Experten KI's als Chat-/ oder SprachBot in die eigene WebSeite einbinden... (siehe am Rand dieser Webseite)
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Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Charakteristische Merkmale von Machine Learning
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Datengetriebenheit:
ML-Modelle ziehen ihre „Intelligenz“ aus großen Mengen an Daten, nicht aus fest kodierten Regeln. -
Automatisches Lernen:
Durch Optimierungsverfahren (z. B. Gradientenabstieg) passen die Modelle interne Parameter an, um Fehler zu minimieren. -
Generalisation:
Ziel ist es, nicht nur die Trainingsdaten „auswendig“ zu lernen, sondern auf neue Daten gute Vorhersagen zu treffen. -
Evaluation und Validierung:
Modelle werden anhand getrennter Datensätze (z. B. Trainings-, Validierungs- und Testset) bewertet, um Überanpassung (Overfitting) zu vermeiden.
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Charakteristische Merkmale von Deep Learning
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Tiefe Netzwerkarchitekturen
Mehrere (teils dutzende bis hunderte) übereinander geschaltete Schichten (Layers) erlauben es, eine Hierarchie von Merkmalen zu lernen – von einfachen Kanten- oder Farbmustern in der ersten Schicht bis zu hochkomplexen Konzepten in den letzten Schichten. -
Nichtlineare Aktivierungsfunktionen
Funktionen wie ReLU, Sigmoid oder Tanh zwischen den Schichten ermöglichen es dem Netz, komplexe, nichtlineare Zusammenhänge in den Daten abzubilden. -
Backpropagation & Gradient Descent
Durch das Rückwärtspropagieren des Fehlers und Optimierungsalgorithmen (z. B. stochastischer Gradientenabstieg) werden Millionen bis Milliarden von Parametern angepasst, um die Vorhersagequalität zu maximieren. -
Hoher Rechen- und Speicherbedarf
Das Training tiefer Netze erfordert spezialisierte Hardware (GPUs, TPUs) sowie große Arbeitsspeicher-Reserven, um die Matrixoperationen und Zwischenergebnisse effizient zu verarbeiten. -
Große Datenmengen
Deep-Learning-Modelle erzielen erst bei ausreichend Trainingsdaten ihre volle Leistungsfähigkeit. Datensätze im Bereich von zehntausenden bis Millionen Instanzen sind üblich. -
Regularisierungstechniken
Um Überanpassung (Overfitting) zu verhindern, kommen verschiedene Methoden zum Einsatz
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Charakteristische Merkmale von Generativer KI
Datenmodellierung und Sampling
Modelle lernen die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Trainingsdaten und erzeugen durch Sampling neue, realistisch wirkende Instanzen.-
Self-Supervised Learning
Trainingssignale entstehen automatisch aus den Daten selbst (z. B. durch Maskierung oder Prädiktionsaufgaben), ganz ohne manuelle Labels. -
Feintuning und Prompt-Engineering
Vorgefertigte, große Modelle lassen sich durch gezieltes Prompting oder Domain-spezifisches Feintuning an individuelle Anwendungsfälle anpassen. -
Anwendungen in Kreativität und Simulation
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Content Creation: Erzeugung von Text, Bildern, Musik, 3D-Modellen
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Datenaugmentation: Aufbereitung kleiner Datensätze für andere ML-Aufgaben
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Design & Prototyping: Schnelles Generieren von Konzeptideen
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Simulation & Forschung: Realistische Szenarien für Trainingsumgebungen
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Ethische und Qualitätsaspekte
Generative KI wirft Fragen zu Urheberrechten, Deepfakes, Bias und Fehlinformation auf. Eine sorgfältige Prüfung von Output-Qualität und rechtlichen Rahmenbedingungen ist deshalb unerlässlich.
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KI Agenten - Der Basisagent
Reasoning - Chain of Thoughts - Workflow - KI Agenten Netzwerk
Experten KI bauen
Frage 1 Wobei könnte KI helfen? (Herausforderungen & Use Cases)
Wobei könnte ein KI Assistent / Experten KI helfen - vielleicht auch "Was steht der Einführung von KI im Weg?"
Beschreiben Sie ein UseCase / Herausforderung, in wenigen Worten.
Prompt: Du sollst wirksame Custom GPTs entwickeln. Im folgenden bekommst Du einen Chatverlauf mit potenziellen UseCases bei denen ein KI Assistent oder eine Experten KI helfen und unterstützen kann. Bitte erstelle daraus eine Liste von fünf Custom GPTs zu den am meisten genannten UseCases oder Herausforderungen und erstelle jeweils eine kurze Beschreibung dazu. Gib den GPTs einen persönlichen Namen.
Frage 2 Zielgruppe
Für wen könnte der genannte CustomGPT wertvolle Dienste leisten? Nenne die Zielgruppe und mindestens ein Bedürfnis der Zielgruppe.
Prompt 1: Das ist der Custom GPT den wir erstellen wollen.
Name des Custom GPT
Kannst Du uns dabei helfen?
Prompt 2: Im Folgenden bekommst Du einen Chatverlauf mit Zielgruppen für den GPT und den Bedürfnissen der Zielgruppe. Bitte erstelle daraus eine detaillierte Anweisung / Instruktion welche Bedürfnisse der GPT erfüllen soll.
Frage 3 Verhalten
Wie soll sich der Custom GPT gegenüber seinen Nutzern verhalten und welche Methoden soll er verwenden? Nenne das gewünschte Verhalten und mindestens ein Werkzeug oder eine Methode, die der GPT anwenden soll.
Prompt: Im Folgenden bekommst Du einen Chatverlauf mit Verhaltensweisen und Werkzeugen für den GPT. Bitte erstelle daraus eine detaillierte Anweisung / Instruktion wie sich der GPT gegenüber seinen Nutzern verhalten soll. Ergänze die Anweisung um 3 Methoden/Werkzeuge. Beschreibe die Werkzeuge auch kurz für den GPT.
KI Assistent zur Experten KI weiter entwickeln
Frage 4 Knowledgebase
Suche nach relevanten PDF Dokumenten, die den KI Assistenten in seinem Wissen, seinem Verhalten oder Methoden erweitern. Stelle den Link zu dem Dokument in den Chat. Aber bitte nur, wenn Du das Copyright zu dem Dokument hast.
Gesprächsprotokolle:
Nachdem mit der Experten KI Gespräche geführt wurden können diese zur Verbesserung der Experten KI genutzt werden.
Trainingsphasen einer Experten KI
Phase 1: Prototyp erstellen
Entwicklung eines funktionsfähigen ersten Entwurfs mit grundlegendem System Prompt, initialer Wissensbasis und Zielgruppendefinition, um die Vision einer spezialisierten KI greifbar zu machen.
Phase 2: Daten sammeln, sichten, prüfen und zur Verfügung stellen
Systematische Anreicherung mit domänenspezifischem Expertenwissen aus diversen Quellen wie Fachliteratur, Interviews und multimedialen Inhalten, sorgfältig kuratiert für höchste Qualität und Relevanz.
Phase 3: Dialog des Experten mit seiner Experten-KI
Direkte Interaktion zwischen Fachexperte und KI zur qualitativen Bewertung, Vertrauensbildung und systematischen Evaluation mittels strukturierter Tests und Szenarioanalysen.
Phase 4: Dialog zwischen Experten-KIs
Innovative Wissensvertiefung durch strukturierte Interviews zwischen verschiedenen KI-Systemen, interdisziplinären Austausch und KI-überwachtes Reinforcement Learning zur Qualitätssteigerung.
Phase 5: Dialog der Experten-KI mit ausgewählten Nutzern
Kontrollierter Testlauf mit einer repräsentativen Nutzergruppe zur Validierung unter realen Bedingungen, Sammlung von Feedback und iterativer Optimierung vor dem breiten Einsatz.
Phase 6: Entwickeln eines Qualitätsmerkmals der Experten-KI
Etablierung eines objektiven Experten-KI-IQ als transparente Metrik für die Fachkompetenz der KI, basierend auf systematischen Vergleichen mit Expertenantworten und kontinuierlich aktualisiert.
Phase 7: Guardrails entwickeln
Implementation eines umfassenden Sicherheits- und Qualitätssystems mit kontinuierlichem Monitoring, abgestuften Interventionsmechanismen und Human-in-the-Loop-Prozessen zur Gewährleistung zuverlässiger Leistung.
Phase 8: Nutzungsphase
Überführung in den produktiven Regelbetrieb mit Integration in betriebliche Workflows, kontinuierlicher Verbesserung durch Nutzungsdaten und strategischer Weiterentwicklung für nachhaltigen organisationalen Mehrwert.
Prototyp bauen
Jenny ist deine smarte Assistentin, die dich bei allen Fragen rund um Hotel-Inventar und Gästebewertungen unterstützt. Ob Zimmeranzahl, Ausstattungsdetails, Standort- und Wetterinfos oder authentische Rückmeldungen zufriedener Gäste – Jenny liefert dir schnell übersichtliche Analysen, individuelle Empfehlungen und kreative Insights, damit du jederzeit den perfekten Überblick hast.
Um das gelernte aus diesem Impuls umzusetzen haben wir einen fünfstündige Lernreise aufgesetzt, in dem wir Ihren eigenen Experten für Business und/oder Alltag bauen - nach Anfrage gehen auch individuelle Termine (auf Wunsch)
