Chancen und Risiken der KI: Datenqualität, Energieverbrauch und praktische Beispiele | n-talk

Shownotes

Ist KI wirklich so schlau, wie wir glauben – oder steckt dahinter einfach verdammt clevere Mathematik? Und können uns Maschinen wirklich bald das Denken abnehmen?

In dieser Folge tauchen unser Host Sebastian und sein Gast Benny in die faszinierende Welt der künstlichen Intelligenz ein. Gemeinsam nehmen sie die grundlegenden Begriffe und wichtigsten Methoden rund um KI und Machine Learning unter die Lupe.

Benny und Sebastian sprechen darüber, wie sich das Thema KI im Laufe der Jahre entwickelt hat: von Tic-Tac-Toe mit Streichholzschachteln bis zum Large Language Model. Was ist eigentlich „Machine Learning“? Wie entsteht eine „generative KI“? Und was genau machen eigentlich neuronale Netze im Hintergrund? Die beiden diskutieren, warum Daten so entscheidend für das KI-Training sind und dass es beim Datenschutz auf mehr ankommt als auf das bloße Entfernen von Namen.

Deine 3 Key-Takeaways aus der Folge:

1. Lernen wie die Profis: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning: Was steckt hinter den Buzzwords, und wie unterscheiden sie sich?
2. Alles dreht sich um Daten: Warum nicht nur die Menge, sondern auch die Qualität und Anonymisierung der Trainingsdaten für jede KI entscheidend ist.
3. Vom Schachcomputer zur generativen KI: Wie Deep Learning und neuronale Netze funktionieren – und warum Rechnerleistung der Gamechanger für das KI-Zeitalter ist.

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