Was ist eine KI-Anwendung?

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Künstliche Intelligenz (AI) bezieht sich auf Systeme, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern , z. B. Vernunft, Problemlösung, Wahrnehmung und Sprachverständnis. Verantwortungsvolle KI: betont Fairness, Transparenz und ethische Nutzung von KI-Technologien.

Wichtige KI-Workloads:

  • Generative KI
  • Agents und Automatisierung
  • Speech
  • Textanalyse
  • Computer Vision
  • Informationsextraktion

All diese Workloads basieren auf der Grundlage des maschinellen Lernens.

Abbildung der oben aufgeführten Arbeitslasten.

KI ist das breitere Ziel – Systeme zu schaffen, die menschliche Intelligenz nachahmen. Machine Learning (ML) ist die primäre Methode, mit der wir KI erreichen und durch datengesteuerte Algorithmen möglich werden. Im Allgemeinen ermöglicht ML Computern das Erlernen von Mustern aus Daten und die Verbesserung der Leistung ohne explizite Programmierung.

Typen des Maschinellen Lernens

  • Überwachtes und nicht überwachtes Lernen: z. B. Regression (überwacht) für die Vorhersage von Preisen, Klassifizierung (überwacht) für die Spamerkennung und Clustering (nicht überwacht) für die Kundensegmentierung.
  • Deep Learning: Ein spezialisierter Zweig von ML, der neurale Netzwerke mit mehreren Ebenen für Aufgaben wie Bilderkennung und Sprachsynthese verwendet. Deep Learning bietet die Grundlage durch neurale Netzwerke, die komplexe Muster aus massiven Datasets lernen.
  • Generative KI: Verwendet Deep Learning-Funktionen, um neue Inhalte – Text, Bilder, Audio, Code – zu erstellen, anstatt nur Ergebnisse zu klassifizieren oder vorherzusagen.

KI-Anwendungen

Eine KI-Anwendung ist eine Softwarelösung, die KI-Techniken wie Computervision, Spracherkennung und Informationsextraktion verwendet, um Aufgaben auszuführen, die in der Regel menschliche Intelligenz erfordern. Diese Anwendungen können Eingaben verstehen, logisch denken, lernen und in einer Weise reagieren, die adaptiver und intelligenter wirkt als herkömmliche Software.

KI-Anwendungen sind:

  • Modellgestützte Modelle: Sie verwenden trainierte Modelle, um Eingaben zu verarbeiten und Ausgaben zu generieren, z. B. Text, Bilder oder Entscheidungen.
  • Dynamisch: Im Gegensatz zu statischen Programmen können KI-Apps im Laufe der Zeit durch Umschulungen oder Feinabstimmungen verbessert werden.

Zu den typischen Interaktionsmöglichkeiten von Menschen mit KI-Anwendungen gehören:

  • Unterhaltungsschnittstellen: Benutzer interagieren über Chatbots oder Sprachassistenten (z. B. Fragen stellen, Empfehlungen erhalten).
  • Eingebettete Features: KI ist in Apps für Aufgaben wie AutoVervollständigen, Bilderkennung oder Betrugserkennung integriert.
  • Entscheidungsunterstützung: KI-Anwendungen bieten Einblicke oder Vorhersagen, um Benutzern bei der Entscheidungsfindung zu helfen (z. B. personalisiertes Einkaufen, medizinische Diagnose).
  • Automatisierung: Sie verarbeiten sich wiederholende Aufgaben, z. B. die Dokumentverarbeitung oder den Kundendienst, verringern den manuellen Aufwand.

Einige Beispiele für KI-Anwendungen für verschiedene Branchen sind:

  • Gesundheitswesen: KI-gestützte Diagnosetools, die medizinische Bilder (wie Röntgenstrahlen oder MRIs) analysieren, um Ärzten zu helfen, Krankheiten genauer und schneller zu erkennen.
  • Finanzen: Betrugserkennungssysteme, die KI verwenden, um Transaktionen in Echtzeit zu überwachen und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, um Finanzverbrechen zu verhindern.
  • Einzelhandel: Personalisierte Empfehlungsmodule, die das Kundenverhalten und die Vorlieben analysieren, um Produkte vorzuschlagen und das Einkaufserlebnis zu verbessern.
  • Fertigung: Lösungen für vorausschauende Wartung, die KI verwenden, um Geräte zu überwachen und vorherzusagen, wann Maschinen voraussichtlich ausfallen, wodurch Ausfallzeiten und Wartungskosten reduziert werden.
  • Bildung: Intelligente Tutoring-Systeme, die sich an den Lernstil und das Tempo jedes Schülers anpassen, um angepasstes Feedback und Unterstützung zur Verbesserung der Lernergebnisse bereitzustellen.

Als Nächstes betrachten wir jede Komponente einer KI-Anwendung in Bezug auf Microsoft-Technologien.