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9 Beiträge und Perspektiven

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Digitale Kompetenzen

Perspektiven · Praxis · Zukunft
02 Berufserfahrener Mann mit kurzem dunklem Haar und sandfarbenem Pullover betrachtet eine abstrahierte Datentabelle auf einem Bildschirm im hellen Büro.
Automation-Weiterbildung

One-Hot-Encoding bei KI: Eine Kategorie ist keine Rangfolge

Telefon, E-Mail und Chat lassen sich nummerieren – daraus entsteht aber keine natürliche Reihenfolge. Ein Lernfall zeigt die alternative Darstellung mit getrennten...

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03 Berufserfahrener Mann mit graumeliertem Haar und dunkelgrünem Hemd vergleicht abstrahierte Textzeilen auf einem Laptop an einem hellen Arbeitsplatz.
Automation-Weiterbildung

Zeichen-N-Gramme bei KI: Ähnliche Schreibweise ist keine gleiche Bedeutung

Ein Tippfehler verändert nicht jede Buchstabenfolge. Kleine Lernbeispiele zeigen, welche Gemeinsamkeiten Zeichen-N-Gramme erhalten und warum daraus keine gleiche Bedeutung folgt.

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04 Zwei Berufstätige besprechen eine KI-Auswertung an einem Arbeitsplatz mit einem großen Monitor von hinten
Automation-Weiterbildung

F1-Score bei KI: Gleicher Wert, andere Trefferquote

Ein F1-Score von 0,80 bedeutet nicht automatisch 80 Prozent richtige Zuordnungen. Zwei erfundene Fallmengen zeigen, warum richtig negative Fälle den binären F1-Wert...

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05 Berufserfahrener Mann vergleicht konzentriert Informationen an einem Monitor im hellen Büro
Automation-Weiterbildung

Kosinus-Ähnlichkeit bei KI: Gleiche Richtung, unterschiedliche Menge

Vier erfundene Zahlenpaare machen die Kosinus-Ähnlichkeit nachvollziehbar. Die Lernübung zeigt, warum eine größere Menge dieselbe Richtung haben kann und ein hoher Score...

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06 Berufserfahrene Frau betrachtet konzentriert einen Monitor am ruhigen Arbeitsplatz in einem hellen Büro
Automation-Weiterbildung

Temperatur bei KI: Mehr Vielfalt ist keine höhere Genauigkeit

Die Temperatur kann die Vielfalt von KI-Antworten beeinflussen – sofern das verwendete System sie unterstützt. Eine eigene Lernübung zeigt, warum unterschiedliche Formulierungen...

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07 Eine berufserfahrene Frau ordnet unbeschriftete Papierabschnitte mit farbigen Markierungen in thematische Gruppen an einem hellen Arbeitsplatz
Automation-Weiterbildung

Chunking bei KI: Warum Textgrenzen den Kontext verändern

Regel und Ausnahme getrennt: Eine fiktive Mustergeräte-Anweisung zeigt, wie Chunk-Grenzen wichtige Zusammenhänge verlieren können und wie Fragen, Überschriften und Überlappung fachlich geprüft...

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