KI-Grundlagen
Verstehen Sie, was KI ist, wie Systeme lernen, wo sie versagen und wie Sie Ansprüche ohne Aufregung beurteilen können.
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155 Leitfäden in einfachem Englisch, strukturierte Lernpfade und eine offene Bibliothek – erstellt von einer unabhängigen gemeinnützigen Organisation 501(c)(3), damit jeder moderne KI verstehen kann.
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Jeder Kurs umfasst explizite Ergebnisse, abgebildete Kompetenzen, Übungsaktivitäten und einen angewandten Schlussstein.
Verstehen Sie, was KI ist, wie Systeme lernen, wo sie versagen und wie Sie Ansprüche ohne Aufregung beurteilen können.
Nutzen Sie KI produktiv und schützen Sie gleichzeitig die Privatsphäre, überprüfen Sie die Ergebnisse und wahren Sie die menschliche Verantwortung.
Bewerten Sie Anwendungsfälle am Arbeitsplatz, führen Sie sichere Pilotprojekte durch, messen Sie den Wert und kommunizieren Sie Änderungen verantwortungsbewusst.
Analysieren Sie KI-Systeme anhand von Rechten, Gerechtigkeit, Governance, Sicherheit und Ergebnissen im öffentlichen Interesse.
Verstehen Sie Sprachmodelle, Abruf, Agenten, Bewertung, Kosten und Bereitstellungsschutz durch praktisches Systemdesign.
Themenspuren
Springen Sie in den Bereich, der Ihnen am Herzen liegt. Zu jedem Titel gibt es mehrere leicht verständliche Anleitungen.
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155 von 1019 Anleitungen angezeigt. Filtern Sie nach Titel oder suchen Sie oben.
Direct Preference Optimization (DPO) ist eine Möglichkeit, Sprachmodelle an menschlichen Präferenzen auszurichten, ohne ein separates Belohnungsmodell zu trainieren oder…
Sprach-KIEin Belohnungsmodell ist ein neuronales Netzwerk, das darauf trainiert ist, vorherzusagen, wie gut eine KI-Reaktion ist, und das als automatisierter Ersatz für das menschliche Urteil fungiert.
Sprach-KIProximal Policy Optimization (PPO) ist der Reinforcement-Learning-Algorithmus, der am häufigsten mit der Feinabstimmung von Sprachmodellen anhand menschlichen Feedbacks in Verbindung gebracht wird.
Sprach-KIDie Strahlsuche ist eine Dekodierungsstrategie, die bei jedem Schritt die mehreren vielversprechendsten Teilsequenzen beibehält, anstatt sich gierig auf eine festzulegen.
Sprach-KINucleus (Top-P) und Top-K-Sampling sind Dekodierungsmethoden, die der Textgenerierung kontrollierte Zufälligkeit hinzufügen, indem sie einschränken, welche Token ausgewählt werden können.
Sprach-KIDie maskierte Sprachmodellierung bringt einer KI bei, absichtlich versteckte Wörter unter Verwendung des gesamten umgebenden Kontexts, sowohl links als auch rechts, einzufügen.
Sprach-KIDie Vorhersage des nächsten Tokens ist das täuschend einfache Ziel hinter GPT-Modellen: Erraten Sie unter Berücksichtigung aller bisherigen Erkenntnisse den nächsten Textblock.
Sprach-KISequenz-zu-Sequenz-Modelle ordnen eine Sequenz einer anderen mit möglicherweise unterschiedlicher Länge zu, z. B. der Übersetzung eines Satzes oder der Zusammenfassung eines Dokuments.
Sprach-KIEncoder-Decoder-Architekturen teilen ein Modell in zwei Hälften: eine, die eine Eingabe liest und in eine umfangreiche interne Darstellung komprimiert, und eine…
Sprach-KIQueraufmerksamkeit ist der Mechanismus, der es einer Sequenz ermöglicht, eine andere zu betrachten: Ein Decoder, der Text generiert, kann sich um die Darstellung der Eingabe durch einen Encoder kümmern.
Sprach-KIVon katastrophalem Vergessen spricht man, wenn ein neuronales Netzwerk eine neue Aufgabe lernt und plötzlich seine Fähigkeit verliert, Aufgaben auszuführen, die es bereits gemeistert hat.
Überprüfen Sie anhand von Themenquiz, was Sie gelernt haben, und erkunden Sie anschließend unsere strukturierten Kurse und aktuellen Zertifizierungsanforderungen. Die wichtigsten Leitfäden bleiben weiterhin frei lesbar.