Einsteigerfreundlicher Leitfaden

Künstliche
Intelligenz
verstehen

Ein Buch, das hält, was es verspricht: Ein klarer, strukturierter und praxisnaher Zugang zur Welt der KI. Von den mathematischen Grundlagen bis zu autonomen Agenten – verständlich erklärt für jedermann.

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Inhaltsverzeichnis

✅ Aktueller Stand (April 2025) – ✅ 280+ Seiten

Das Besondere: Die KI schreibt über KI

"Dieses Buch ist in intensiver Auseinandersetzung mit ChatGPT entstanden. Der Entwurf war so strukturiert und stimmig, dass ich beschloss, ihn nicht als bloße Übung, sondern als vollständiges Buch auszuarbeiten. Statt wie früher nur zu lesen, habe ich mich durch aktives Mitgestalten in das Thema eingearbeitet."

– Michael Plein, Einleitung

Warum Sie dieses Buch lesen sollten

KI ist mehr als ein technisches Tool – es ist ein kultureller Wendepunkt.
Dieses Buch bereitet Sie auf die Veränderungen vor.

Zukunftssicher

Die nächsten 2, 5 und 10 Jahre im Blick: Wie sich Arbeitswelt und Gesellschaft durch humanoide Roboter und Agenten wandeln werden.

Klarheit statt Hype

Verstehen Sie den Unterschied zwischen 'stochastischen Papageien' und echten Denkfähigkeiten. Keine falschen Versprechungen.

Komplexität geordnet

Ob LLMs, RAG, Quanten-Computing oder Bayes-Statistik – Themen werden in modular aufgebauten, gut lesbaren Abschnitten erklärt.

Menschliche Perspektive

Setzt sich tiefgehend mit der Frage nach kreativer Intelligenz und künstlichem Bewusstsein auseinander (Descartes, Steiner, Chalmers).

Kein Coden nötig

Erfahren Sie, wie Sie mit No-Code und Low-Code-Plattformen eigene KI-Lösungen bauen können, ohne Programmierer zu sein.

Praxisorientiert

Mit konkreten Beispielen für heutige Tools (Suno, Midjourney, DALL-E 3) und Anleitungen für den Einstieg (Chapter 9).

Ein Blick in das Inhaltsverzeichnis

CH 01 : Einführung in Künstliche Intelligenz

1.1 Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

1.2 Kurze Geschichte der Künstlichen Intelligenz

1.3 Formen der Künstlichen Intelligenz

1.4 Wie KI funktioniert

1.5 Chancen & Risiken

1.6 Ethik & Verantwortung

CH 02 : Machine Learning & Deep Learning

2.1 Die wichtigsten KI-Ansätze 47

2.2 Machine Learning – Lernen aus Daten

2.3 Deep Learning – Lernen mit neuronalen Netzen

2.4 Entscheidungsoptimierung – systematisch entscheiden

2.5 Probabilistische KI – Umgang mit Unsicherheit

2.6 Evolutionäre Algorithmen und Schwarmintelligenz

2.7 KI-Baukasten

CH 03 : Grundlagen der Wahrscheinlichkeit

3.1 Wahrscheinlichkeitsrechnung

3.2 Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeit

3.3 Bayessche Statistik – Denken in Wahrscheinlichkeiten

3.4 Zufallsgeneratoren und stochastische Prozesse

3.5 Schlüssel zur intelligenten KI

CH 04 : KI-Algorithmen im Überblick

4.1 Warum verschiedene Algorithmen wichtig sind

4.2 Entscheidungsbäume und Random Forests

4.3 K-Nearest Neighbors (k-NN)

4.4 Lineare und logistische Regression

4.5 Support Vector Machines (SVM)

4.6 Neuronale Netze und Backpropagation

4.7 Reinforcement Learning

4.8 Supervised, unsupervised und Reinforcement Learning

CH 05 : Large Language Models (LLMs)

5.1 Bedeutung von Large Language Models

5.2 Was sind Large Language Models?

5.3 Transformer-Modelle

5.4 Training, Tokenisierung und Embeddings

5.5 Anwendungen von LLMs in der Praxis

5.6 Herausforderungen und Grenzen von LLMs

5.7 Ausblick – Wohin entwickeln sich LLMs?

CH 06 : Modelle, Tools, Workflows und Agenten

6.1 Einführung

6.2 KI-Modelle

6.3 KI-Tools

6.4 KI-Workflows

6.5 KI-Agenten

6.6 KI-Systeme

CH 07 : KI-Lösung verwirklichen

7.1 Die praktische Umsetzung

7.2 Datenbasis

7.3 Trainingspipeline

7.4 Metriken

7.5 Overfitting und Generalisierung

7.6 No-Code und Low-Code

7.7 KI erfolgreich Gestalten

CH 08 : Wichtige Themen für die Zukunft

8.1 Explainable AI (XAI)

8.2 Edge AI und Federated Learning

8.3 Multimodale KI

8.4 Arbeit und Gesellschaft im Wandel

8.5 Künstliches Bewusstsein

8.6 Kreative Intelligenz

8.7 Quanten-Computing

8.8 Die nächsten 2, 5 und 10 Jahre

CH 09 : Einstieg in die Praxis

9.1 Praktische KI-Erfahrung

9.2 OpenAI: ChatGPT Playground & API

9.3 Hugging Face: Modelle und Datasets

9.4 Teachable Machine & RunwayML

9.5 Google Colab & Python-Notebooks

9.6 Erste kleine KI-Projekte

Anhang : Glossar

Über 20 Seiten Definitionen der wichtigsten Fachbegriffe.

Über den Autor

Michael Plein

Seit mehr als drei Jahrzehnten begleitet Michael Plein Menschen bei der Einführung und Nutzung digitaler Technologien. Als Erwachsenenbildner und Anwendungsberater bringt er langjährige Erfahrung in der Vermittlung komplexer Inhalte mit. Sein Ziel ist es, Wissen nicht als abstrakte Theorie, sondern als handfestes Werkzeug für den Alltag und das Berufsleben zu vermitteln.

Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Zukunft der Künstlichen Intelligenz.

Das Buch ist als Taschenbuch und Kindle-Edition verfügbar.
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