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Künstliche Intelligenz

Perspektiven · Praxis · Zukunft

Berufserfahrener Mann mit kurzem dunklem Haar und sandfarbenem Pullover betrachtet eine abstrahierte Datentabelle auf einem Bildschirm im hellen Büro.

17.10.2026Automation-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 0/1-Spalten.

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

17.10.2026Automation-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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Berufserfahrener Mann mit kurzem grauem Haar und dunkelrotem Pullover betrachtet eine abstrakte Punktdarstellung auf einem Bildschirm im hellen Büro.

16.10.2026Automation-Weiterbildung

DBSCAN bei KI: Rauschen ist kein Datenfehler

Ein Punkt außerhalb einer Gruppe ist nicht automatisch falsch. Eine kleine DBSCAN-Übung zeigt, wie Nachbarschaftsregeln zu Kernpunkten, Randpunkten und Rauschen führen.

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Mann mit dunkelbraunem Haar und olivgrünem Hemd prüft an einem Bildschirm im hellen Büro zwei abstrahierte Textdarstellungen.

16.10.2026Automation-Weiterbildung

Stoppwörter bei KI: Wenn „nicht“ aus dem Text verschwindet

Kurze, häufige Wörter sind nicht automatisch unwichtig. Ein einfacher Textvergleich zeigt, wie Stoppwortfilter Informationen verlieren können und welche Kontrollen vor dem Einsatz...

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Berufstätige Frau betrachtet eine Datenauswertung auf einem Monitor und macht Notizen im hellen Büro

14.10.2026Automation-Weiterbildung

Robuste Skalierung bei KI: Ein neuer Maßstab entfernt keine Ausreißer

Robuste Skalierung legt den Zahlenmaßstab mithilfe von Median und Quartilsabstand fest. Eine eigene Rechenübung zeigt, warum extreme Werte bestehen bleiben und fachliche...

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

13.10.2026Automation-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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Berufserfahrener Mann vergleicht konzentriert Informationen an einem Monitor im hellen Büro

13.10.2026Automation-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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