermöglichen heute Bild- und Spracherkennung auf menschlichem Niveau.
Deep Learning / CNNNLP-Modelle analysieren und generieren menschliche Sprache. Transformer-Architekturen wie BERT und GPT haben die Sprachverarbeitung revolutioniert.
NLP / TransformersModelle, die neue Inhalte erzeugen — Texte, Bilder, Audio, Video und Code. GANs, VAEs und Diffusionsmodelle sind die technologischen Grundlagen.
GenAI / DiffusionEin Agent lernt durch Belohnung und Bestrafung, optimale Entscheidungen zu treffen. Grundlage für autonome Systeme und Spielagenten wie AlphaGo.
RL / Policy OptimizationBias, Transparenz, Datenschutz und gesellschaftliche Folgen stehen im Zentrum der KI-Ethik. Der EU AI Act setzt weltweit erste verbindliche Standards.
AI Act / FairnessVon den theoretischen Grundlagen bis zu modernen Sprachmodellen — ein Überblick über sieben Jahrzehnte KI-Forschung.
Alan Turing publiziert „Computing Machinery and Intelligence" und stellt die Frage: „Kann eine Maschine denken?" — der Turing-Test als Grundlage der KI-Forschung.
Der Begriff „Artificial Intelligence" wird offiziell geprägt. John McCarthy, Marvin Minsky und andere legen den Grundstein für die KI als wissenschaftliche Disziplin.
Rumelhart und Hinton popularisieren die Backpropagation, die das Training tiefer neuronaler Netze erst möglich macht — Grundstein des modernen Deep Learning.
IBMs Schachcomputer schlägt den amtierenden Weltmeister — ein Wendepunkt in der öffentlichen Wahrnehmung von KI-Fähigkeiten.
Ein tiefes neuronales Netz gewinnt den ImageNet-Wettbewerb mit einem großen Vorsprung und läutet die Ära des Deep Learning ein.
Google veröffentlicht das Transformer-Paper — die Architektur, auf der heute GPT, Claude, Gemini und nahezu alle großen Sprachmodelle basieren.
ChatGPT, Stable Diffusion, Gemini und Claude markieren den Beginn eines breiten gesellschaftlichen Einsatzes von KI — in Arbeit, Kreativität und Wissenschaft.
„KI ist wahrscheinlich das transformativste und potenziell gefährlichste Werkzeug, das die Menschheit je entwickelt hat — und auch das nützlichste."Sam Altman, CEO von OpenAI
Die essenziellen Begriffe, die man kennen sollte, um KI-Diskussionen fundiert zu verfolgen.