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Artwork for KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten
Technology

KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten

Marc Benesch

"KI - kurz und informativ" erklärt Künstliche Intelligenz verständlich, kompakt und ohne Fachchinesisch. In weniger als 5 Minuten erfahrt ihr als Entscheider in Wirtschaft und Verwaltung, worum es eigentlich wirklich geht - ohne Hype von den Grundlagen, über Anwendungen im Unternehmen bis hin zu den neusten Entwicklungen.
Was ist ein Large Language Model (LLM)? Was sind neuronale Netze? Welche Datenschutzanforderungen muss ich beachten? EU AI Act? Wie bereite ich meine Daten auf? All das und vieles mehr sind Themen unserer Podcast-Reihe. Viel Spaß beim Zuhören!

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  • 22 episodes
  • weekly
  • Avg 12 min
  • German

Episodes 22

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  • S2 · E16
    February 27 · 6 min

    Wie kann ich mit Dokumenten chatten? - Retrieval Augmented Generation (RAG) erklärt

    Heute sprechen wir im Anschluss an die Folge über Embeddings, wie ich die Ähnlichkeit zwischen Vektorembeddings berechnen kann (ganz einfach) und wie ich das nutze, um die Relevanz von Dokumenten zu bewerten. Denn genau diese Methode nutzt eine Technik namens RAG (Retrieval Augmented Generation), die es uns erlaubt, mit unseren Dokumenten zu "chatten". D. h. Fragen zu eigenen Dokumenten zu stellen, ohne dass ein Sprachmodell darauf trainiert wurde. Viele Unternehmen nutzen das bereits sehr ausgiebig in ihren Workflows und in dieser Folge lernt ihr, wie genau das Prinzip dahinter funktioniert.

  • S2 · E15
    February 19 · 6 min

    Wie Maschinen Sprache verstehen - Embeddings einfach erklärt

    ChatGPT versteht keine Wörter, denn Maschinen verstehen nur Zahlen. Diese Zahlen nennen wir Embeddings und in dieser Folge erfahrt ihr, was genau sie bedeuten und wie sie funktionieren. Ich erkläre es wie immer verständlich anhand einfacher und eingänglicher Beispiele. Embeddings sind die Grundlage dafür, dass Sprachmodelle uns überhaupt verstehen können. Aber darüber hinaus können wir mit Hilfe von Embeddings auch die Relevanz von Dokumenten bewerten. Kurz gesagt: Ohne Embeddings gäbe es keine moderne Künstliche Intelligenz, wie wir sie heute kennen. Schreibt gerne in die Kommentare, ob ihr nach der Folge eine Idee hättet, wie man die Ähnlichkeiten zwischen Wörtern berechnen könnte. Ich bin gespannt auf eure Ideen!

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