Was ist Künstliche Intelligenz und wie funktionieren ChatGPT & Co. eigentlich? In diesem Abschnitt lernen Sie zentrale Grundbegriffe wie den Turing-Test, maschinelles Lernen, neuronale Netze und Bias kennen und erhalten einen Einblick in die Funktionsweise moderner KI-Modelle, ihre Fähigkeiten, Grenzen und gesellschaftlichen Auswirkungen.

Welche Typen von Künstlicher Intelligenz gibt es und wie lernen Maschinen? In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie sich KI-Systeme nach Reichweite und Lernparadigma unterscheiden lassen, welche Verfahren im Hochschulkontext relevant sind und was hinter Begriffen wie "starke KI", "überwachtes Lernen" oder "Reinforcement Learning" steckt.

Wie lernen neuronale Netze und was macht moderne KI-Systeme so leistungsfähig? In diesem Abschnitt erhalten Sie einen fundierten Einblick in die Funktionsweise von Deep Learning, den Aufbau von LLMs, aktuelle Trainingsmethoden und innovative Architekturen wie Transformer, Self-Prompting und Chain-of-Thought.

Welche gesellschaftlichen Chancen und Risiken bringt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz mit sich? In diesem Abschnitt beleuchten wir die Herausforderungen durch Halluzinationen, Bias, Energieverbrauch und Desinformation ebenso wie die Potenziale für Gesundheit, Bildung und Forschung und zeigen auf, warum es gesamtgesellschaftliche Entscheidungen braucht, um die KI-Zukunft verantwortungsvoll zu gestalten.

Wie hat sich Künstliche Intelligenz von ersten Rechenmaschinen bis zu heutigen Sprachmodellen entwickelt? In diesem Abschnitt erhalten Sie einen Überblick über zentrale Meilensteine, technische Durchbrüche und historische Wendepunkte. Sie erfahren, warum ein Verständnis der KI-Geschichte für eine fundierte Diskussion über ihre Chancen, Risiken und Regulierung unerlässlich ist.