0 Comment
Customer Reviews
Laut dem Bericht von Challenger, Gray & Christmas Inc. vom Mai 2023 haben in den USA ansässige Arbeitgeber allein in diesem einen Monat 88.000 Stellen abgebaut. Von diesen Entlassungen hat Künstliche Intelligenz (KI) über 4.000 Arbeitsplätze übernommen; Oder aus einer anderen Perspektive: KI war für 5 % der daraus resultierenden Arbeitslosigkeit verantwortlich. Nachdem ich dies gelesen habe, bin ich mir sicher, dass Sie in den letzten Monaten die Frage gehört haben: „Wird KI MEINEN Job übernehmen?“
Das fragt sich heutzutage jeder und für jede Person, die sich darüber wundert, wurden 10 Artikel geschrieben, die die Frage aus allen möglichen Blickwinkeln beantworten; von JA bis NEIN und alles andere dazwischen. Dies liegt daran, dass die meisten Experten, obwohl sie Experten sind, nur eine 50/50-Wahrscheinlichkeit haben, Recht zu haben, was nur ein paar Punkte über der Vermutung liegt.
Die eigentliche Frage ist nicht, wer die richtige Antwort hat oder ob die Arbeit, die Sie erledigen, durch KI ersetzbar ist oder nicht. Das sind nur Ausreden, um das Unvermeidliche zu vermeiden. Das Hauptaugenmerk muss auf der Vorbereitung auf die Möglichkeit liegen, dass KI Ihren Job (und auch meinen) übernehmen wird. Um meine frühere Aussage anders zu formulieren, wird zwangsläufig jemand unsere Jobs übernehmen, der weiß, wie man mit der KI umgeht und ihre Nuancen kennt.
Daher ist Vorbereitung der einzige Weg. Um Sie darauf vorzubereiten, hat SlideTeam dieses umfassende Schulungscurriculum zum Thema Künstliche Intelligenz in Form eines PowerPoint-Präsentationsdecks erstellt. Trainer können das Schulungsmodul mit einem Klick hier herunterladen . Wir beenden die Schulung mit unseren Signaturfolien zu den wichtigsten Erkenntnissen aus der Schulung und einem Quiz, um das Gelernte zu testen.
Zusätzlich zur Synchronisierung mit der KI-Welt bietet dieses Schulungsmodul folgende Vorteile für den Trainer, die Auszubildenden und das Unternehmen:
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Indem Unternehmen ihre Mitarbeiter über KI schulen, können sie ihre Belegschaft in die Lage versetzen, bessere Entscheidungen zu treffen. KI-Techniken können dabei helfen, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Mitarbeiter verstehen, wie KI funktioniert und welche potenziellen Anwendungen sie bietet, können sie KI-Tools und -Techniken nutzen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die Produktivität zu verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu entdecken. Dieses Wissen versetzt Mitarbeiter in die Lage, KI zu nutzen, um ihre Entscheidungsfähigkeiten zu verbessern, was zu einer verbesserten Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit führt.
- Prozessautomatisierung und -effizienz: KI hat das Potenzial, sich wiederholende und alltägliche Aufgaben zu automatisieren und so den Mitarbeitern Zeit zu geben, sich auf komplexere und strategische Aktivitäten zu konzentrieren. Durch die Aufklärung von Mitarbeitern über KI können Unternehmen eine Kultur der Innovation und Automatisierung fördern. Mitarbeiter lernen, Prozesse und Aufgaben zu identifizieren, die mithilfe von KI-Technologien wie maschinellem Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und robotergestützter Prozessautomatisierung automatisiert werden können. Dieses Wissen ermöglicht es ihnen, Arbeitsabläufe zu rationalisieren, Fehler zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern, was letztendlich Zeit und Ressourcen spart.
- Innovation und Wettbewerbsvorteil: KI verändert Branchen und Unternehmen, die KI-Technologien nutzen, haben das Potenzial, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Indem Unternehmen ihre Mitarbeiter über KI-Konzepte, -Anwendungen und neue Trends aufklären, können sie eine Kultur der Innovation und Kreativität fördern. Mitarbeiter, die KI verstehen, können Bereiche identifizieren, in denen KI eingesetzt werden kann, um Innovationen voranzutreiben, Prozesse zu optimieren und neue Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln. Dieses Wissen befähigt Mitarbeiter, kritisch und strategisch über KI nachzudenken, was zur Entwicklung neuartiger Lösungen führt, die das Unternehmen von seinen Mitbewerbern abheben können.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Sitzung I: Einführung in die künstliche Intelligenz
Die Auszubildenden werden bei der ersten Einweisung in diesen Workshop mit einer Folie über die Lernergebnisse des Kurses begrüßt, wo wir sie in die KI einführen. Wir beginnen die Sitzung mit der Frage, was KI ist, gehen auf ihre Geschichte ein und tauchen in ihre Klassifizierung ein, und zwar auf der Grundlage der beiden Hauptgrundlagen Funktionalität und Leistungsfähigkeit.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Hinsichtlich der Funktionalität wird KI in reaktive Maschinen, begrenzte Theorie, Theorie des Geistes usw. eingeteilt. Aus der Perspektive der Fähigkeiten wird KI in künstliche Narrow Intelligence (ANI), künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) und künstliche Superintelligenz (ASI) eingeteilt ). Greifen Sie auf unsere Lernmodule mit den Folien zu, die diese Klassifizierungen beleuchten, um ein über die Theorie hinausgehendes Verständnis zu erlangen.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Als nächstes widmen wir uns etwas Zeit der Bedeutung der KI und wie sie sich von der menschlichen Intelligenz in Bezug auf Kriterien wie Zeiteffizienz, Multitasking, Entscheidungsfindung usw. unterscheidet. Wir dekonstruieren die Bausteine eines KI-Systems wie Input, Edge, Cloud usw. und runden Sie die erste Sitzung mit Folien ab, um Trends und Statistiken in der KI und dem damit verbundenen Netzwerk von Branchen und Unternehmen, die sich um sie herum entwickelt haben, zu diskutieren.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Sitzung II: Anwendungen künstlicher Intelligenz
KI ist nicht mehr nur eine bloße, verrückte Science-Fiction-Theorie, wie Siri, Google oder Alexa auf Ihrem Telefon oder in der neuesten Ergänzung, ChatGPT und Mid-Journey, beweisen. Haben Sie schon Ihre Arbeits-E-Mails mit KI geschrieben oder Ihren Lieblingsstar in eine niedliche Kreatur verwandelt, die halb Hase, halb Mensch ist? Wenn nicht, entgeht Ihnen möglicherweise ein Wert dieser Bastelei.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Zu den Anwendungen von KI gehören Marketing, Finanzen, Verteidigung und Militär, Telekommunikation, Vertrieb, Gesundheitswesen, Automobilindustrie und viele mehr. Vorgemerkte Folien erläutern in exquisiter Detailliertheit die von Experten kuratierten Inhalte, die für jede dieser 18 Anwendungen relevant sind.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Um diese Anwendungen detaillierter zu verstehen, laden Sie diese umfassende Schulung über den unten stehenden Link herunter.
Sitzung III: Kernkonzepte des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen oder ML ist ein wesentlicher Bestandteil der KI. Das ist es, was KI so „gelernt“ (beachten Sie, dass wir das Wort „sachkundig“ nicht verwendet haben) und „lebensecht“ macht. In diesem Teil der Schulung stellen wir Schlüsselkonzepte vor, die die Architektur des maschinellen Lernens (ML) schaffen. Beginnend mit einem Überblick führen wir die Auszubildenden durch die Geschichte von ML, bevor wir tief in die ML-Algorithmen eintauchen. Mit einer primären Unterteilung in überwachte, unüberwachte und verstärkende ML-Algorithmen erklären wir diese zusammen mit ihren Unterkategorien ausführlich. Einige dieser Unterteilungen umfassen Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume, Clustering, Assoziationsregeln und andere Arten von Regeln.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Mit den untersuchten Kategorien kommen wir zur Bedeutung von ML und den Schritten, die zu seiner Ausführung erforderlich sind. Dazu gehören die Datenerfassung, die Datenaufbereitung, die Auswahl eines Modells, das Training des Modells, und eine solche Kette setzt sich bis zu dem Punkt fort, an dem wir Vorhersagen treffen. Die Sitzung III endet mit einer Diskussion über Vor- und Nachteile und die Zukunft von ML.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Sitzung IV: Anwendungsfälle von ML
Da wir uns dazu verpflichten, ein praktisches Schulungserlebnis zu bieten, haben wir uns für Sitzung IV entschieden, um den Auszubildenden den Anwendungsfall von ML vorzustellen. Dies ist wichtig, da viele dieser Anwendungsfälle Teil unseres täglichen Lebens sind.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Wir stellen vier Arten von Anwendungsfällen vor:
- Übersetzung: Diese Kategorie umfasst beispielsweise Software wie Google Translate, Microsoft Translate und Facebook Translator. Wir stellen auch die Einschränkungen dieser Software vor.
- Medizinische Diagnose: Die Online-Diagnose von Menschen ist eine neuartige, aber reale Anwendung von ML. In diesen Folien diskutieren wir die Ziele, Vorteile und Anwendungen der medizinischen Diagnose mithilfe von ML. Abschließend erwähnen wir einige Organisationen, die diese Anwendung verwenden, wie z. B. Google Health, medX und mehr.
- Stellen Sie sich Erkennung vor: Das Öffnen Ihres Telefons oder Laptops mit Ihrer Gesichtserkennung ist heutzutage bereits ein häufiger Anwendungsfall. In diesem Teil besprechen wir die Funktionsweise dieser Funktion, ihre ML-Modelle und ihre Anwendung für die Gesichtsanalyse und Tierüberwachung.
- Spracherkennung: Viele Alltagsgeräte verfügen über die Funktion „Sprache in Text umwandeln“. In diesem Abschnitt beantworten wir die Funktionsweise dieses Systems, seine wichtigsten Funktionen, Algorithmen und einen bestimmten Anwendungsfall des Unternehmens IBM.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Nachdem wir diese Anwendungsfälle gut verstanden haben, beginnen wir direkt mit dem Deep Learning.
Sitzung V: Deep Learning auf den Punkt gebracht
Lassen Sie uns in dieser Sitzung das Publikum in Deep Learning eintauchen. Wir beginnen mit einer Einführung in dieses Konzept, mit einer visuellen Darstellung, die den Auszubildenden ein Leben lang in Erinnerung bleiben wird. Wir kommen nun zur Bedeutung und Funktionsweise von Deep Learning. Wir unterscheiden DL noch weiter, indem wir es mit ML vergleichen.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Die folgenden Folien betonen die (mathematischen) Funktionen, die DL ausführen. Dazu gehören Sigmoid-Aktivierung, Tan-h, ReLu usw. Jede Funktion wird auf einer Folie mit dem entsprechenden Diagramm beschrieben, um ein visuelles Lernerlebnis zu ermöglichen.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Wir gehen zum DL-Prozess über und beginnen seine Erklärung mit seiner Funktionsweise, tiefen neuronalen Netzen, der DL-Technik, der Erstellung von DL-Modellen und mehr. Mit einem Verständnis der Funktionsweise von Deep Learning untersuchen wir seine Vorteile wie die hervorragende Nutzung unstrukturierter Daten, die Unabhängigkeit von der Funktionstechnik und vieles mehr. Diesen Vorteilen folgend, kommen wir zu den praktischen Anwendungen mit echtem Potenzial, wie z. B. dem Hinzufügen von Ton zu Stummfilmen, dem Hinzufügen von Farbe zu Schwarzweißbildern, der Pixelwiederherstellung usw. Jede Anwendung erhält eine eigene Folie, um sie eingehend zu erkunden.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Wir schließen dieses Panel mit einer Untersuchung der Grenzen des Deep Learning ab und wagen uns in die nächste Sitzung, in der wir uns mit der Verarbeitung natürlicher Sprache und verwandten Konzepten befassen.
Sitzung VI: Grundlagen von NLP, NLU und NLG
Natural Language Processing (NLP), Natural Language Generation (NLG) und Natural Language Understanding (NLU) sind drei entscheidende Systeme, die dafür sorgen, dass KI funktioniert. Mit einem schrittweisen Vorgehen stellen wir sicher, dass das Publikum diese Konzepte versteht. Beginnend mit NLP verstehen wir, was es ist und welche Techniken es verwendet. Wir haben auch Folien, die sich mit der Funktionsweise und der Bedeutung für ein Unternehmen befassen.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Die Schritte im NLP werden in den folgenden Folien vorgestellt und detailliert beschrieben. Dazu gehören: Lexikalische Analyse, syntaktische Analyse, Diskursintegration usw. Wir schließen NLP mit einer Folie über seine Anwendungen ab.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Für NLG stellen wir dessen Konzept, Funktionsweise und Anwendungen vor. Einige Anwendungen umfassen die Erstellung von Chatbots, Lead-Nurturing-E-Mails, SMS usw. Wir arbeiten auch mit NLG zusammen und werfen einen Blick auf die Vorteile für ein Unternehmen.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Mit einer Einführung in NLU vergleichen wir es mit NLP und befassen uns direkt mit seinen Anwendungsfällen wie automatischem Ticket-Routing, automatisiertem Denken usw. Mit konkreten Diskussionen zu deren Einsatzmöglichkeiten gehen wir weiter zur Bedeutung von NLP und den zu berücksichtigenden Faktoren bei der Auswahl von Geschäfts- und Industrielösungen, bei denen NLP der Schlüsselfaktor ist.
Für Klarheit in diesem neuartigen und interessanten Thema sorgen wir mit einer Reihe von Folien, die dem Vergleich von KI-Konzepten wie ML, DL, KI usw. gewidmet sind.
Dies ist nur ein Einblick in die umfangreiche inhaltsbereite Foliensammlung dieses umfassenden Schulungsmoduls. Laden Sie es jetzt herunter, indem Sie auf den untenstehenden Link klicken.
Sitzung VII: Hybride künstliche Intelligenz: Maschinen als kreative Partner
Die Leute nutzen ChatGPT jetzt für einige erstaunliche und überwältigende Anwendungen sowie Mid-Journey, um ihre Fantasie in die Realität umzusetzen. In dieser Sitzung konzentrieren wir uns darauf, wie KI unsere kreativen Bemühungen in Form eines Hybridmodells fördert.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Wir beginnen mit einem Überblick, der das Hybridmodell in symbolisch und nicht symbolisch klassifiziert und verstehen die Vor- und Nachteile dieses Modells. Wir tauchen direkt in neuronale Netze ein; Was sie sind, die Schichten darin, die „Neuronen“ und die Funktionen, die diese neuronalen Netzwerke zum Funktionieren bringen.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Wir verbringen einige Folien mit Backpropagation und künstlichen neuronalen Netzen und diskutieren deren Vor- und Nachteile.
Diese Zeit ist gut investiert, um die Auszubildenden in den Bereichen Convoluted Neural Networks, Autoencoder, Variational Autoencoder, Feedforward Neural Networks, Recurrent Neural Networks und schließlich Mixture Density Networks zu betreuen.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Um Zugriff auf diese Folien und Konzepte zu erhalten, ist das Schulungsmodul nur einen Klick entfernt!
Sitzung VIII: Grundlagen einer erfolgreichen KI-Strategie für Unternehmen
Die letzte Sitzung ist Ihre zentrale Anlaufstelle für die KI-Implementierung im Geschäftsbetrieb. In diesem Abschnitt präsentieren wir Folien mit relevanten Grafiken, Diagrammen und Tabellen, um sicherzustellen, dass Sie und Ihr Team sich bei der Integration von Unternehmen mit KI wohl fühlen.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Wir haben Folien für KI-Strategien für Geschäftsergebnisse, den Aufbau einer KI-Strategie, eine Roadmap für den Aufbau einer tragfähigen KI-Strategie, einen fünfstufigen Implementierungsplan und vieles mehr.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Dieser Abschnitt führt Sie von der Theorie über praktische Erfahrungen bis hin zur Anwendung/Nutzung.
Greifen Sie hier auf unsere umfassenden Schulungskurse zum Thema KI zu
Laden Sie jetzt unser umfassendes Schulungsmodul herunter, um Ihr Unternehmen in die Zukunft zu führen.
FAQs zum Thema Künstliche Intelligenz
Was sind vier Arten von KI?
Die vier Arten von KI sind:
- Reaktive Maschinen: Diese KI-Systeme arbeiten ausschließlich auf der Grundlage der aktuellen Eingaben, ohne Erinnerung oder frühere Erfahrungen. Sie verfügen nicht über die Fähigkeit zu lernen oder sich anzupassen. Beispiele hierfür sind Schachcomputer, die den aktuellen Zustand des Bretts auswerten, um den nächsten Zug auszuführen.
- Begrenzter Speicher: Diese KI-Systeme können vergangene Erfahrungen speichern und abrufen, um Entscheidungen zu treffen. Selbstfahrende Autos nutzen oft ein begrenztes Gedächtnis, um Objekte basierend auf früheren Begegnungen zu erkennen und darauf zu reagieren.
- Theorie des Geistes: Diese Ebene der KI ist hypothetisch und beinhaltet das Verstehen von Emotionen, Überzeugungen, Absichten und Gedanken anderer, um intelligenter interagieren zu können. Derzeit befindet sich diese Stufe der KI noch in der Entwicklung.
- Selbstbewusstsein: Dies ist die höchste Stufe der KI, bei der Maschinen über Bewusstsein und Selbstwahrnehmung verfügen, die dem Menschen ebenbürtig sind. Solche KI-Systeme gibt es noch nicht.
Wer ist der Vater der KI?
Der Begriff „Vater der KI“ wird oft John McCarthy zugeschrieben. Er ist ein Informatiker, der 1956 während der Dartmouth-Konferenz den Begriff „künstliche Intelligenz“ prägte. McCarthys Arbeit legte den Grundstein für die Entwicklung der KI als Studienfach.
Was sind die 5 großen Ideen in der KI?
Die fünf großen Ideen in der KI, wie sie der Informatiker Stuart Russell und Googles DeepMind-Mitbegründer Demis Hassabis hervorheben, sind:
- Systeme, die rational denken: Entwicklung von KI-Systemen, die zu Argumentation, Logik und rationaler Entscheidungsfindung fähig sind.
- Systeme, die menschlich handeln: KI-Systeme schaffen, die menschliches Verhalten nachahmen, natürliche Sprache verstehen und Objekte erkennen.
- Systeme, die wie Menschen denken: KI-Systeme aufbauen, die Erfahrungen verstehen, lernen und verallgemeinern können.
- Systeme, die rational handeln: KI-Systeme entwerfen, die den erwarteten Nutzen auf der Grundlage verfügbarer Informationen maximieren, auch wenn ihr Verhalten nicht dem menschlichen Denken ähnelt.
- Systeme, die aus Daten lernen: Entwicklung von KI-Systemen, die aus großen Datenmengen lernen und die Leistung im Laufe der Zeit verbessern können.
Ist Siri künstliche Intelligenz?
Siri, ein Tool, das Apple im Jahr 2010 erworben hat, kann als eine Form der künstlichen Intelligenz betrachtet werden. Siri nutzt NLP- und ML-Techniken, um Benutzeranfragen oder -befehle zu verstehen und darauf zu reagieren. Es kann Aufgaben wie das Einrichten von Erinnerungen, das Vereinbaren von Terminen, das Beantworten von Fragen und die Steuerung intelligenter Geräte ausführen. Während Siri eine begrenzte Form der KI ist, demonstriert sie Elemente intelligenten Verhaltens, indem sie Benutzereingaben interpretiert und darauf reagiert.
