Was meint „KI“ wirklich?
Unter Künstlicher Intelligenz verstehen wir Systeme, die Aufgaben lösen, für die bislang menschliche Intelligenz nötig war – z. B. Sprache verstehen, Bilder erkennen oder Entscheidungen vorbereiten.
Historisch begann KI regelbasiert (IF‑THEN‑Wissen). Heute dominiert datengetriebene KI: Modelle lernen Muster aus Daten, statt Regeln manuell zu pflegen.
Von Regeln zu Lernen: Der Paradigmenwechsel
Regelbasierte KI ist transparent, aber schwer zu pflegen. Machine Learning lernt Muster aus Beispielen. Supervised Learning nutzt gelabelte Daten (E‑Mails „spam“/„ham“), Unsupervised sucht Strukturen (Cluster).
Deep Learning verwendet viele Schichten („neural“) und eignet sich für Sprache, Bilder und komplexe Signale.
Die Pipeline – so entsteht eine KI‑Lösung
1) Problem & Metrik definieren (z. B. F1‑Score). 2) Daten sammeln & bereinigen. 3) Features bauen. 4) Modell wählen & trainieren. 5) Validieren & testen. 6) Deployen & überwachen.
Im dualen Studium setzt du das wöchentlich um: Zwei Tage Theorie (Mathe, Algorithmen), drei Tage Praxis (Daten anbinden, Experimente fahren, Ergebnisse dokumentieren).
Beispiele aus der Praxis
NLP‑Assistent an der Hochschule (FAQ‑Bot), Bildklassifikation für Qualitätsprüfung im Unternehmen, Forecasting für Bestände oder Nachfrage.
Wichtig: Qualität schlägt Komplexität. Ein solides, erklärbares Modell mit guter Datenbasis ist oft besser als ein riesiges Netz ohne Monitoring.
Risiken & Verantwortung
KI ist nur so gut wie ihre Daten. Bias, Datenschutz und Sicherheit gehören zum Pflichtprogramm. Dokumentiere Datenquellen, nutze Datenschutzeinstellungen, anonymisiere und prüfe Fairness‑Metriken.
Transparenz schafft Vertrauen: Modellkarten, Datenkarten und klare Grenzen der Aussagekraft.
Dein Einstieg – Schritt für Schritt
Starte mit einem kleinen Klassifikationsprojekt (z. B. Text oder Tabellendaten), dokumentiere Metriken & Fehler. Baue dann schrittweise Komplexität auf (Hyperparameter, Pipelines, Deployment).
Ziel im dualen Studium: Jede Vorlesung + eine kleine Umsetzung im Unternehmen = sichtbarer Fortschritt und Portfolio‑Wachstum.
Nächster Schritt: Nutze das 2+3‑Wochenmodell clever – blocke 2 Tage für die Hochschule (Theorie & Übung) und 3 Tage fürs Unternehmen (Praxis & Umsetzung). Dokumentiere wöchentlich eine „Weeknote“ (3 Learnings, 2 Ergebnisse, 1 Ziel).
Finanzen: In unseren dualen Programmen liegt das Gehalt typischerweise bei 1.400–1.600 € brutto/Monat; die Studiengebühren übernimmt dein Praxispartner immer vollständig.