Wie starte ich als Einsteiger*in sinnvoll?
Grundverständnis in Daten (z. B. Excel-/Python-Basics), sauberes Prompting, Wissen zu Datenqualität & Ethik – und ein kleines Praxisprojekt, das wirklich nützt.
Nimmt KI Jobs weg?
Sie verändert Jobs. Routinen automatisiert sie, neue Aufgaben entstehen (Datenqualität, Überwachung, Integration, kreativer Einsatz). Weiterbildung ist der Schlüssel.
Braucht KI immer riesige Datenmengen?
Oft ja. Es gibt aber Ansätze mit weniger Daten (Transfer Learning, synthetische Daten, Few-/Zero-Shot), die den Bedarf senken.
Warum halluzinieren Sprachmodelle?
Weil sie die wahrscheinlichste Wortfolge erzeugen – nicht „Wahrheit“. Bei Lücken, Widersprüchen oder undeutigen Fragen klingen falsche Antworten plausibel.
„Versteht“ KI Inhalte?
Nicht wie wir. Sie berechnet Wahrscheinlichkeiten. Das wirkt oft wie Verstehen, ist aber Statistik in groß.
Unterschied zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning?
KI ist der Oberbegriff. Maschinelles Lernen lernt aus Beispielen. Deep Learning nutzt viele Schichten künstlicher Neuronen und ist besonders stark bei Sprache, Bild & Co.
Was ist KI in einem Satz?
Ein System, das aus Daten Muster lernt und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen trifft – ohne dass jeder Schritt hart codiert wurde.
