Wie drei große Unternehmen KI zu Werbezwecken bereits einsetzen
Wir haben drei hervorstechende KI-Kampagnen aus den letzten Jahren herausgesucht und zusammengetragen.
Die richtige KI-Beratung finden: Worauf Du achten solltest
Du möchtest wissen, wie Du die perfekte KI-Beratung für Dein Unternehmen findest? Prof. Dr. Claudia Bünte erklärt in diesem Artikel die entscheidenden Kriterien und gibt Dir praktische Checklisten an die Hand. So stellst Du sicher, dass Du die beste Unterstützung für Deine KI-Projekte erhältst. Im Artikel findest Du zwei Checklisten, die Dir dabei helfen. Checkliste […]
Dein Wegweiser durch die Welt der KI-Tools
Tauche ein in die faszinierende Welt der KI-Tools! In dieser Übersicht von KIRevolution findest Du eine detaillierte Zusammenstellung der besten Tools, die Deinen Marketingalltag effizienter machen können. Wir haben die Tools für Dich getestet und bewertet. Dank unserer KI, die kontinuierlich Updates erfasst und beschreibt, bleibst Du immer auf dem neuesten Stand. So findest Du […]
Mitschnitt der Mini-Masterclass: Künstliche Intelligenz im Marketing
Der Mitschnitt unserer Mini-Masterclass, geleitet von Prof. Dr. Claudia Bünte, beleuchtet die neuesten Entwicklungen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz im Marketing. Die Aufzeichnung bietet spannende Fallbeispiele und hilfreiche Tipps zur Integration von KI in Marketingkampagnen, ideal für alle, die ihr Wissen erweitern und ihre Marketingstrategien verbessern wollen. Und das Beste: alles kostenlos. Mitschnitt der Mini-Masterclass […]
Chat GPT
Chat GPT ist ein generatives, vortrainiertes KI-Modell für Textgenerierung, das auf einer Transformer-Architektur basiert. Es wurde anhand einer großen Menge an Texten im Internet trainiert, um auf Fragen und Anforderungen in natürlicher Sprache zu antworten. Im Vergleich zu anderen KI-Modellen ist die Fähigkeit von generativen KI-Systemen, kreativ zu sein, entscheidend. Die Technik hinter generativen KI ist hauptsächlich auf Transformer-Architekturen basiert, die Kontext und Bedeutung lernen, indem sie Beziehungen in sequenziellen Daten verfolgen.
Unsupervised Learning
Mit Unsuperviced Learning (dt. unüberwachtes Lernen) kann sich eine KI einen Sachverhalt selbst erarbeiten und dafür notwendige Parameter eigenständig definieren. Künstliche Intelligenz kann den eigenen Algorithmus zur Lösungsfindung selbständig an die gegebenen Datenlage anpassen. Anders als beim sogenannten Supervised Learning sind die Beobachtungen im Datensatz nicht beschriftet und der Algorithmus lernt, die Struktur aus den Eingabedaten selbst zu erschließen und dafür notwendige Parameter eigenständig zu definieren. Diese Lernmethode kann länger dauern, aber auch genauer sein.
Superviced Learning
Beim Superviced Learning (dt. überwachtes Lernen) gibt man der KI die gewünschte Aufgabe mit Lösung vor. Z.B. einen Datensatz von Bildern und jedes Bild enthält eine Bezeichnung, ein Label davon, was es zeigt. Dann wird die KI gebeten, alle Bilder einer Katze herauszusuchen. Die KI entwickelt einen Algorithmus, der versucht, Katzen auf Bilder zu erkennen. Die Ergebnisse werden dann mit dem Überwachenden, einem Menschen geteilt. Dieser verhält sich dabei wie ein Lehrender und hilft der KI, besser zu werden. Sortiert also aus, welche Bilder der KI Katzen sind und welche nicht. Mit dieser Information optimiert die KI ihren Algorithmus. Ziel des konstanten Weiterentwickelns ist es dabei, die Genauigkeit der Ergebnisse immer weiter zu verbessern.
Reinforcement Learning
Beim sogenannten Reinforcement Learning (dt. bestärkendes Lernen) trainiert eine KI sich via trial-and-error und bekommt quasi „Belohnungen“ für das richtige Ergebnis. Der Computer versucht nun, Strategien zu entwickeln, diese Belohnungen zu optimieren. Die Belohnungen vestärken also die Lösungsfindung – Hierbei ist es wichtig, der Künstlichen Intelligenz die Freiheit zu geben, eigene Lösungen zu finden, die man als Mensch eventuell nicht betrachten würde. Das bestärkende Lernen gilt als eine der vielversprechendsten Ansätze zum Erreichen einer Allgemeinen Künstlichen Intelligenz, welche nicht nur Probleme aus einem Gebiet, z.B. der Bilderkennung, sondern viele Probleme aus verschiedenen Bereichen, etwa auch der Spracherkennung und der Kommunikation mit Menschen lösen kann.
Computer Vision
Computer Vision ist quasi das Sehorgan für einen Computer. Dieser Teilbereich des Machine Learning ermöglicht dem Computer das Erkennen, Verarbeiten und die Informationsgewinnung von visuellen Datenquellen. Untersucht werden visuelle Datenquellen mithilfe von Farbanalysen oder Patchanalysen. Diese Analysen lassen den Computer sehr genau erkennen, was sich auf einer visuellen Datenquelle wo befindet.
Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) beschreibt die Schnittstelle zwischen der Linguistik und der Computer Science. NLP beschreibt die Erkennung, Verarbeitung und Informationsgewinnung eines Algorithmus aus natürlicher Sprache. Natürliche Sprache ist von Mensch zu Mensch individuell, deshalb versuchen NLP-Algorithmen mithilfe von Text- und/oder Tonbausteinen Zusammenhänge zu erkennen und zu identifizieren. Es wird demnach die natürliche Sprache in ein System gebracht, dass der Computer versteht.
