KI verstehen in 10 Minuten // deutsch

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Künstliche Intelligenz wirkt oft wie ein ungreifbares Mysterium: unendlich viele Parameter, riesige Modelle, Ergebnisse, die man zwar sieht, aber kaum nachvollziehen kann. Viele glauben deshalb, KI sei per se unverständlich – ein schwarzer Kasten, den man hinnehmen muss. Genau hier liegt das Problem: Wer KI nur benutzt, ohne sie zu verstehen, läuft Gefahr, Entscheidungen blind zu übernehmen.

Doch das Prinzip, nach dem KI arbeitet, ist viel einfacher, als es scheint. Die Grundidee lässt sich so weit herunterbrechen, dass sie jeder nachvollziehen kann – ohne Vorkenntnisse, ohne Formeln, ohne Mathe-Trauma. Wer das einmal verstanden hat, erkennt: KI ist kein Zauber, sondern angewandte Logik, Statistik und saubere Datenarbeit. Und genau dieses Verständnis ist entscheidend, wenn KI nicht nur in der Theorie spannend sein soll, sondern im Alltag verlässlich eingesetzt werden soll.

Golo Roden, Gründer und CTO der the native web GmbH, zeigt in diesem Video, wie man diesen Zugang findet. Statt sich in Details zu verlieren, geht es um die zentralen Prinzipien, die hinter nahezu allen KI-Verfahren stecken – von einfachen Clustern bis zu modernen Sprachmodellen. Wer das Video schaut, gewinnt einen klaren Blick auf Chancen und Grenzen von KI und weiß, worauf es ankommt, wenn man Künstliche Intelligenz wirklich nutzen will.

Planst Du mit Deinem Team ein neues Softwareprojekt? Wir beraten Euch bei der Konzeption, Architektur und Entwicklung. Gemeinsam mit Euch stellen wir Leitplanken und Wegweiser auf und sorgen für eine gemeinsame Sprache zwischen Fachlichkeit und Technologie – damit Eure Softwareentwicklung von Anfang an den richtigen Kurs einschlägt und nachhaltige Erfolge erzielt. Interesse? Dann melde Dich gerne bei uns:

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00:00 – Einleitung
02:09 – Clustering als typische KI-Aufgabe
02:50 – Wie k-Means funktioniert
04:12 – Der Einfluss des Zufalls
04:36 – KI ist nicht deterministisch
05:09 – Ein komplexeres Beispiel
05:54 – Relevante Kriterien auswählen
07:03 – Absolute Wahrheit vs Interpretation
07:53 – Das Problem mit den Daten
09:02 – Warum Daten normalisiert werden müssen
10:03 – Ergebnisse hängen von der Datenvorbereitung ab
10:22 – Datenqualität als Fundament
10:54 – Hochdimensionale KI-Modelle
11:52 – Nicht-intuitive Räume
12:27 – KI findet (lediglich) Muster
13:22 – Die passende Architektur für KI

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