Zur Aufgabe 1 - drei unterschiedliche Arten von KI. Hier sogar 10:
1. Maschinelles Lernen und Datenanalyse:
· Eignung: Erkennung von Mustern und Vorhersagen.
· Beispiele: KI-Modelle, die groĂe Datenmengen analysieren, um Muster zu identifizieren, Trends vorherzusagen oder personalisierte Empfehlungen zu geben. Dies ist besonders nĂŒtzlich in der Finanzanalyse, im Marketing (z. B. personalisierte Werbung), und in der Gesundheitsdiagnose (z. B. Analyse medizinischer Bilddaten).
2. Sprachverarbeitung (NLP):
· Eignung: Verarbeitung und VerstÀndnis menschlicher Sprache.
· Beispiele: Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, automatische Ăbersetzungsdienste, Chatbots, Textanalyse-Tools und automatische Textgenerierung. NLP wird hĂ€ufig in Kundenservice-Anwendungen und Content-Management-Systemen verwendet.
3. Computer Vision:
· Eignung: Visuelle Erkennung und Verarbeitung von Bild- und Videodaten.
· Beispiele: Gesichtserkennung, Objekterkennung, autonomes Fahren, medizinische Bildverarbeitung (z. B. zur Erkennung von Tumoren auf Röntgenbildern). Computer Vision wird in der SicherheitsĂŒberwachung, im Gesundheitswesen und in der Automobilindustrie eingesetzt.
4. Robotik:
· Eignung: Automatisierung physischer Aufgaben und Interaktion mit der physischen Welt.
· Beispiele: Industrieroboter in der Fertigung, autonome Drohnen, Serviceroboter, die in der Pflege oder im Gastgewerbe eingesetzt werden. KI-gesteuerte Roboter können Aufgaben autonom oder halbautonom ausfĂŒhren, oft in Umgebungen, die fĂŒr Menschen gefĂ€hrlich oder unzugĂ€nglich sind.
5. Empfehlungssysteme:
· Eignung: Personalisierte Inhalte oder Produkte basierend auf Nutzerdaten vorschlagen.
· Beispiele: Empfehlungsalgorithmen auf Plattformen wie Netflix, Amazon und Spotify, die Inhalte basierend auf den PrÀferenzen des Nutzers vorschlagen. Diese Systeme werden oft im E-Commerce, Streaming-Diensten und sozialen Netzwerken verwendet.
6. Optimierung und Entscheidungsfindung:
· Eignung: Lösen komplexer Probleme und Optimierung von Prozessen.
· Beispiele: KI-gestĂŒtzte Logistik- und Routenoptimierung, Supply-Chain-Management, Finanzmarktprognosen, und EntscheidungsunterstĂŒtzung in der Medizin (z. B. Wahl der besten Therapie fĂŒr einen Patienten). KI hilft dabei, Prozesse effizienter zu gestalten und bessere Entscheidungen zu treffen.
7. Kreative Anwendungen:
· Eignung: UnterstĂŒtzung oder Generierung von kĂŒnstlerischen und kreativen Inhalten.
· Beispiele: KI-Systeme, die Musik komponieren, Bilder malen, Texte schreiben oder Designs entwerfen. Solche Systeme werden zunehmend in der Kunst, im Marketing und im Content-Management eingesetzt.
8. Sicherheit und Ăberwachung:
· Eignung: Erkennung von Bedrohungen und Anomalien.
· Beispiele: KI-basierte Sicherheitslösungen, die Cyberangriffe erkennen und abwehren, oder intelligente Ăberwachungssysteme, die Anomalien in Videoaufnahmen erkennen und Alarm auslösen. Diese Anwendungen sind in der IT-Sicherheit sowie in der physischen Sicherheit (z. B. Ăberwachung öffentlicher PlĂ€tze) relevant
9. Autonome Systeme:
· Eignung: SelbststÀndiges Handeln und Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen.
· Beispiele: Autonome Fahrzeuge, Drohnen, oder Roboter, die in unstrukturierten Umgebungen operieren und selbststĂ€ndig Entscheidungen treffen mĂŒssen. Diese Systeme kommen oft in der Logistik, im Transportwesen und in der Raumfahrt zum Einsatz.
10. Simulation und Modellierung:
· Eignung: Vorhersage und Simulation von komplexen Systemen.
· Beispiele: Simulation von Wetterbedingungen, Verkehrsszenarien, oder wirtschaftlichen Entwicklungen. KI wird hier genutzt, um komplexe Szenarien zu modellieren und mögliche zukĂŒnftige Entwicklungen vorherzusagen.
Zur Aufgabe 2 - Bilderkennungsverfahren
Heute werden Bilder ĂŒberwiegend mittels Maschinellem Lernen trainiert auf Basis von Mustererkennung (Silhouette, Farbraster, Tagging). Deine Antworten auf die Trainings-Basis und die Beispiele sind grundsĂ€tzlich korrekt.
PS: Wenn nicht abgeschrieben, so hören sich deine Antworten trotzdem nicht sehr "selbst gemacht" an. Nur so am Rande...