Wie du im Jahr 2024 KI von Grund auf lernst: Ein kompletter Leitfaden von den Experten

Was sind die verschiedenen Arten von künstlicher Intelligenz?

Da KI immer beliebter wird, wird die Technologie auf verschiedene Arten diskutiert. Um den weiteren Verlauf des Artikels zu vereinfachen, ist es wichtig, die verschiedenen Arten von KI zu betrachten. KI kann je nach ihren Fähigkeiten in drei Stufen eingeteilt werden:

• Artificial Narrow Intelligence (ANI): Dies ist die häufigste Form der KI, mit der wir heute interagieren. ANI ist darauf ausgelegt, eine einzelne Aufgabe zu erfüllen, z. B. Spracherkennung oder Empfehlungen für Streaming-Dienste.
• Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI): Eine KI mit AGI besitzt die Fähigkeit, eine Vielzahl von Aufgaben auf menschlichem Niveau zu verstehen, zu lernen, anzupassen und Wissen umzusetzen. Große Sprachmodelle und Tools wie ChatGPT haben zwar gezeigt, dass sie sich über viele Aufgaben hinweg verallgemeinern lassen - bis 2023 ist dies aber immer noch ein theoretisches Konzept.
• Künstliche Superintelligenz (ASI): Die letzte Stufe der KI, ASI, bezieht sich auf ein Zukunftsszenario, in dem KI die menschliche Intelligenz bei fast allen wirtschaftlich wertvollen Arbeiten übertrifft. Dieses Konzept ist zwar faszinierend, bleibt aber weitgehend spekulativ.

Der Unterschied zwischen Data Science, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning

Wenn du dich noch nicht mit dem Thema beschäftigt hast, wirst du vielleicht feststellen, dass sich die Begriffe "maschinelles Lernen", "Deep Learning", "Data Science" und andere in den KI-Diskurs eingeschlichen haben. KI ist ein weites Feld mit mehreren Untergruppen, darunter Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL).

Es gibt zwar keine offizielle Definition für einen dieser Begriffe und Experten streiten sich über die genauen Grenzen, aber es besteht ein wachsender Konsens über die Tragweite der einzelnen Begriffe. Hier ist eine Aufschlüsselung, wie diese Begriffe definiert werden können:

• Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computersysteme, die sich intelligent verhalten, denken und lernen können wie Menschen.
• Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die lernen können, ohne explizit programmiert zu werden.
• Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Sie ist für viele der beeindruckenden Nachrichten über KI in den Nachrichten verantwortlich (z. B. selbstfahrende Autos, ChatGPT). Deep-Learning-Algorithmen sind von der Struktur des Gehirns inspiriert und funktionieren besonders gut mit unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos oder Texten.

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das alle oben genannten und weitere Fähigkeiten wie Datenanalyse, Statistik, Datenvisualisierung und mehr nutzt, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen.

Warum solltest du gerade jetzt künstliche Intelligenz lernen?

Künstliche Intelligenz ist mehr als nur ein Schlagwort. Sie ist eine revolutionäre Technologie, die die Art und Weise, wie wir arbeiten, leben und miteinander umgehen, verändert. Mit der explosionsartigen Zunahme von Daten und der Notwendigkeit, sie sinnvoll zu nutzen, steigt die Nachfrage nach KI-Fähigkeiten sprunghaft an. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt als jetzt, um mit dem Erlernen von KI zu beginnen. Hier ist der Grund dafür:

KI ist ein schnell wachsendes Feld

Künstliche Intelligenz ist nicht die Zukunft, sie ist die Gegenwart. Die Zahl der KI-Jobs ist in den letzten Jahren deutlich gestiegen. Laut dem Bericht "Future of Jobs" des Weltwirtschaftsforums, ​Spezialisten für KI und maschinelles Lernen führen die Liste der in den nächsten fünf Jahren am schnellsten wachsenden Berufe an. Da die Industrie weiterhin KI-Technologien einsetzt, um ihre Abläufe zu rationalisieren und bessere Entscheidungen zu treffen, wird die Nachfrage nach KI-Spezialisten wahrscheinlich noch steigen.

Diese Vorhersage wird durch das prognostizierte Wachstum des KI-Marktes zwischen 2021 und 2030 noch unterstrichen, wie in der folgenden Grafik zu sehen ist.

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KI ist ein hochbezahlter Job

Die steigende Nachfrage nach KI-Fähigkeiten geht natürlich mit einer attraktiven Vergütung einher. Nach Angaben von Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt eines KI-Ingenieurs in den USA im November 2023 bei 153.719 Dollar pro Jahr, mit der Möglichkeit von Boni und Gewinnbeteiligung. Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler werden ähnlich gut bezahlt, mit Durchschnittsgehältern von 151.158 $ bzw. 178.515 $ pro Jahr. Dieser finanzielle Ausgleich spiegelt den Wert und die Bedeutung der KI-Fähigkeiten auf dem Markt wider.

Außerdem haben wir einen Anstieg dieser Durchschnittswerte von Mai 2023, als wir den Artikel geschrieben haben, bis zur letzten Aktualisierung im November 2023 festgestellt. Das Durchschnittsgehalt wurde auf Glassdoor im Mai mit 128.479 $ und im November mit 153.719 $ angegeben. 

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KI ist eine intellektuelle Herausforderung

Bei künstlicher Intelligenz geht es nicht nur um gut bezahlte Jobs und eine große Marktnachfrage. Es ist auch ein intellektuell anregendes Feld, das dich auf spannende Weise herausfordern wird. Es geht darum, Algorithmen zu entwickeln, um komplexe Probleme zu lösen, Modelle zu entwerfen, die die menschliche Intelligenz simulieren, und diese Technologien kreativ auf verschiedene Szenarien in der realen Welt anzuwenden.

KI-Fachleute lernen ständig, passen sich an und sind innovativ. Die Branche entwickelt sich ständig weiter, das heißt, es gibt immer etwas Neues zu lernen, ein Problem zu lösen oder ein System zu verbessern. Diese Dynamik macht KI zu einem spannenden Feld für diejenigen, die Herausforderungen und ständiges Lernen lieben.

Wie lange dauert es, KI zu lernen?

Wie lange du brauchst, um KI zu lernen, hängt oft davon ab, ob du es dir selbst beibringst oder ob du eine formale Ausbildung, z.B. an einer Universität, absolvierst.

Bei einem autodidaktischen Weg kann die Dauer stark variieren, da sie weitgehend von deinen Vorkenntnissen, deinem Engagement und den verfügbaren Lernressourcen abhängt. Es kann mehrere Monate bis zu einem Jahr oder mehr dauern, um im Selbststudium ein solides Verständnis von KI-Konzepten, Programmiersprachen wie Python, Mathematik und verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen zu erlangen. Online-Kurse zum Selbststudium, Tutorien und praktische Projekte können den Lernprozess beschleunigen.

Der Weg über die Universität hingegen beinhaltet in der Regel eine formale Ausbildung in Informatik, Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen. Ein Bachelor-Abschluss in diesen Disziplinen dauert in der Regel drei bis vier Jahre, in denen die Studierenden eine umfassende Ausbildung in KI und verwandten Themen erhalten.

Welchen Weg du auch immer wählst, kontinuierliches Lernen, praktische Anwendung und immer auf dem neuesten Stand der Entwicklung zu bleiben, sind für eine Karriere im Bereich KI unerlässlich.

Wie du im Jahr 2024 KI von Grund auf lernst

Das Erlernen von KI kann ein spannendes Unterfangen sein, aber es ist nicht ohne Herausforderungen. Es ist ein breites Feld mit vielen Unterthemen. Doch mit einem klaren Fahrplan, den richtigen Ressourcen und einem strategischen Ansatz kannst du dich in dieser Landschaft gut zurechtfinden. Hier erfährst du, wie du 2024 KI lernen kannst:

1. Beherrsche die vorausgesetzten Fähigkeiten

Bevor du in die KI einsteigst, solltest du dir in bestimmten Bereichen ein Grundwissen aneignen. Diese grundlegenden Fähigkeiten bilden das Rückgrat deines KI-Verständnisses und deiner Fähigkeiten:

• Mathematische Grundlagen. KI stützt sich stark auf mathematische Konzepte, vor allem auf ihre Unterbereiche wie maschinelles Lernen und Deep Learning. Natürlich musst du kein Mathematiker sein, um in der KI erfolgreich zu sein, aber ein Grundverständnis von linearer Algebra, Infinitesimalrechnung und Wahrscheinlichkeitsrechnung ist unerlässlich. Zum Beispiel werden Konzepte wie Matrizen und lineare Transformationen aus der linearen Algebra häufig in KI-Algorithmen verwendet.
• Grundlegende Statistiken. KI macht sehr viel Sinn, wenn du Statistiken verstehst. In diesem Bereich ist es wichtig zu wissen, wie man Daten interpretiert und daraus Erkenntnisse ableitet. Konzepte wie statistische Signifikanz, Verteilung, Regression und Wahrscheinlichkeit spielen in verschiedenen KI-Anwendungen eine wichtige Rolle.
• Die Bereitschaft zu lernen. KI ist ein sich schnell entwickelnder Bereich, in dem ständig neue Fortschritte, Techniken und Werkzeuge entstehen. Daher sind eine proaktive Denkweise und die Begeisterung für das Lernen und die Anpassung an neues Wissen und neue Technologien entscheidend für jeden, der im Bereich KI Fuß fassen und vorankommen will.

Es ist wichtig zu wissen, dass die Tiefe des Verständnisses und die Beherrschung dieser Voraussetzungen je nach der von dir angestrebten KI-Rolle variieren kann. Ein Datenwissenschaftler braucht zum Beispiel nicht unbedingt ein tiefes Verständnis aller mathematischen Konzepte, die in der KI verwendet werden, aber ein Forscher, der neue KI-Algorithmen entwickeln will, braucht vielleicht ein tieferes Verständnis der Mathematik.

Der Schlüssel liegt darin, deinen Lernweg mit deinen Karrierezielen abzustimmen und die Tiefe deines Lernens in verschiedenen Bereichen entsprechend anzupassen.

2. Spezialisierte KI-Fähigkeiten entwickeln

Nachdem wir uns nun mit den Voraussetzungen beschäftigt haben, wollen wir uns nun mit den wesentlichen Fähigkeiten beschäftigen, die du entwickeln musst, um KI zu beherrschen. Ähnlich wie bei den Voraussetzungen oben - das Niveau, das du für diese Fähigkeiten brauchst, hängt weitgehend davon ab, welche Art von Rolle du anstrebst.

Statistik

Statistik ist die Disziplin, die sich mit der Sammlung, Organisation, Analyse, Interpretation und Präsentation von Daten beschäftigt. Sie bildet das Rückgrat für das Verständnis und die Arbeit mit Daten in der KI.

Erfahre mehr über Statistiken in den unten stehenden Ressourcen:

• Statistik Grundlagen mit Python Skill Track, in dem du die vier Grundlagen der Statistik mit Python erlernst, darunter zusammenfassende Statistiken und Wahrscheinlichkeit, statistische Modelle wie lineare und logistische Regression, Techniken für Stichproben, wie man Hypothesentests durchführt und Schlussfolgerungen aus einer Vielzahl von Datensätzen zieht.
• Kurs "Einführung in die Statistik", in dem die Grundlagen der Statistik vermittelt werden, u.a. Maße für Zentrum und Streuung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests.
• Einführung in die Statistik in R, um zu lernen, wie man mit Variablen, Diagrammen und der Standardabweichung in R arbeitet.

Mathematik

Wie bereits erwähnt, bilden bestimmte Bereiche der Mathematik die Grundlage für KI-Algorithmen. Lineare Algebra, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Differentialgleichungen sind allesamt mathematische Werkzeuge, die du auf deiner KI-Reise einsetzen wirst.

In den folgenden Ressourcen erfährst du mehr über Mathematik:

• Demystifying Mathematical Concepts for Deep Learning, das die grundlegenden mathematischen Konzepte für Data Science und Deep Learning untersucht.
• Lineare Algebra für die Datenwissenschaft in R. In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der linearen Algebra kennen, z. B. die Verwendung von Matrix-Vektor-Gleichungen, die Durchführung von Eigenwert-/Eigenvektoranalysen und PCA.
• Der Kurs "Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python" behandelt die grundlegenden Wahrscheinlichkeitskonzepte wie Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz und mehr.

Programmierung

Die Implementierung von KI erfordert ein fundiertes Verständnis von Programmierung. Wenn du weißt, wie man Code schreibt, kannst du KI-Algorithmen entwickeln, Daten manipulieren und KI-Tools und -Bibliotheken nutzen. Python ist derzeit die beliebteste Sprache in der KI-Community, weil sie so einfach und flexibel ist und viele Bibliotheken für die Datenwissenschaft bereithält.

• Der Python Programming Skill Track hilft dir, deine Python-Programmierkenntnisse zu verbessern. Du lernst, wie du Code optimierst, Funktionen und Unit-Tests schreibst und Best Practices der Softwareentwicklung anwendest.
• R Programming Skill Track: Hier verbesserst du deine R-Programmierkenntnisse, indem du lernst, wie du mit gängigen Datenstrukturen arbeitest, Code optimierst und deine eigenen Funktionen schreibst.

Datenstrukturen

Datenstrukturen ermöglichen es dir, Daten zu speichern, abzurufen und effizient zu bearbeiten. Daher ist das Wissen über Datenstrukturen wie Arrays, Bäume, Listen und Warteschlangen unerlässlich, um effizienten Code zu schreiben und komplexe KI-Algorithmen zu entwickeln.

• Der Kurs Einführung in Datenstrukturen und Algorithmen hilft dir, Datenstrukturen wie verknüpfte Listen, Stapel, Warteschlangen, Hashtabellen und Graphen zu verstehen.
• Python-Datenstrukturen mit primitiven und nicht-primitiven Beispielen Das Tutorial behandelt Python-Datenstrukturen wie Datentypen sowie primitive und nicht-primitive Datenstrukturen wie Strings, Listen, Stapel und mehr.

Datenmanipulation

Die Datenmanipulation umfasst das Bereinigen, Umwandeln und Manipulieren von Daten, um sie für weitere Analysen vorzubereiten oder sie in KI-Modelle einzuspeisen. Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheken wie Pandas zur Datenmanipulation sind für die Arbeit im Bereich KI unerlässlich.

• Data Manipulation with Python Skill Track, in dem du lernst, wie du Daten in DataFrames in Python transformieren, sortieren und filtern kannst, um sie schnell zu analysieren.
• Data Manipulation with R Skill Track, der den oben genannten Ansatz abdeckt, aber in der Programmiersprache R.
• Datenmanipulation mit Pandas Im Kurs lernst du, wie du DataFrames mit Pandas manipulieren kannst, um reale Datensätze für Analysen zu extrahieren, zu filtern und zu transformieren.

Datenwissenschaft

Data Science ist eine Mischung aus verschiedenen Tools, Algorithmen und maschinellen Lernprinzipien, die darauf abzielen, verborgene Muster in Rohdaten zu entdecken. Als KI-Fachmann oder -Fachfrau ist es wichtig, den Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten zu verstehen.

• Data Scientist with Python Career Track, in dem die Python-Kenntnisse vermittelt werden, die du für eine erfolgreiche Tätigkeit als Data Scientist brauchst.
• Data Scientist with R Career Track, in dem die R-Programmierkenntnisse vermittelt werden, die du als Data Scientist brauchst.
• Der Kurs "Datenwissenschaft verstehen" behandelt die Grundlagen der Datenwissenschaft und erklärt, warum sie wichtig ist.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem Maschinen aus Daten lernen, um ihre Leistung zu verbessern oder genaue Vorhersagen zu treffen. Es ist wichtig, die verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen, wie sie funktionieren und wann sie eingesetzt werden sollten.

• Im Skill Track Machine Learning Fundamentals with Python lernst du die Grundlagen des maschinellen Lernens und die Wissenschaft dahinter: Vorhersage, Mustererkennung und die Grundlagen des Deep Learning.
• Machine Learning Fundamentals in R Skill Track, wo du lernst ​um kategorische und numerische Antworten durch Klassifizierung und Regression vorherzusagen und die verborgene Struktur von Datensätzen mit unüberwachtem Lernen zu entdecken.
• Machine Learning Cheat Sheet, eine Kurzanleitung für die wichtigsten Algorithmen für maschinelles Lernen, ihre Vor- und Nachteile und Anwendungsfälle.

Deep Learning

Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, verwendet neuronale Netze mit mehreren Schichten (daher "deep"), um komplexe Muster in Datensätzen zu modellieren und zu verstehen. Sie steckt hinter vielen der fortschrittlichsten KI-Anwendungen, von Sprachassistenten bis hin zu selbstfahrenden Autos.

• Deep Learning in Python Skill Track, wo du lernst, die leistungsstarken Bibliotheken Keras, TensorFlow und PyTorch zu nutzen, um neuronale Netze zu erstellen und zu optimieren.
• Was ist Deep Learning Tutorial, das die am häufigsten gestellten Fragen zum Thema Deep Learning behandelt und verschiedene Aspekte des Deep Learning anhand von Beispielen aus der Praxis untersucht
• Einführung in Deep Learning mit Keras, in dem du lernst, wie du deine eigenen Deep Learning-Modelle mit Keras entwickelst.

Jede dieser Fähigkeiten ist mit den anderen verknüpft und hilft dir, ein breites Wissen über KI-Konzepte aufzubauen. Eine gute Möglichkeit, damit zu beginnen, ist, sich die Grundlagen in jedem Bereich anzueignen, bevor du die Bereiche, die dich am meisten interessieren, im Detail erkundest. Du kannst deine Herangehensweise so gestalten, wie du es für richtig hältst, indem du an den Bereichen arbeitest, die sich im Laufe deines Studiums und deiner praktischen Erfahrung ergeben.

3. Lerne die wichtigsten KI-Tools und -Pakete

Die richtigen Tools und Pakete zu kennen, ist entscheidend für deinen Erfolg bei KI. Insbesondere Python und R haben sich aufgrund ihrer Einfachheit, Flexibilität und der Verfügbarkeit robuster Bibliotheken und Frameworks als führende Sprachen in der KI-Gemeinschaft durchgesetzt. Du musst zwar nicht beides lernen, um in der KI erfolgreich zu sein, aber im Folgenden findest du einige wichtige Bibliotheken und Frameworks, mit denen du dich vertraut machen solltest, je nachdem, für welches Tool du dich entscheidest:

Die besten KI-Tools und -Pakete in Python

Python ist eine interpretierte High-Level-Programmiersprache, die für ihre Lesbarkeit und Vielseitigkeit bekannt ist. Dank seiner benutzerfreundlichen Syntax und der Vielzahl an Bibliotheken und Frameworks, die für KI und Data Science zur Verfügung stehen, ist es in der KI weit verbreitet.

Pandas

pandas ist eine Python-Bibliothek, die umfangreiche Möglichkeiten zur Datenanalyse bietet. Datenwissenschaftler/innen nutzen Pandas für verschiedene Aufgaben, darunter Datenbereinigung, Datentransformation und statistische Analysen. Sie funktioniert gut mit unvollständigen, unordentlichen und nicht beschrifteten Daten und ist damit ein wichtiges Werkzeug für die Vorverarbeitung von Datensätzen.

• Datenmanipulation mit Pandas Kurs
• Effizienter Code mit Pandas schreiben Kurs
• Python pandas Tutorial: Der ultimative Leitfaden für Einsteiger

NumPy

NumPy, die Abkürzung für Numerical Python, ist eine Bibliothek für Python, die große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine große Sammlung von mathematischen Funktionen zur Bearbeitung dieser Arrays unterstützt. Sie ist eine unverzichtbare Bibliothek für alle wissenschaftlichen Berechnungen, einschließlich KI.

• Einführung in NumPy Kurs
• Python NumPy Array Tutorial
• NumPy Spickzettel: Datenanalyse in Python

Scikit-Learn

Scikit-Learn ist ein einfaches und effizientes Werkzeug für Data Mining und maschinelles Lernen. Es basiert auf NumPy, SciPy und matplotlib und ist Open-Source, das heißt, es ist für jeden frei verfügbar. Es bietet verschiedene Algorithmen zur Klassifizierung, Regression, Clusterbildung und Dimensionalitätsreduktion.

• Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn Kurs
• Überwachtes Lernen mit Scikit-Learn Kurs
• Python Machine Learning: Scikit-Learn Tutorial

PyCaret

PyCaret ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die den Prozess der Erstellung und des Einsatzes von Modellen der künstlichen Intelligenz vereinfacht und es den Nutzern ermöglicht, mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens mit nur wenigen Zeilen Code effizient zu untersuchen, vorzuverarbeiten, zu trainieren, abzustimmen und zu vergleichen.

• PyCaret Tutorial: Eine Anleitung für Einsteiger zur Automatisierung von ML-Workflows mit PyCaret

PyTorch

PyTorch ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf der Torch-Bibliothek basiert. Sie wird für Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und künstliche neuronale Netze verwendet. Sein größter Vorteil ist seine Flexibilität und Geschwindigkeit, die es für die Deep-Learning-Forschung geeignet macht.

• Deep Learning mit PyTorch Kurs
• PyTorch Tutorial: Ein einfaches neuronales Netz von Grund auf aufbauen

Keras

Keras ist eine benutzerfreundliche, in Python geschriebene Bibliothek für neuronale Netze. Es wurde entwickelt, um die Zeit zwischen deinen Ideen und funktionierenden Modellen zu minimieren und bietet einen unkomplizierten Weg für die Modellierung neuronaler Netze. Keras ist außerdem modular aufgebaut, was es unglaublich vielseitig macht, wenn du neue Modelle erstellst.

• Einführung in Deep Learning mit Keras Kurs
• Keras Tutorial: Deep Learning in Python
• Keras Spickzettel: Neuronale Netze in Python

Kommerziell verfügbare APIs

Wenn du bereit bist, dich mit KI zu beschäftigen, ist die Nutzung von APIs für den Zugriff auf kommerziell verfügbare Modelle eine der besten Möglichkeiten, um anzufangen. Kommerziell verfügbare APIs wie die OpenAI API, Cohere API und Anthropic API sind gute Ausgangspunkte.

• GPT-3.5 und GPT-4 über die OpenAI API in Python verwenden
• Kurs Arbeiten mit der OpenAI API
• Ein Anfängerleitfaden für die OpenAI-API-Tutorials

Umarmendes Gesicht

Wenn du dich weiterentwickelst, kannst du mit Hilfe von Standard-Python-Paketen wie Hugging Face's Transformers und Accelerate, die den Einsatz von GPUs und TPUs erleichtern, vortrainierte Modelle erkunden.

• Was ist "Hugging Face"? 
• Eine Einführung in die Verwendung von Transformatoren und Hugging Face

LangChain

Eines der beliebtesten KI-Frameworks ist derzeit LangChain, das Nutzern hilft, KI aus großen Sprachmodellen in Datenpipelines und Anwendungen zu integrieren. 

• Einführung in LangChain für Data Engineering & Datenanwendungen
• Wie man LLM-Anwendungen mit LangChain erstellt

Ein Beispiel für einen KI-Lernplan

Im Folgenden haben wir einen möglichen Lernplan erstellt, der zeigt, worauf du deine Zeit und deine Bemühungen konzentrieren solltest, wenn du gerade erst mit KI anfängst. Denke daran, dass der Zeitrahmen, die Themenbereiche und die Fortschritte von vielen Variablen abhängen. Wir wollen diesen Plan so praxisnah wie möglich gestalten. Deshalb haben wir dir Projekte empfohlen, an denen du arbeiten kannst, während du Fortschritte machst.

Monat 1-3: Grundlagen der Mathematik, Programmierung, Datenstrukturen und -manipulation

1. Mathematik und Statistik: Beginne mit den Grundlagen der linearen Algebra, der Kalkulation, der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Das gibt dir eine solide Grundlage für das, was noch kommt.
2. Programmieren: Lerne Python, die am häufigsten verwendete Sprache in der KI. Beginne mit den Grundlagen und gehe dann zu fortgeschritteneren Konzepten über. Nimm an unserem Python Fundamentals Skill Track und Data Manipulation with Python Skill Track teil, um das Wesentliche zu lernen, einschließlich Pakete wie NumPy.
3. Datenmanipulation: Fange an, etwas über Datenmanipulation und -analyse zu lernen. Mach dich mit Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy vertraut, die du zur Datenmanipulation verwenden wirst. Lerne, wie du Daten bereinigst und aufbereitest, was ein wichtiger Teil jedes KI- oder Machine Learning-Projekts ist.

Ressourcen & Projekte empfehlen

• Entmystifizierung mathematischer Konzepte für Deep Learning
• Python-Grundlagen
• Erkundung der Geschichte des Lego Data Science Projekts
• Kurs zum Verständnis künstlicher Intelligenz

Monat 4-6: Tauche tiefer in KI und maschinelles Lernen ein

4. Grundlagen der KI: Verstehe, was KI ist, ihre Geschichte und ihre verschiedenen Zweige. Kurse wie unser Kurs "Künstliche Intelligenz verstehen" sind ein guter Anfang.

5. Vertiefe dein Wissen über maschinelles Lernen: Lerne verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen kennen - überwachtes, unüberwachtes, halbüberwachtes und verstärkendes Lernen. Nimm an unserem Machine Learning Scientist with Python Track teil, der die wichtigsten Modelltypen, Modellvalidierung und Hyperparameter-Tuning abdeckt. Er behandelt Pakete wie TensorFlow und Keras und geht auf fortgeschrittenes Deep Learning ein.

Ressourcen & Projekte empfehlen

• Kurs zum Verständnis künstlicher Intelligenz
• KI-Grundlagen Skill Track
• Machine Learning Scientist mit Python Karriere Track
• Naive Bienen: Datenwissenschaftliches Projekt zum Laden und Verarbeiten von Bildern

Monat 7-9: Spezialisierung und fortgeschrittene Themen

5. Deep Learning: Verstehe neuronale Netze und Deep Learning.
6. MLOps Grundlagen: Erfahre mehr über MLOps, bei dem es darum geht, DevOps-Prinzipien auf maschinelle Lernsysteme anzuwenden. Dazu gehören Modellversionierung, Modellbereitstellung, Überwachung und Orchestrierung.
7. Spezialisierung: Je nach deinen Interessen und Berufswünschen kannst du dich auf einen Bereich spezialisieren - das kann natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Reinforcement Learning oder ein anderes Gebiet sein.

Ressourcen & Projekte empfehlen

• Deep Learning in Python Skill Track
• MLOps Deployment und LifeCycling Kurs
• ASL-Erkennung mit Deep Learning Data Science Projekt

Monat 10 - laufend: Weiter lernen und erforschen

9. Spezialisiere dich weiter: Abhängig von der beruflichen Laufbahn
10. Bleib auf dem Laufenden: Verfolge regelmäßig Blogs, Podcasts und Fachzeitschriften zum Thema KI. Tritt Communities bei, um dich mit anderen KI-Praktikern auszutauschen.
11. Ethik in der KI: Wenn du mehr über KI lernst, solltest du dich auch mit den ethischen Aspekten der KI befassen.

Ressourcen & Projekte empfehlen

• KI-Ethik-Kurs
• DataCamp Zertifizierung

Denke daran, dass dies nur ein grober Fahrplan ist. Du solltest sie an dein Tempo und deine Interessen anpassen. KI ist ein weites Feld, und Lernen ist ein kontinuierlicher Prozess.

Top 5 Tipps zum Erlernen von KI

Sich auf die Reise zu begeben, um KI zu lernen, kann entmutigend sein, aber ein strategischer Ansatz kann den Prozess strukturierter und handhabbarer machen. Hier sind fünf Schritte, die dich durch deine KI-Lernreise führen:

1. Wähle deinen Fokus

Entscheide zunächst, worauf du deine Bemühungen auf der Grundlage deiner beruflichen Ziele konzentrieren willst. In diesem Artikel gehen wir näher auf die verschiedenen Berufe in der KI ein; jede Rolle hat einen anderen Schwerpunkt und erfordert einzigartige Fähigkeiten.

Wenn du dich zum Beispiel für eine eher anwendungsorientierte Tätigkeit als Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen interessierst, solltest du dich mehr auf das Programmieren, die Datenwissenschaft und das Verständnis verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen konzentrieren. Dein Ziel ist es, die Anwendung von KI-Techniken zur Lösung realer Probleme zu beherrschen.

Wenn du dich eher für eine Tätigkeit in der Forschung interessierst, solltest du dich mit der Theorie hinter KI und maschinellem Lernen beschäftigen. Du brauchst ein solides Verständnis für Mathematik, Statistik und theoretische Computerwissenschaften.

Das ist keine starre Unterscheidung, sondern ein Ausgangspunkt, der dir hilft zu entscheiden, worauf du deinen ersten Schwerpunkt legen willst.

2. Lernen beginnen

Wenn du dich für einen Schwerpunkt entschieden hast, ist es an der Zeit, mit dem Lernen zu beginnen. Die Lernressourcen, die im Abschnitt über die Fähigkeiten vorgeschlagen werden, und der KI-Lernplan oben sind nützliche Anlaufstellen. Vergiss nicht: KI zu meistern ist ein Marathon, kein Sprint. Nimm dir Zeit, um jedes Konzept gründlich zu verstehen, bevor du zum nächsten übergehst.

3. Wende deine Fähigkeiten in Projekten an

Es gibt keine bessere Art zu lernen als durch Handeln. Die Anwendung der erlernten Fähigkeiten in realen Projekten festigt dein Verständnis und gibt dir praktische Erfahrung, die dein Portfolio bereichern kann. Das kann so einfach sein wie die Erstellung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage von Hauspreisen oder so komplex wie die Entwicklung eines Deep-Learning-Modells zur Bilderkennung. Wir haben in diesem Artikel Beispielprojekte aufgeführt.

4. Einer Gemeinschaft beitreten

Tritt KI-Gemeinschaften bei, sowohl online als auch offline. Die Teilnahme an Foren wie Stack Overflow oder GitHub, der Beitritt zu KI-Gruppen auf LinkedIn oder die Teilnahme an KI-Treffen und -Konferenzen können unschätzbare Lernmöglichkeiten bieten.

Sobald du eine DataCamp-Zertifizierung erworben hast, kannst du unserer DC Certified Community beitreten. Dort kannst du dich mit anderen zertifizierten Lernenden austauschen, auf exklusive Inhalte und Veranstaltungen zugreifen und das Beste aus deinen neu erworbenen Fähigkeiten machen.

Wenn du einer Community beitrittst, kannst du dich über die neuesten Trends informieren, Hilfe bekommen, wenn du nicht weiterkommst, und dich mit anderen KI-Enthusiasten vernetzen.

5. Weiter iterieren

KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld. Sobald du die Grundlagen beherrschst, ist es wichtig, dass du weiter lernst und deine Fähigkeiten verbesserst. Verfolge KI-Blogs, lese Forschungsarbeiten, besuche Fortgeschrittenenkurse und sei immer auf der Suche nach neuen Möglichkeiten, dich selbst herauszufordern. Dieser iterative Prozess wird dich von einem Anfänger zu einem Experten machen.

Denke daran, dass die Reise zum Erlernen von KI herausfordernd, aber ungemein lohnend ist. Lass dich nicht entmutigen, wenn du auf dem Weg auf Hindernisse stößt; sie sind Teil des Lernprozesses. Behalte dein Endziel im Auge und bleibe auf deinem Weg engagiert.

Die besten Wege, 2024 KI zu lernen

Es gibt eine Fülle von Ressourcen, die dir helfen, KI zu lernen, von strukturierten Kursen und Lehrbüchern bis hin zu praktischen Projekten. Die Wahl der richtigen Ressource kann dir helfen, einen guten Start in dein KI-Lernen zu haben. Hier sind unsere Top-Tipps für den Einstieg in das KI-Lernen:

Besuche die besten KI-Kurse, um loszulegen

DataCamp ist eine großartige Plattform, die interaktive Kurse speziell für angehende Data Scientists anbietet. Die Kurse reichen von Anfängern bis zu Fortgeschrittenen und sind mit praktischen Übungen gestaltet. Hier sind einige der besten KI-Kurse auf DataCamp:

• KI-Kurs verstehen
• Python-Grundlagen
• Datenmanipulation mit Python
• Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python
• Wissenschaftler/in für maschinelles Lernen mit Python
• Einführung in Deep Learning mit PyTorch

Vollständige KI-Projekte

KI zu lernen ist eine Reise, die über das Verständnis von Theorien und Programmiertechniken hinausgeht. Es geht um praktische Übungen, und hier kommt das Abschließen von KI-Projekten ins Spiel.

Beginne damit, ein geeignetes Projekt auf der Grundlage deines Kenntnisstandes zu identifizieren, sei es ein Vorhersagemodell oder eine generative KI-Anwendung. Die richtigen Werkzeuge, wie Python und seine umfangreichen Bibliotheken, werden dein Grundstein sein. Das Verständnis und die Aufbereitung deiner Daten sind entscheidend, da sie sich direkt auf die Effektivität deines Modells auswirken.

Im Folgenden findest du einige Ideen für KI-Projekte, die dir auf deinem Weg zur KI-Meisterschaft helfen können. Weitere Informationen findest du in unseren Artikeln über KI-Projekte für alle Stufen, generative KI-Projekte und Projekte zum maschinellen Lernen für alle Stufen.

• Klassifiziere Song-Genres aus Audiodaten. Wende Methoden des maschinellen Lernens in Python an, um Lieder in Genres zu klassifizieren.
• Naive Bienen: Laden und Verarbeiten von Bildern. Arbeite mit Bilddaten, entwickle Klassifikatoren mit traditionellen Techniken und nutze die Möglichkeiten des Deep Learning für Computer Vision.
• ASL-Erkennung mit Deep Learning. Baue ein neuronales Faltungsnetzwerk, um Bilder von Buchstaben der amerikanischen Gebärdensprache zu klassifizieren.

Lies einige der besten KI-Bücher

Bücher bieten vertieftes Wissen und Einblicke von Experten auf dem Gebiet. Hier sind einige der einflussreichsten Bücher über KI, die du vielleicht hilfreich findest:

• Die 15 besten Bücher über maschinelles Lernen, die du im Jahr 2024 lesen solltest
• Die 11 besten Deep Learning Bücher für 2024

Vergiss nicht: Der Schlüssel zum Erlernen von KI ist Beständigkeit und Übung. Hab keine Angst, klein anzufangen und dich schrittweise an komplexere Konzepte und Projekte heranzuarbeiten. Du wirst erstaunt sein, wie viel du lernen kannst, wenn du jeden Tag nur ein wenig Zeit für das Studium der KI aufbringst.

Schau dir die besten KI-Spickzettel an

Unsere Auswahl an Spickzetteln für die Datenwissenschaft kann als schnelles Nachschlagewerk für eine Vielzahl von Themen dienen, darunter auch viele mit Bezug zu KI:

• Python Spickzettel für Anfänger
• Spickzettel zum überwachten maschinellen Lernen
• Spickzettel für unüberwachtes maschinelles Lernen
• ChatGPT Spickzettel für Datenwissenschaft
• Die OpenAI API in Python
• Die Landschaft der generativen KI-Tools
• Deep Learning mit PyTorch Spickzettel

Eine Sammlung von DataCamp Spickzetteln

Die verschiedenen Karrieren in der KI heute

Künstliche Intelligenz hat zahlreiche Karrierewege eröffnet, jeder mit einzigartigen Aufgaben, Werkzeugen und erforderlichen Fähigkeiten. Schauen wir uns drei KI-Berufe an, die derzeit sehr beliebt sind: Datenwissenschaftler/innen, Ingenieur/innen für maschinelles Lernen und Forscher/innen. Wir werden einige der Werkzeuge erwähnen, die sie beherrschen müssen. Wenn du mit diesen Werkzeugen nicht vertraut bist, ist das völlig in Ordnung - wir werden sie in einem späteren Abschnitt ausführlicher behandeln.

Datenwissenschaftler/in

Data Scientists untersuchen, extrahieren und melden aussagekräftige Erkenntnisse über die Daten eines Unternehmens. Sie vermitteln diese Erkenntnisse an nicht-technische Stakeholder und haben ein gutes Verständnis von maschinellen Lernabläufen und wie man sie mit Geschäftsanwendungen verknüpft. Sie arbeiten fast ausschließlich mit Codierungstools, führen Analysen durch und arbeiten oft mit Big-Data-Tools.

Data Scientists sind die Detektive der Datenwelt. Sie sind dafür verantwortlich, reichhaltige Datenquellen auszugraben und zu interpretieren, große Datenmengen zu verwalten und Datenpunkte zusammenzuführen, um Trends zu erkennen. Sie setzen ihre analytischen, statistischen und programmiertechnischen Fähigkeiten ein, um große Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Diese Informationen nutzen sie dann, um datengestützte Lösungen für schwierige Geschäftsprobleme zu entwickeln. Ein Teil dieser Lösungen ist die Entwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens, die neue Erkenntnisse generieren (z. B. die Identifizierung von Kundensegmenten), Geschäftsprozesse automatisieren (z. B. die Vorhersage von Kreditwürdigkeit) oder Kunden einen neuen Mehrwert bieten (z. B. Empfehlungssysteme).

Schlüsselqualifikationen:

• Gute Kenntnisse in Python, R und SQL
• Verständnis von Machine Learning und KI-Konzepten
• Kenntnisse in statistischer Analyse, quantitativer Analytik und Prognosemodellierung
• Datenvisualisierung und Berichtstechniken
• Effektive Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

Unverzichtbare Werkzeuge:

• Datenanalyse-Tools (z. B. Pandas, NumPy)
• Bibliotheken für maschinelles Lernen (z. B. Scikit-learn)
• Datenvisualisierungstools (z. B. Matplotlib, Tableau)
• Big-Data-Frameworks (z. B. Airflow, Spark)
• Kommandozeilen-Tools (z. B. Git, Bash)

Ingenieur für maschinelles Lernen

Ingenieure für maschinelles Lernen sind die Architekten der KI-Welt. Sie entwerfen und setzen maschinelle Lernsysteme ein, die aus den Daten von Unternehmen Vorhersagen machen. Sie lösen auch Probleme wie die Vorhersage von Kundenabwanderung und Lifetime Value und

sind für die Bereitstellung von Modellen für die Organisation verantwortlich. Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten in der Regel ausschließlich mit kodierungsbasierten Tools.

Schlüsselqualifikationen:

• Fundierte Kenntnisse in Python, Java und Scala
• Vertrautheit mit Frameworks für maschinelles Lernen (wie Scikit-learn, Keras oder PyTorch)
• Verständnis von Datenstrukturen, Datenmodellierung und Softwarearchitektur
• Fortgeschrittene mathematische Kenntnisse (lineare Algebra, Kalkül, Statistik)
• Teamfähigkeit und außergewöhnliche Problemlösungsfähigkeiten

Werkzeuge:

• Bibliotheken und Algorithmen für maschinelles Lernen (z. B. Scikit-learn, TensorFlow)
• Datenwissenschaftliche Bibliotheken (z. B. Pandas, NumPy)
• Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Google Cloud Platform)
• Versionskontrollsysteme (z. B. Git)

Forscher/innen

Forscher/innen sind die Denker/innen der KI-Welt. Sie betreiben Spitzenforschung, um den Stand der Technik in der KI voranzutreiben. Bei ihrer Arbeit geht es oft darum, neue Algorithmen zu erfinden oder bestehende zu verbessern. Außerdem präsentieren sie ihre Ergebnisse auf KI-Konferenzen und in wissenschaftlichen Artikeln.

Schlüsselqualifikationen:

• Solides Verständnis von maschinellem Lernen und Deep Learning
• Beherrschung von Python und anderen Programmiersprachen
• Umfassende Kenntnisse in der mathematischen Theorie der KI (z. B. statistische Lerntheorie)
• Fähigkeit, neue KI-Modelle zu konzipieren und zu validieren
• Starke Fähigkeiten im Schreiben und Sprechen in der Öffentlichkeit

Werkzeuge:

• Deep Learning Frameworks (wie TensorFlow, PyTorch)
• Werkzeuge für wissenschaftliche Berechnungen (wie MatLab, Mathematica)
• Software zum Schreiben und Präsentieren (wie LaTeX, Google Slides)
• Cloud-Rechenressourcen (wie AWS, Google Cloud Platform)

Jeder dieser Berufe bietet einen einzigartigen Weg in die Welt der KI. Sie alle haben ein enormes Potenzial und spielen eine wichtige Rolle in diesem Bereich. Deine Entscheidung hängt von deinen Interessen, Stärken und langfristigen Berufszielen ab.

Wie du einen Job in der KI findest

Ein Hochschulabschluss kann für den Einstieg in die KI-Karriere von großem Vorteil sein, aber er ist nicht der einzige Weg. Wir sind zwar der Meinung, dass es sich lohnt, eine formale Ausbildung in KI oder einem angrenzenden Fachgebiet zu absolvieren, aber immer mehr Fachleute steigen auf nicht-traditionellen Wegen in das Feld ein und beweisen, dass du mit Engagement, konsequentem Lernen und einer proaktiven Herangehensweise deinen Traumjob in der KI bekommen kannst.

Hier erfährst du, wie du ohne Abschluss einen Job im Bereich KI findest:

Lerne weiter über das Feld

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in der KI. Folge einflussreichen KI-Fachleuten auf Twitter, lese KI-Forschungsarbeiten und höre dir KI-bezogene Podcasts an, darunter den DataCamp-eigenen DataFramed Podcast.

Zu den Vordenkern der KI, denen du folgen solltest, gehören Yoshua Bengio, Fei-Fei Li und andere. Du erhältst Einblicke in Trendthemen, aufkommende Technologien und die zukünftige Richtung der KI.

Du solltest auch Branchenveranstaltungen besuchen, egal ob es sich um Webinare auf dem DataCamp, Data Science- und KI-Konferenzen oder Netzwerkveranstaltungen handelt.

Ein Portfolio entwickeln

Ein aussagekräftiges Portfolio, in dem du deine Fähigkeiten und Projekte präsentierst, kann dich von anderen Bewerbern abheben. Noch wichtiger ist, dass ein Projekt, das ein reales Problem löst, die Personalverantwortlichen beeindruckt.

Nick Singh, der Autor von "Ace the Data Science Interview", sagte dies im Podcast der DataFramed Careers Series,

Dein Portfolio sollte eine Vielzahl von Projekten enthalten, die zeigen, wie gut du die wichtigsten KI-Tools und Algorithmen beherrschst. Weitere Informationen und Tipps findest du in unserem Artikel über den Aufbau eines guten Data Science Portfolios.

Entwickle einen effektiven Lebenslauf

Im heutigen digitalen Zeitalter wird dein Lebenslauf nicht nur von Menschen gelesen, sondern er muss auch Bewerbermanagementsysteme (ATS) durchlaufen. Dabei handelt es sich um automatisierte Software, die von vielen Unternehmen eingesetzt wird, um Lebensläufe herauszufiltern, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen. Deshalb ist es wichtig, dass du deinen Lebenslauf so gestaltest, dass er ATS-freundlich ist und trotzdem die Aufmerksamkeit der Personalverantwortlichen auf sich zieht.

Laut Jen Bricker, der ehemaligen Leiterin der Karrieredienste bei DataCamp:

Deshalb ist es extrem wichtig, den Lebenslauf so effektiv wie möglich zu gestalten. In einem separaten Artikel erfährst du mehr darüber, wie du einen herausragenden Lebenslauf für Datenwissenschaftler erstellen kannst.

Werde von Personalverantwortlichen wahrgenommen

Wenn du auf sozialen Plattformen proaktiv bist, kannst du die Aufmerksamkeit von Personalverantwortlichen auf dich ziehen. Wie Sadie St. Lawrence, CEO von Women in Data, in der DataFramed Careers Series betont, kann das Teilen deiner Projekte und Ideen auf LinkedIn oder Twitter, das Engagement in KI-Communities und die Mitarbeit an Open-Source-Projekten deine Sichtbarkeit erhöhen und deine Leidenschaft für KI zeigen.

Vergiss nicht, dass der Einstieg in die Künstliche Intelligenz Ausdauer, kontinuierliches Lernen und Geduld erfordert. Aber mit diesen Schritten machst du dich fit für den Erfolg. Viel Glück auf deiner KI-Reise!

Wie man KI-Tools für Unternehmen beherrscht

In diesem Artikel ging es in erster Linie um ein tiefgreifendes Verständnis von KI für angehende KI-Praktiker, aber auch für Geschäftsleute ist es wichtig, sich mit KI-Tools vertraut zu machen. Generative KI-Tools wie ChatGPT werden zunehmend zu einem festen Bestandteil verschiedener Geschäftsabläufe.

Wie Noelle Silver, Global AI Solutions & Generative AI & LLM Industry Lead bei Accenture, im DataFramed-Podcast zum Thema "Wie Unternehmen KI nutzen können" erwähnte, werden große Sprachmodelle zunehmend in die meisten Software-Schnittstellen integriert, die Fachleute täglich nutzen.

Erfahre mehr über generative KI

Mache dich zunächst mit den verschiedenen KI-Tools vertraut, die dir zur Verfügung stehen. Es gibt ein breites Spektrum an Tools, die für verschiedene Unternehmensfunktionen wie Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Datenanalyse entwickelt wurden. Erkunde die KI-Tool-Landschaft und verstehe die Fähigkeiten der einzelnen Tools. Wie können sie deiner Rolle oder deinem Unternehmen nützen?

Unser Kurs "Einführung in ChatGPT" bietet dir zum Beispiel ein umfassendes Verständnis dieses leistungsstarken generativen KI-Tools. Außerdem bieten wir einen Kurs zur Einführung in generative KI-Konzepte an, der auch eine Reihe anderer Tools abdeckt. 

Generative KI-Tools bei der Arbeit anwenden

Wenn du die KI-Tools verstanden hast, ist der nächste Schritt, sie in deinen täglichen Arbeitsabläufen anzuwenden. Egal, ob du die Datenanalyse automatisieren, die Interaktion mit deinen Kunden verbessern oder Geschäftsprozesse rationalisieren willst - KI-Tools können dir, deinen Teams und dem gesamten Unternehmen zugutekommen.

Wir haben einige Ressourcen zusammengestellt, die praktische Anleitungen für den effektiven Einsatz von KI-Tools in deiner Arbeit bieten:

• Implementierung von KI-Lösungen in Unternehmen
• Einführung in KI-Agenten: Erste Schritte mit Auto-GPT, AgentGPT und BabyAGI
• Ein Anfängerleitfaden für ChatGPT-Prompts im Marketing Top-Tipps und Beispiele
• Einführung in LangChain für Data Engineering & Datenanwendungen
• Sprache in Text umwandeln mit der OpenAI Whisper API
• Ein Leitfaden zur Verwendung von ChatGPT für Data Science-Projekte
• Feinabstimmung von GPT-3 mit der OpenAI API und Python
• Wie man stabile Diffusion betreibt: Ein Tutorial über generative KI
• Arbeiten mit dem Open AI API Kurs

Menschliche Aufsicht anwenden

Obwohl KI-Tools unglaublich nützlich sind, sind sie nicht unfehlbar. Es ist wichtig, die von diesen Tools erzeugten Ergebnisse zu überprüfen und zu bearbeiten. Erkenne ihre Grenzen und passe ihren Einsatz entsprechend an. Denke daran, dass diese Instrumente dich unterstützen, aber nicht deine Entscheidungen ersetzen sollen. Die Ethik der KI zu verstehen ist wichtig. 

Bei der Beherrschung von KI-Tools im Geschäftsleben geht es nicht nur darum, die Technologie zu verstehen, sondern auch zu wissen, wie du sie effektiv nutzen kannst, um in deiner Rolle und in deinem Unternehmen erfolgreich zu sein. Indem du sie lernst, anwendest und weiterentwickelst, kannst du in der KI-gesteuerten Geschäftswelt die Nase vorn haben.

Verbessere deine KI-Kenntnisse mit dem DataCamp for Business

Wir haben festgestellt, dass es für eine effektive Integration von KI in deine Geschäftsabläufe entscheidend ist, in deinem Team eine solide Grundlage an KI-Kenntnissen aufzubauen. Das DataCamp for Business bietet einen zugänglichen und strukturierten Ansatz, um Mitarbeiter in KI und Data Science zu schulen, der speziell auf die Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten ist. Mit dem DataCamp kann dein Team maßgeschneiderte, praxisnahe Lernerfahrungen machen, die sich auf praktische Anwendungen von KI-Tools konzentrieren und sicherstellen, dass sie bereit sind, diese Technologien in ihrer täglichen Arbeit einzusetzen.

Die DataCamp-Plattform bietet eine breite Palette von Kursen zu KI-Themen, von grundlegenden Einführungen bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen, wie wir oben beschrieben haben. Du kannst auch benutzerdefinierte Lernbäder erstellen, mit deinem LMS/LXP integrieren und Einblicke und Berichte über die Wirkung deiner Schulungen erhalten. Wenn du dich fürentscheidest, stellt dieser strukturierte Lernpfad sicher, dass dein Team nicht nur die Theorie lernt, sondern auch praktische Erfahrungen bei der Anwendung von KI-Tools auf reale geschäftliche Herausforderungen sammelt. Du kannst noch heute eine Demo anfordern, um mit der Fortbildung in deinem Unternehmen zu beginnen. 

Fazit

KI zu lernen ist eine lohnende Aufgabe, die dir die Türen zu einer Welt voller innovativer Technologien und spannender Karrieremöglichkeiten öffnet. Das Wissen und die Erfahrung, die durch diesen Prozess gewonnen werden, gehen über Lehrbücher und Vorlesungen hinaus. Es ist ein dynamischer Kreislauf aus Lernen, Anwenden, Experimentieren und Verbessern. Ein praxisorientierter Ansatz, insbesondere durch Kurse und KI-Projekte, beschleunigt das Lernen und fördert wichtige Fähigkeiten wie Problemlösung, kritisches Denken und Kreativität.

Wenn du gerade erst mit dem KI-Lernen beginnst, haben wir für dich eine Menge hilfreicher Ressourcen zusammengestellt, die dir den Einstieg erleichtern, sowie einen Beispiel-Lernplan für einige der wichtigsten Themen, die du auf deinem Weg zur künstlichen Intelligenz beherrschen musst. Beginne noch heute mit unserem Kurs "KI verstehen".