1. Grundlagen6 Bausteine
  2. Der Weg durchs Modell5 Bausteine
  3. Wie Lernen funktioniert5 Bausteine

Themenbereich 1 von 3

Grundlagen

Die Begriffe, auf denen alles aufbaut — du klärst, was Programm und Modell unterscheidet und was hinter Wahrscheinlichkeiten, Vektoren und Hardware steckt.

6 von 6 Bausteinen lesbarLoslegen

Worum es hier geht

Hier entsteht das gemeinsame Vokabular für alles, was später folgt. Die Bausteine beginnen bei vertrauten Computerprogrammen und führen Schritt für Schritt zu den Zahlenstrukturen, Wahrscheinlichkeiten und technischen Voraussetzungen moderner KI-Modelle.

Du kannst jeden Baustein einzeln lesen. Die angezeigte Reihenfolge ist trotzdem bewusst gewählt: Neue Begriffe bauen auf bereits erklärten Ideen auf, ohne dass daraus ein starrer Kurs wird.

Themenbereich 1 von 3

Die Bausteine in diesem Themenbereich

Jeder Baustein funktioniert für sich. In dieser Reihenfolge greifen die Begriffe besonders sauber ineinander.

  1. Programm, Algorithmus, Modell im Vergleich

    Programm, Algorithmus und KI-Modell auseinanderhalten: warum ein Modell nicht aus aufgeschriebenen Regeln besteht, sondern aus Zahlen, die beim Training eingestellt werden.

    Gelesen≈ 12 Min.

  2. Input und Output: Was eine Funktion tut

    Was bekommt ein KI-Modell, und was gibt es zurück? Vom Spamfilter über die Bilderkennung bis zum Chatbot: warum der Output meist eine Liste von Bewertungen ist und wie daraus Stück für Stück eine Antwort wird.

    Gelesen≈ 11 Min.

  3. Tokenizer: Wie Sprache zu Zahlen wird

    Zeigt, wie ein Tokenizer Text in wiederverwendbare Stücke zerlegt, über ein festes Vokabular nummeriert und daraus den Zahlen-Input eines Sprachmodells macht.

    Gelesen≈ 16 Min.

  4. Skalar, Vektor, Matrix, Tensor: die Bausteine der Zahlen

    Von der Wetter-App zum Chatbot: wie eine Zahl, eine Liste, eine Tabelle und ein Stapel von Tabellen zusammenhängen und warum deine Chatnachricht und dein Foto für ein Modell genau solche Zahlenblöcke sind.

    Gelesen≈ 13 Min.

  5. Wahrscheinlichkeit und Softmax: Wie ein Modell sich entscheidet

    Wie ein Sprachmodell aus seinen Scores Prozente macht, warum es mal das Naheliegende und mal etwas anderes wählt und was die Temperatur damit zu tun hat.

    Gelesen≈ 14 Min.

  6. Parameter, Training vs. Inferenz, Hardware: Wie ein Modell läuft

    Was in einem fertigen KI-Modell steckt, was Menschen vor dem Training festlegen, warum Lernen so viel teurer ist als Benutzen und welche Hardware ein Modell braucht.

    Gelesen≈ 14 Min.

Zum Nachschlagen

Begriffe aus diesem Themenbereich

Kurze Erklärungen zu den Fachbegriffen, die in den bereits lesbaren Bausteinen vorkommen.