Künstliche Intelligenz verstehen und nutzen E-Book

Jonas Keller

• Herausgeber: epubli
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 69

Veröffentlichungsjahr: 2025

Beschreibung

Künstliche Intelligenz – verstehen, anwenden, profitieren Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftsmusik mehr. Ob in der Schule, im Beruf oder im Alltag – KI-Tools begleiten uns schon heute und verändern, wie wir lernen, arbeiten und kreativ werden. Doch wie funktioniert diese Technologie eigentlich? Was kann sie leisten – und wo liegen ihre Grenzen? Dieser kompakte nerdguides-Band macht dich Schritt für Schritt mit den Grundlagen vertraut. In klarer Sprache und mit vielen greifbaren Beispielen erfährst du, wie KI denkt und lernt, wie du mit guten Prompts bessere Ergebnisse erzielst, welche Anwendungsgebiete besonders spannend sind, welche Plattformen es gibt und wann du sie nutzen solltest, wie du KI sicher, fair und verantwortungsvoll einsetzt, welche Herausforderungen sich für die EU im globalen Wettlauf um leistungsfähige KI ergeben. Ob Einsteiger oder neugieriger Fortgeschrittener: Dieses Buch gibt dir das Wissen und die Werkzeuge, um Künstliche Intelligenz gezielt für deine eigenen Projekte einzusetzen – verständlich, praxisnah und kompakt.

Leseprobe

Jonas Keller

Künstliche Intelligenz verstehen und nutzen

Copyright: nerdguides, Vogelsbergstr. 40, 55129 Mainz

Inhaltlich verantwortlich gemäß § 55 Abs. 2 RStV:

Dr. Markus Haack, der Herausgeber der Reihe

Satz und Layout: Dr. Markus Haack

Lektorat: Dr. Markus Haack

Teile des Inhalts (insbesondere Abbildungen) sind mit KI generiert. Für den Text wurde KI zur Formulierungshilfe und Recherche eingesetzt. KI-generierte Inhalte wurden sorgfältig überprüft.

https://nerdguides.de/ [email protected]

Herstellung: Selfpublishing über epubli (Neopubli GmbH, Berlin)

Gedruckt in Deutschland 2025

Vorwort zur Reihe nerdguides

Willkommen bei nerdguides – einer Buchreihe für alle, die sich schnell und verständlich in spannende Themen einarbeiten wollen. Unser Ziel ist es, komplexe Inhalte so kompakt und klar aufzubereiten, dass sie auch ohne Vorkenntnisse leicht zu verstehen sind. Ob es um Technik, Kreatives, Alltagskniffe oder ganz spezielle Interessengebiete geht – jeder Band soll ein praktischer Begleiter sein, der Wissen dort liefert, wo Sie es brauchen.

Schon der Name verrät es: nerdguides ist stolz darauf, Themen gründlich zu durchdringen. Aber keine Sorge – bei uns müssen Sie kein „Nerd“ im Klischeesinn sein. Wir verstehen unter Nerdigkeit einfach die Freude daran, in ein Thema einzutauchen und die Details zu verstehen, die den Unterschied machen.

Ein besonderes Merkmal dieser Reihe: Wir nutzen Künstliche Intelligenz nicht nur als Inhaltsthema, sondern auch als Werkzeug bei der Erstellung der Bücher. Das bedeutet: KI hilft uns bei der Recherche, beim Strukturieren von Informationen und beim Finden passender Beispiele. Dadurch können wir Inhalte schneller aufbereiten, aktuelle Entwicklungen einfließen lassen und verschiedene Perspektiven berücksichtigen. Wir kombinieren diese digitalen Stärken mit menschlicher Erfahrung, kritischem Denken und einem Gespür für verständliche Sprache. So entsteht ein Ratgeber, der sowohl präzise als auch lesefreundlich ist.

Der erste Band widmet sich daher folgerichtig der Künstlichen Intelligenz selbst. Wir zeigen, wie KI funktioniert, wo sie heute schon nützlich eingesetzt wird, wie Sie gute Fragen stellen und welche Plattformen sich für unterschiedliche Zwecke eignen. Dabei erfahren Sie nicht nur, was technisch möglich ist, sondern auch, wie Sie sicher und verantwortungsvoll mit dieser Technologie umgehen.

Ob dieser Band Ihr Einstieg in die KI ist oder Sie schon erste Erfahrungen gesammelt haben – wir möchten, dass Sie am Ende nicht nur mehr wissen, sondern Lust haben, das Gelernte selbst auszuprobieren. Denn nerdguides steht für Wissen, das inspiriert und in die Praxis führt.

Über diesen Ratgeber

Willkommen zu einem Ratgeber, der Ihnen dabei helfen soll, die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) in einfachen Worten zu verstehen und praktisch zu nutzen. Vielleicht haben Sie schon von Chatbots wie ChatGPT gehört, von erstaunlichen Bildgeneratoren oder smarten Assistenten in Ihrem Handy, wissen aber nicht genau, was sich dahinter verbirgt. Dieses Buch richtet sich an alle Interessierten ohne Vorkenntnisse. Schritt für Schritt erklären wir, was KI eigentlich ist, wie sie funktioniert und wo ihre Grenzen liegen. Wir zeigen, wie man clevere Fragen und Befehle – sogenannte Prompts – formuliert, um von KI-Tools nützliche Ergebnisse zu bekommen. Sie werden erfahren, was man mit KI im Alltag, im Beruf und in kreativen Hobbys alles machen kann. Wir stellen die wichtigsten Plattformen vor: von Chatbots über Bildgeneratoren bis hin zu digitalen Assistenten und KI in Tabellenkalkulationen. Und nicht zuletzt geht es um den sicheren, fairen und effizienten Umgang mit diesen neuen Technologien – also um Datenschutz, Urheberrecht, Faktencheck und den richtigen Umgang mit Fehlern der KI.

Der Stil dieses Ratgebers ist bewusst einfach, freundlich und motivierend gehalten. Fachbegriffe erklären wir behutsam direkt im Text, so dass Sie nie das Gefühl haben sollen, im Fachchinesisch zu versinken. Statt trockener Theorie erwarten Sie anschauliche Beispiele aus Alltag und Beruf: Wir zeigen KI-Anwendungen greifbar – vielleicht erkennen Sie dabei die eine oder andere Situation aus Ihrem eigenen Leben wieder. Unser Ziel ist es, Ihnen die Scheu vor der KI zu nehmen und Ihnen Lust darauf zu machen, diese faszinierende Technik selbst auszuprobieren. Künstliche Intelligenz soll kein mysteriöses Modewort bleiben, sondern ein nützliches Werkzeug, das Sie mit etwas Verständnis und Übung sicher einsetzen können.

Machen wir uns also gemeinsam auf den Weg in die Welt der KI. Sie werden sehen: Es ist keine Zauberei, sondern letztlich eine Technologie, die vom Menschen entwickelt wurde, um uns das Leben ein Stück einfacher und kreativer zu machen. Viel Spaß beim Entdecken!

KI in einfachen Worten – Begriffe, Funktionsweise, Grenzen

Was genau bedeutet eigentlich „künstliche Intelligenz“? Stellen Sie sich vor, ein Computer könnte Aufgaben erledigen, für die sonst menschliche Intelligenz nötig wäre – zum Beispiel Fragen beantworten, Muster erkennen oder Entscheidungen treffen. Genau das ist mit KI gemeint: Programme und Maschinen, die gewisse menschliche Fähigkeiten nachahmen. Das Wort „künstlich“ zeigt an, dass es von Menschen geschaffen ist, und „Intelligenz“ bedeutet hier, dass das System eigenständig Probleme lösen oder dazulernen kann. Eine KI kann also zum Beispiel Sprache verstehen und darauf reagieren, so wie die Sprachassistenz in Ihrem Smartphone, die Ihre gesprochenen Worte erkennt. Oder sie kann riesige Mengen an Daten durchsuchen und darin Muster entdecken, die für uns Menschen schwer zu finden wären. Ein einfaches Beispiel: Die KI in Ihrem E-Mail-Programm lernt aus früheren Nachrichten, welche E-Mails Spam sind, und filtert unerwünschte Werbung automatisch heraus. Oder die Navigation im Auto nutzt KI, um aus vielen Verkehrsdaten die beste Route zu berechnen. All das sind bereits heute Anwendungen von künstlicher Intelligenz, oft im Alltag unbemerkt.

Aber wie funktioniert so eine KI eigentlich? Eine häufige Methode, auf der viele moderne KI-Systeme basieren, nennt sich Maschinelles Lernen. Anders als bei herkömmlichen Computerprogrammen, wo Programmierer Schritt für Schritt Anweisungen vorgeben (einen sogenannten Algorithmus, der zum Beispiel so präzise ist wie ein Kochrezept), lernt ein maschinelles Lernsystem aus Beispielen. Man gibt der KI also nicht für jede mögliche Situation eine starre Regel vor. Stattdessen zeigt man ihr viele Daten – zum Beispiel tausende Fotos von Katzen und Hunden – damit sie selbstständig die typischen Merkmale herausfindet, die eine Katze von einem Hund unterscheiden. Im Grunde ahmt man damit nach, wie auch wir Menschen durch Beispiele lernen: Wie ein Kind, das verschiedene Tiere gezeigt bekommt und nach und nach versteht, woran man eine Katze erkennt und was einen Hund ausmacht. Die KI baut intern statistische Modelle und berechnet Wahrscheinlichkeiten, ob ein neues Bild eher einer Katze oder einem Hund entspricht. Sie versucht also, Muster zu erkennen.

Eine populäre Art des maschinellen Lernens arbeitet mit sogenannten künstlichen neuronalen Netzen. Das ist ein kompliziert klingender Begriff, aber die Grundidee kann man sich bildlich vorstellen. Man hat Schichten von vielen miteinander verbundenen künstlichen „Neuronen“ – das sind einfache Berechnungsfunktionen –, die nacheinander das Eingangssignal verarbeiten. Ganz grob inspiriert ist das von den Neuronen im menschlichen Gehirn, daher der Name. Jede Verbindung hat ein gewisses „Gewicht“, das beim Lernen angepasst wird, so dass am Ende das gesamte Netzwerk eine erwünschte Aufgabe ausführt, zum Beispiel eine korrekte Erkennung oder Vorhersage.

Abb.: Ein einfaches schematisches künstliches neuronales Netzwerk. Links sind Eingabeneuronen (rote Punkte), die z. B. einzelne Merkmale der Daten repräsentieren. Diese sind mit allen Neuronen der mittleren verborgenen Schicht (blaue Punkte) verbunden. Die verborgene Schicht verarbeitet die Signale weiter und gibt sie an die Ausgabeschicht (grüne Punkte) rechts weiter, welche das Ergebnis liefert – etwa die Klassifizierung eines Bildes.

So ein Neuronales Netz lernt, indem es seine Verbindungsgewichte immer wieder anpasst. Man zeigt ihm z. B. ein Foto und sagt „Das hier ist eine Katze“. Das Netz macht erst eine Vorhersage (anfangs noch ziemlich falsch, weil es ja noch nichts gelernt hat) und bekommt dann die Rückmeldung, dass es danebenlag. Daraufhin werden die Gewichte im Netz leicht verändert, sodass es beim nächsten Mal ein bisschen eher zur richtigen Antwort tendiert. Diesen Vorgang wiederholt man mit sehr vielen Beispielen. Am Ende hat das Netz die Gewichte so justiert, dass es bei neuen, unbekannten Fotos mit hoher Trefferquote sagen kann, ob eine Katze drauf ist. Wichtig ist: Das Netz hat nicht „Katzen“ im klassischen Sinne verstanden – es hat keine Vorstellung wie ein Mensch. Aber es hat unglaublich feine statistische Muster gelernt, die in Katzenfotos vorkommen und in Hundefotos nicht, und nutzt diese Muster, um zu entscheiden.