Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine transformative Technologie, die es Maschinen ermöglicht, menschenähnliche Problemlösungsaufgaben zu bewältigen. Von der Erkennung von Bildern über die Erstellung kreativer Inhalte bis hin zu datengestützten Vorhersagen – KI ermöglicht es Unternehmen, intelligentere Entscheidungen in großem Maßstab zu treffen.
In der heutigen digitalen Landschaft generieren Organisationen riesige Datenmengen aus Sensoren, Benutzerinteraktionen und Systemprotokollen. KI nutzt diese Daten, um Abläufe zu optimieren – durch die Automatisierung des Kundensupports, die Verbesserung von Marketingstrategien und die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse durch fortschrittliche Analytik.
Mit AWS können Unternehmen KI nahtlos integrieren, um Innovationen zu beschleunigen, das Erlebnis zu optimieren und komplexe Herausforderungen zu lösen. Die KI-Lösungen von AWS ermöglichen es Unternehmen, personalisierte Interaktionen anzubieten, Entscheidungsprozesse zu automatisieren und neue Gelegenheiten in einer sich schnell entwickelnden digitalen Welt zu erschließen – und dabei gleichzeitig von dem Engagement von AWS für Datenschutz, Sicherheit und verantwortungsvolle KI zu profitieren.
Was ist die Geschichte von KI?
Im Jahr 1950 stellte Alan Turing in seiner bahnbrechenden Abhandlung „Computing Machinery and Intelligence“ das Konzept der künstlichen Intelligenz vor, in der er die Möglichkeit untersuchte, dass Maschinen wie Menschen denken könnten. Während Turing die theoretischen Grundlagen schuf, ist die KI, wie wir sie heute kennen, das Ergebnis jahrzehntelanger Innovation, geprägt von den gemeinsamen Anstrengungen von Wissenschaftlern und Ingenieuren, die die Technologie in verschiedenen Bereichen vorantreiben.
1940 bis 1980
1943 schlugen Warren McCulloch und Walter Pitts ein Modell künstlicher Neuronen vor und legten damit den Grundstein für neuronale Netzwerke, die Kerntechnologie der künstlichen Intelligenz.
Kurz darauf veröffentlichte Alan Turing 1950 „Computing Machinery and Intelligence“, in dem er das Konzept des Turing-Tests zur Bewertung der Maschinenintelligenz vorstellte.
Dies führte dazu, dass die Doktoranden Marvin Minsky und Dean Edmonds die erste neuronale Netzmaschine namens SNARC bauten, Frank Rosenblatt entwickelte das Perceptron, eines der frühesten Modelle eines neuronalen Netzwerks, und Joseph Weizenbaum schuf ELIZA, einen der ersten Chatbots, der zwischen 1951 und 1969 einen Rogerian- Psychotherapeuten simulierte.
Von 1969 bis 1979 zeigte Marvin Minsky die Grenzen neuronaler Netzwerke auf, was zu einem vorübergehenden Rückgang der Forschung im Bereich neuronaler Netzwerke führte. Der erste „KI-Winter“ ereignete sich aufgrund reduzierter Finanzmittel sowie Hardware- und Recheneinschränkungen.
1980 bis 2006
In den 1980er Jahren kam es zu einem erneuten Anstieg des Interesses an KI, der durch staatliche Fördermittel und Forschung insbesondere in Bereichen wie Übersetzung und Transkription vorangetrieben wurde. Während dieser Zeit gewannen Expertensysteme wie MYCIN an Bedeutung, indem sie menschliche Entscheidungsprozesse in Spezialgebieten wie der Medizin simulierten. Auch die Wiederbelebung neuronaler Netzwerke nahm Gestalt an, mit bahnbrechenden Arbeiten von David Rumelhart und John Hopfield zu Deep-Learning-Techniken, die zeigten, dass Computer aus dem Erlebnis lernen können.
Zwischen 1987 und 1997 führten jedoch sozioökonomische Faktoren, darunter der Dotcom-Boom, zu einem zweiten „KI-Winter“, in dem die Forschung fragmentierter und kommerziell eingeschränkter wurde.
Die Wende kam 1997, als IBMs Deep Blue den Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte – ein Meilenstein für die KI. Etwa zur gleichen Zeit trieb Judea Pearls Arbeit im Bereich der Wahrscheinlichkeits- und Entscheidungstheorie das Feld voran, und Pioniere wie Geoffrey Hinton weckten erneut das Interesse am Deep Learning und bereiteten damit die Stufe für das Wiederaufleben neuronaler Netzwerke. Obwohl das kommerzielle Interesse noch im Aufbau begriffen war, legten diese Innovationen den Grundstein für die nächste Wachstumsphase der KI.
2007 bis Gegenwart
Von 2007 bis 2018 sorgten Fortschritte im Cloud Computing dafür, dass Rechenleistung und KI-Infrastruktur zugänglicher wurden. Dies führte zu einer zunehmenden Akzeptanz, Innovation und Weiterentwicklung im Bereich des Machine Learning. Zu den Fortschritten gehörte eine faltendes neuronales Netzwerk (CNN)-Architektur namens AlexNet, die von Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton entwickelt wurde und den ImageNet-Wettbewerb gewann. Dabei wurde das Potenzial von Deep Learning bei der Image-Erkennung demonstriert. Außerdem meisterte Googles AlphaZero die Spiele Schach, Shogi und Go ohne menschliche Daten und verließ sich dabei auf das Selbstspiel.
Im Jahr 2022 wurden Chatbots, die künstliche Intelligenz (KI) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) nutzen, um menschenähnliche Gespräche zu führen und Aufgaben zu erledigen, wie ChatGPT von OpenAI, weithin für ihre Konversationsfähigkeiten bekannt, was das Interesse und die Entwicklung von KI erneuerte.
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning, Deep Learning und künstlicher Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Sammelbegriff für verschiedene Strategien und Techniken, die dazu dienen, Maschinen menschenähnlicher zu machen. KI umfasst alles von intelligenten Assistenten wie Alexa bis hin zu Staubsaugerrobotern und autonom fahrenden Autos. Obwohl Machine Learning und Deep Learning unter den Oberbegriff KI fallen, handelt es sich nicht bei allen KI-Aktivitäten um Machine Learning und Deep Learning. Beispielsweise weist generative KI menschenähnliche kreative Fähigkeiten auf und ist eine sehr fortgeschrittene Form des Deep Learning.
Machine Learning
Obwohl die Begriffe künstliche Intelligenz und Machine Learning an vielen Stellen synonym verwendet werden, ist maschinelles Lernen genau genommen einer von vielen anderen Zweigen der künstlichen Intelligenz. Es ist die Wissenschaft der Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen zur Korrelation von Daten. Computersysteme verwenden Machine-Learning-Algorithmen, um große Mengen an historischen Daten zu verarbeiten und Datenmuster zu erkennen. Im aktuellen Kontext bezieht sich Machine Learning auf eine Reihe statistischer Techniken, so genannte Machine-Learning-Modelle, die Sie unabhängig voneinander oder zur Unterstützung anderer komplexerer KI-Techniken verwenden können.
Weitere Informationen über Machine Learning
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Deep Learning
Deep Learning bringt Machine Learning noch einen Schritt weiter. Deep-Learning-Modelle verwenden neuronale Netzwerke, die zusammenarbeiten, um Informationen zu gewinnen und zu verarbeiten. Diese bestehen aus Millionen von Softwarekomponenten, die mikromathematische Operationen an kleinen Dateneinheiten durchführen, um ein größeres Problem zu lösen. Beispielsweise verarbeiten sie einzelne Pixel in einem Bild, um dieses Bild zu klassifizieren. Moderne KI-Systeme kombinieren oft mehrere tiefe neuronale Netzwerke, um komplexe Aufgaben wie das Schreiben von Gedichten oder das Erstellen von Bildern aus Textanfragen auszuführen.
Wie funktioniert KI?
KI-Systeme nutzen fortschrittliche Technologien, um Rohdaten – seien es Texte, Images, Videos oder Audiodateien – in aussagekräftige Insights umzuwandeln. Durch die Identifizierung von Mustern und Beziehungen in diesen Daten ermöglicht KI intelligente Entscheidungen in großem Maßstab. Diese Systeme werden anhand umfangreicher Datensätze trainiert, wodurch sie kontinuierlich lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können, ähnlich wie Menschen aus dem Erlebnis lernen. Mit jeder Interaktion werden KI-Modelle präziser, was Innovationen vorantreibt und Unternehmen neue Gelegenheiten eröffnet.
Neuronale Netzwerke
Künstliche neuronale Netzwerke bilden den Kern von Technologien für künstliche Intelligenz. Sie spiegeln die Verarbeitung wider, die in einem menschlichen Gehirn stattfindet. Ein Gehirn enthält Millionen von Neuronen, die Informationen verarbeiten und analysieren. Ein künstliches neuronales Netzwerk verwendet künstliche Neuronen, die Informationen gemeinsam verarbeiten. Jedes künstliche Neuron oder Knoten verwendet mathematische Berechnungen, um Informationen zu verarbeiten und komplexe Probleme zu lösen.
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Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwendet neuronale Netzwerke, um Textdaten zu interpretieren, zu verstehen und Bedeutung daraus zu gewinnen. Sie verwendet verschiedene Computertechniken, die sich auf das Dekodieren und Verstehen der menschlichen Sprache spezialisiert haben. Diese Techniken ermöglichen es Maschinen, Wörter, Grammatiksyntax und Wortkombinationen zu verarbeiten, um menschlichen Text zu verarbeiten und sogar neuen Text zu generieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist für die Zusammenfassung von Dokumenten in Chatbots und die Durchführung von Stimmungsanalysen von entscheidender Bedeutung.
Computervision
Computervision verwendet Deep-Learning-Techniken, um Informationen und Erkenntnisse aus Videos und Bildern zu extrahieren. Damit können Sie Online-Inhalte auf unangemessene Bilder hin überwachen, Gesichter erkennen und Bilddetails klassifizieren. Dies ist in allen Bereichen von entscheidender Bedeutung, von der Inhaltsmoderation bis hin zu autonomen Fahrzeugen, wo Entscheidungen in Sekundenbruchteilen entscheidend sind.
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Spracherkennung
Spracherkennungssoftware verwendet Deep-Learning-Modelle, um menschliche Sprache zu interpretieren, Wörter zu identifizieren und Bedeutungen zu erkennen. Die neuronalen Netzwerke können Sprache in Text umwandeln und Stimmungen anzeigen. Sie können Spracherkennung in Technologien wie virtuellen Assistenten und Callcenter-Software verwenden, um Bedeutungen zu erkennen und verwandte Aufgaben auszuführen.
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Generative KI
Generative KI bezieht sich auf Systeme künstlicher Intelligenz, die aus einfachen Prompts neue Inhalte und Artefakte wie Images, Videos, Text und Audio erstellen. Im Gegensatz zu früherer KI, die sich auf die Analyse von Daten beschränkte, nutzt generative KI Deep Learning und riesige Datensätze, um qualitativ hochwertige, menschenähnliche kreative Ergebnisse zu erzielen. Es ermöglicht zwar spannende kreative Anwendungen, es bestehen jedoch Bedenken in Bezug auf Vorurteile, schädliche Inhalte und geistiges Eigentum. Insgesamt stellt generative KI eine wichtige Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten dar, um menschliche Sprache sowie neue Inhalte und Artefakte auf menschenähnliche Weise zu generieren.
Was sind die wichtigsten Komponenten der KI-Anwendungsarchitektur?
Die Architektur der künstlichen Intelligenz besteht aus drei Kernschichten, die alle von einer robusten IT-Infrastruktur unterstützt werden, die die für den skalierenden Betrieb von KI erforderliche Rechenleistung und den erforderlichen Speicher bereitstellt. Jede Schicht spielt eine entscheidende Rolle für den reibungslosen Betrieb der KI, von der Datenverarbeitung bis hin zu komplexen Entscheidungsprozessen.
Schicht 1: Datenebene
KI basiert auf verschiedenen Technologien wie beispielsweise Machine Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennung. Im Mittelpunkt dieser Technologien stehen Daten, die die grundlegende Ebene der KI bilden. Diese Ebene konzentriert sich hauptsächlich auf die Aufbereitung der Daten für KI-Anwendungen.
Ebene 2: Modellebene
Die heutige künstliche Intelligenz nutzt vor allem Basis- und große Sprachmodelle, um komplexe digitale Aufgaben auszuführen. Basismodelle sind Deep-Learning-Modelle, die auf einem breiten Spektrum generalisierter und unbeschrifteter Daten trainiert wurden. Diese Modelle können auf der Grundlage von Prompts eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben mit einem hohen Maß an Genauigkeit ausführen.
Unternehmen verwenden vorhandene, vorab trainierte Basismodelle und passen sie mit internen Daten an, um vorhandenen Anwendungen KI-Funktionen hinzuzufügen oder neue KI-Anwendungen zu erstellen.
Es ist wichtig zu beachten, dass viele Unternehmen weiterhin Machine-Learning-Modelle für viele digitale Aufgaben verwenden. Machine-Learning-Modelle können in vielen Anwendungsfällen besser abschneiden als Basismodelle, und Entwickler künstlicher Intelligenz können flexibel die besten Modelle für bestimmte Aufgaben auswählen.
Weitere Informationen über Basismodelle »
Ebene 3: Anwendungsebene
Die dritte Ebene ist die Anwendungsebene, der kundenorientierte Teil der KI-Architektur. Sie können KI-Systeme bitten, bestimmte Aufgaben zu erledigen, Informationen zu generieren, Informationen bereitzustellen oder datengestützte Entscheidungen zu treffen. Die Anwendungsebene ermöglicht es Endbenutzern, mit KI-Systemen zu interagieren.
Wie nutzen Unternehmen die Möglichkeiten der KI?
Entdecken Sie einige Beispiele aus der Praxis, wie Unternehmen die Möglichkeiten der KI nutzen, um Innovationen voranzutreiben und die Effizienz zu steigern.
Chatbots und intelligente Assistenten
KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten verändern Kundeninteraktionen, indem sie menschenähnliche, kontextsensitive Gespräche ermöglichen. Sie zeichnen sich durch intelligente, kohärente Antworten auf Anfragen in natürlicher Sprache aus, wenn es um Kundensupport, virtuelle Hilfe und Inhaltserstellung geht. Diese KI-Modelle lernen kontinuierlich dazu und verbessern sich im Laufe der Zeit, wodurch ein personalisiertes Erlebnis gewährleistet wird, das die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz steigert.
Deriv, einer der weltweit größten Online-Broker, hat einen KI-gestützten Assistenten implementiert, um Daten über Kundensupport-, Marketing- und Rekrutierungsplattformen hinweg zu verwalten. Durch den Einsatz von KI konnte Deriv die Einarbeitungszeit für neue Mitarbeiter um 45 % reduzieren und den Zeitaufwand für Rekrutierungsaufgaben um 50 % senken.
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)
KI vereinfacht die Extraktion aussagekräftiger Daten aus unstrukturierten Formaten wie E-Mails, PDFs und Bildern und wandelt diese in verwertbare Erkenntnisse um. Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) nutzt fortschrittliche Technologien wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Deep Learning und Computer Vision, um dokumentenintensive Workflows zu optimieren.
HM Land Registry (HMLR), die die Eigentumsrechte für über 87 % von England und Wales verwaltet, bereitete KI zur automatisierten Abwicklung des Dokumentenvergleichs vor. Mit KI konnten sie die Zeit für die Dokumentenprüfung um 50 % reduzieren und den Genehmigungsprozess für Eigentumsübertragungen beschleunigen. Erfahren Sie, wie HMLR Amazon Textract einsetzt.
Überwachung der Anwendungsleistung (APM)
KI-basierte Überwachung der Anwendungsleistung unterstützt Unternehmen dabei, Spitzenleistungen aufrechtzuerhalten, indem Probleme vorhergesagt und verhindert werden, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken. Diese Tools analysieren historische Daten, um proaktive Lösungen zu empfehlen und so eine kontinuierliche Betriebszeit und Betriebseffizienz sicherzustellen.
Atlassian setzt auf KI-gestützte APM-Tools, um Anwendungsprobleme kontinuierlich zu überwachen und zu priorisieren. Durch die Nutzung von Empfehlungen aus Machine Learning können ihre Teams Leistungsprobleme schneller lösen und die Zuverlässigkeit der Anwendungen verbessern. Weitere Informationen zu APM.
Was ist das Potenzial von KI-Technologien?
KI bietet eine breite Palette leistungsstarker Technologien, die Branchen verändern und Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen. Hier sind die wichtigsten KI-Funktionen, die Sie nutzen können, um Ihre Abläufe zu innovieren und zu skalieren.
Generierung von Images
KI wandelt einfache Textbeschreibungen in Sekundenschnelle in hochwertige, realistische Bilder um. Wenn Sie beispielsweise einen Prompt wie „Sonnenuntergang über den Bergen“ eingeben, kann KI im Handumdrehen atemberaubende Bilder erzeugen. Diese bahnbrechende Technologie revolutioniert Kreativbranchen wie Marketing, Unterhaltung und Design und beschleunigt den Prozess der Inhaltserstellung dramatisch.
Textgenerierung
KI kann menschenähnlichen Text automatisch generieren, von kurzen Inhalten wie E-Mails bis hin zu komplexen Berichten. Diese Technologie ist in den Bereichen Kundensupport, Marketing und Inhaltserstellung weit verbreitet. Sie steigert die Effizienz und spart wertvolle Zeit, indem sie den Schreibprozess optimiert.
Sprachgenerierung und Spracherkennung
Die KI-gestützte Sprachgenerierung erzeugt natürliche, menschenähnliche Sprache, während die Spracherkennung es Maschinen ermöglicht, gesprochene Wörter zu verstehen und zu verarbeiten. Diese Technologien sind der Schlüssel zur Bereitstellung nahtloser, sprachgesteuerter Erlebnisse durch virtuelle Assistenten wie Alexa und zur Verbesserung des Kundenservices, intelligenter Geräte und barrierefreier Lösungen.
Multimodale KI
Die multimodale KI integriert Text-, Bild- und Audiodaten, um ein umfassenderes Verständnis komplexer Inhalte zu ermöglichen. Durch das gleichzeitige Erkennen von Objekten, das Transkribieren von Sprache und das Interpretieren von Bildschirmtext liefert multimodale KI erweiterte Einblicke in Echtzeit. Diese Fähigkeit ist für Branchen, die KI für Videoanalysen, autonome Fahrzeuge und mehr nutzen, von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht intelligentere, schnellere Entscheidungen und eröffnet neue Innovationsmöglichkeiten.
Wie verändert KI Branchen heute?
Die KI revolutioniert Branchen, treibt Innovationen voran, automatisiert komplexe Prozesse und bietet außergewöhnliche Benutzererlebnisse in großem Maßstab.
Inhaltsempfehlungen
KI unterstützt Empfehlungsmaschinen für führende Streaming-Dienste wie Netflix und Spotify und analysiert die Benutzerpräferenzen, um personalisierte Inhaltsvorschläge zu unterbreiten. Durch die Aufrechterhaltung der Kundenbindung hilft KI Unternehmen, die Kundenbindung zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Personalisiertes Einkaufen
E-Commerce-Plattformen verwenden KI, um personalisierte Produktempfehlungen auf der Grundlage des Browserverlaufs und der Präferenzen der Kunden bereitzustellen, was zu höheren Umsätzen und besseren Einkaufserlebnissen führt.
Gesundheitswesen
KI verändert das Gesundheitswesen mit fortschrittlicher Diagnostik, Behandlungsplanung und Patientenüberwachung. KI-Systeme können medizinische Bilder analysieren, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen, und helfen dabei, Behandlungspläne auf der Grundlage von Patientenanamnese und Daten anzupassen.
Datenverkehrsmanagement
KI optimiert Verkehrsströme durch die Analyse von Echtzeitdaten, die Vorhersage von Verkehrsmustern und die Empfehlung alternativer Routen. Dies verbessert die Transporteffizienz, reduziert Staus und trägt zur Senkung der Emissionen bei.
Naturschutz
KI ist ein leistungsstarkes Instrument für Naturschutzmaßnahmen und hilft dabei, Wildtiere zu beobachten, die Entwaldung zu bekämpfen und Wilderei mit KI-gestützten Drohnen und Satellitenbildern zu verhindern. Die Echtzeitüberwachungsfunktionen von KI verändern die Umweltschutzstrategien.
Welche Vorteile bietet KI für die Transformation von Unternehmen?
Ihr Unternehmen kann die Leistungsfähigkeit von KI nutzen, um Abläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Innovationen zu skalieren.
Intelligent automatisieren
KI-gesteuerte Systeme sind in der Lage, Daten wie Rechnungen intelligent zu scannen und zu erfassen, unabhängig von der Vorlage, Informationen anhand verschiedener Kriterien wie Lieferant oder Region zu klassifizieren und sogar Fehler zu erkennen, um eine reibungslose Zahlungsabwicklung mit minimalem manuellem Aufwand zu gewährleisten.
Produktivität steigern
KI unterstützt Wissensarbeiter, indem sie ihnen sofort und im Kontext Zugriff auf wichtige Informationen bietet. Ob es sich um Angehörige der Gesundheitsberufe handelt, die Patientenakten abrufen, oder um Mitarbeiter von Fluggesellschaften, die Flugdaten abrufen – KI optimiert diese Aufgaben und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Beispielsweise implementierte Ryanair, Europas größte Fluggesellschaft, KI-Systeme, um die Produktivität und Zufriedenheit der Mitarbeiter zu steigern und das Abrufen von Informationen schneller und effizienter zu gestalten.
Lösen von komplexen Problemen
KI zeichnet sich durch die Analyse riesiger Datensätze aus, um Muster zu identifizieren und Erkenntnisse zu gewinnen, mit denen selbst komplexe Herausforderungen gelöst werden können. Branchen wie Fertigung und Gesundheitswesen können KI nutzen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, z. B. bei der Festlegung optimaler Wartungspläne durch die Analyse von Maschinendaten und Nutzungsberichten, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. KI kann auch Bereiche wie die Genomforschung revolutionieren und dazu beitragen, Durchbrüche in der Wirkstoffforschung und -innovation zu beschleunigen.
Neue Kundenerlebnisse schaffen
KI hilft Unternehmen dabei, personalisierte, sichere und ansprechende Kundenerlebnisse zu bieten. Durch die Kombination von Kundenprofildaten mit Produkt- oder Serviceinformationen bietet KI Empfehlungen in Echtzeit und maßgeschneiderte Lösungen, die das Engagement verbessern. Lonely Planet nutzte beispielsweise KI, um kuratierte Reiserouten für Kunden zu erstellen, wodurch der Zeitaufwand um 80 % reduziert und gleichzeitig personalisierte Reiseempfehlungen in großem Maßstab bereitgestellt wurden.
Wie erschließen KI-Services und Tools Geschäftspotenziale?
Generative KI
Beschleunigen Sie generative KI-Innovationen mit Sicherheit, Datenschutz und einer Auswahl an führenden Basismodellen (FMs) auf Unternehmensebene. Dank eines datenorientierten Ansatzes und einer hochmodernen Infrastruktur bietet AWS höchste Leistung bei gleichzeitiger Kostenoptimierung. Unternehmen aller Größen vertrauen darauf, dass AWS ihre Prototypen und Demos in reale Innovationen und messbare Produktivitätssteigerungen umsetzt.
Entdecken Sie generative KI-Services und Tools
KI-Services
Die vortrainierten KI-Services von AWS bieten eine fertige Intelligenz für Ihre Anwendungen und Workflows. KI-Services können ganz leicht mit Ihren Anwendungen integriert werden, um gängige Anwendungsfälle wie personalisierte Empfehlungen, die Modernisierung Ihres Kontaktcenters, Sicherheitsverbesserung und die Steigerung der Kundenbindung zu lösen.
Machine Learning
Gewinnen Sie tiefere Einblicke aus Ihren Daten und senken Sie gleichzeitig die Kosten mit Machine Learning (ML). AWS unterstützt Sie in jeder Phase Ihrer ML-Einführung mit den umfassendsten ML-Services und einer speziell entwickelten Infrastruktur. Amazon SageMaker erleichtert es, Machine-Learning- und Basismodelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Mit SageMaker haben Datenwissenschaftler und ML-Techniker die Flexibilität und detaillierte Kontrolle über Infrastruktur und Tools, um über 250 FMs vorab zu trainieren, zu evaluieren, anzupassen und bereitzustellen, um Leistung, Latenz und Kosten zu optimieren.
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KI-Infrastruktur
Mit dem Wachstum der KI gehen die zunehmende Nutzung, Verwaltung und Kosten von Infrastrukturressourcen einher. Um die Leistung zu maximieren, die Kosten zu senken und die Komplexität bei der Schulung und Bereitstellung von Basismodellen für die Produktion zu vermeiden, bietet AWS eine spezielle Infrastruktur, die für Ihre KI-Anwendungsfälle optimiert ist.
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Datengrundlage für KI
Nur AWS bietet den umfassendsten Satz an Datenfunktionen für eine End-to-End-Datengrundlage, die alle Workloads und Anwendungsfälle unterstützt, einschließlich generativer KI. Stellen Sie schnell und einfach eine Verbindung zu all Ihren Daten her und bearbeiten Sie diese mit einer End-to-End-Daten-Governance, die Ihren Teams hilft, mit Zuversicht schneller voranzukommen. Und da die KI in unsere Datenservices integriert ist, erleichtert AWS die Komplexität des Datenmanagements, sodass Sie weniger Zeit mit der Verwaltung von Daten und mehr Zeit damit verbringen, den Wert daraus zu ziehen.
Was ist verantwortungsvolle KI?
Verantwortungsvolle KI berücksichtigt die gesellschaftlichen und ökologischen Auswirkungen von KI-Systemen und gewährleistet gleichzeitig Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit bei der Entwicklung und Nutzung von KI. Da KI zunehmend transformativ wirkt, stehen Unternehmen vor der Aufgabe, Systeme zu entwickeln, die Innovationen vorantreiben, ohne die bürgerlichen Freiheiten oder Menschenrechte zu verletzen. Bei AWS setzen wir uns für eine verantwortungsvolle Entwicklung von KI ein. Wir verfolgen einen menschenzentrierten Ansatz, der Bildung, Wissenschaft und unsere Kunden in den Mittelpunkt stellt, um verantwortungsvolle KI in den gesamten Lebenszyklus von KI zu integrieren, mit Tools wie Integritätsschutz für Amazon Bedrock, Amazon SageMaker Clarify und vielem mehr.
Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung künstlicher Intelligenz?
Obwohl KI ein immenses Potenzial bietet, gibt es wesentliche Herausforderungen, die Unternehmen bewältigen müssen, um ihren Wert voll auszuschöpfen.
KI-Governance
Die Richtlinien zur Daten-Governance müssen den gesetzlichen Beschränkungen und Datenschutzgesetzen entsprechen. Um KI zu implementieren, müssen Sie Datenqualität, Datenschutz und Sicherheit verwalten. Sie sind für den Schutz der Kundendaten und der Privatsphäre verantwortlich. Um die Datensicherheit zu verwalten, sollte Ihr Unternehmen verstehen, wie KI-Modelle auf jeder Ebene Kundendaten verwenden und mit ihnen interagieren.
Technische Schwierigkeiten
Die Schulung von KI mit Machine Learning verbraucht enorme Ressourcen. Ein hoher Schwellenwert an Rechenleistung ist für das Funktionieren von Deep-Learning-Technologien unerlässlich. Sie benötigen eine robuste Recheninfrastruktur, um KI-Anwendungen auszuführen und Ihre Modelle zu trainieren. Rechenleistung kann kostspielig sein und die Skalierbarkeit Ihrer KI-Systeme einschränken.
Dateneinschränkungen
Um unvoreingenommene KI-Systeme zu trainieren, müssen Sie riesige Datenmengen eingeben. Sie müssen über ausreichende Speicherkapazität verfügen, um die Schulungsdaten zu verwalten und zu verarbeiten. Ebenso müssen Sie über effektive Management- und Datenqualitätsprozesse verfügen, um die Richtigkeit der Daten sicherzustellen, die Sie für Schulungen verwenden.
Wie kann ich künstliche Intelligenz für mein Unternehmen verwenden?
Um mit dem Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen zu beginnen, identifizieren Sie Bereiche, in denen KI die Effizienz verbessern kann, beispielsweise die Automatisierung des Kundenservice mit Chatbots, die Analyse von Daten für eine bessere Entscheidungsfindung oder die Personalisierung von Marketingbemühungen. Tools wie prädiktive Analytik, KI-gesteuerte Inhaltsgenerierung und Empfehlungssysteme können dazu beitragen, das Geschäftswachstum voranzutreiben.
Wie kann ich künstliche Intelligenz in meinem Alltag nutzen?
Mithilfe virtueller Assistenten wie Alexa oder Smart-Home-Geräten, die Aufgaben automatisieren, können Sie KI im täglichen Leben verwenden. Darüber hinaus können KI-gestützte Apps für Fitness-Tracking, Sprachenlernen und Budgetierung alltägliche Aktivitäten effizienter und auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten gestalten.
Was ist KI-Innovation in AWS und wie kann man sie entwickeln und skalieren?
Gestalten Sie das Erlebnis der Kunden neu und optimieren Sie Ihre Abläufe mit den umfassendsten Services im Bereich künstliche Intelligenz und Machine Learning.
Mit einem bewährten KI-Marktführer entwickeln
Skalieren Sie die nächste Innovationswelle im Bereich KI, indem Sie auf die mehr als 25 Jahre wegweisende KI-Erfahrung von Amazon zurückgreifen. AWS macht KI für mehr Menschen zugänglich – von Entwicklern und Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanalysten und Studenten. Mit dem umfassendsten Angebot an KI-Services, -Tools und -Ressourcen bietet AWS über 100 000 Kunden fundiertes Fachwissen, um die Anforderungen ihres Unternehmens zu erfüllen und den Wert ihrer Daten auszuschöpfen. Sicherheit, Datenschutz und verantwortungsvolle KI waren noch nie so wichtig wie heute. Kunden können mit AWS auf der Grundlage von Datenschutz, durchgängiger Sicherheit und KI-Governance aufbauen und skalieren, um sich in einem noch nie dagewesenen Tempo zu verändern.
Was ist generatives KI-Training für Anfänger?
KI-Training beginnt in der Regel mit den Grundlagen des Programmierens und der Computerwissenschaft. Sie sollten Sprachen wie Python sowie Mathematik, Statistik und lineare Algebra lernen.
Anschließend können Sie mit einem spezialisierteren Training fortfahren. Erwerben Sie einen Master-Abschluss in künstlicher Intelligenz, Machine Learning oder Datenwissenschaften, um ein tieferes Verständnis und praktische Erfahrung zu erlangen. Diese Programme befassen sich in der Regel eingehend mit Themen wie neuronalen Netzwerken, natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision.
Die formalisierte schulische Ausbildung ist jedoch nicht der einzige Weg. Sie können Online-Kurse verwenden, um in Ihrem eigenen Tempo zu lernen und bestimmte Fähigkeiten zu erlernen. Beispielsweise umfasst das generative KI-Training in AWS Zertifizierungen durch AWS-Experten zu Themen wie:
Wie kann AWS Ihre Anforderungen an künstliche Intelligenz unterstützen?
AWS macht KI für mehr Menschen zugänglich – von Entwicklern und Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanteilen und Studenten. Mit dem umfassendsten Angebot an KI-Services, -Tools und -Ressourcen bietet AWS über 100 000 Kunden fundiertes Fachwissen, um ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen und den Wert ihrer Daten auszuschöpfen. Kunden können mit AWS auf der Grundlage von Datenschutz, durchgängiger Sicherheit und KI-Governance aufbauen und skalieren, um sich in einem noch nie dagewesenen Tempo zu verändern. KI in AWS umfasst vorgeschulte KI-Services für vorgefertigte Intelligenz und KI-Infrastruktur, um die Leistung zu maximieren und die Kosten zu senken.
AWS macht KI für mehr Menschen zugänglich – von Entwicklern und Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanteilen und Studenten. Mit dem umfassendsten Angebot an KI-Services, -Tools und -Ressourcen bietet AWS über 100 000 Kunden fundiertes Fachwissen, um ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen und den Wert ihrer Daten auszuschöpfen. Kunden können mit AWS auf der Grundlage von Datenschutz, durchgängiger Sicherheit und KI-Governance aufbauen und skalieren, um sich in einem noch nie dagewesenen Tempo zu verändern.
KI in AWS umfasst vorgeschulte KI-Services für vorgefertigte Intelligenz und KI-Infrastruktur, um die Leistung zu maximieren und die Kosten zu senken.
Beispiele für vorgeschulte Dienste:
- Amazon Rekognition zur Automatisierung, Optimierung und Skalierung von Bilderkennung und Videoanalyse.
- Amazon Textract zum Extrahieren von gedrucktem Text, Analysieren von Handschriften und automatisches Erfassen von Daten aus beliebigen Dokumenten.
- Amazon Transcribe zur Umwandlung von Sprache in Text, zur Extraktion wichtiger Geschäftserkenntnisse aus Videodateien und zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse.
Beispiele für KI-Infrastruktur:
- Amazon Bedrock bietet eine Auswahl an leistungsstarken FMs und eine breite Palette von Funktionen. Sie können mit verschiedenen Top-FMs experimentieren und sie privat an Ihre Daten anpassen.
- Amazon SageMaker bietet Tools, mit denen FMs von Grund auf vorgeschult werden können, um sie intern zu verwenden.
- Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Trn1 Instances, die mit AWS Trainium Chips betrieben werden, sind speziell für das hochleistungsfähige Deep-Learning-Training (DL) generativer KI-Modelle konzipiert.
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