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KI-Atlas

DOMAINS

Wissensbereiche

Acht voneinander abhängige Felder, die eine vollständige Kette von den mathematischen Grundlagen bis zur produktiven Umsetzung bilden.

insgesamt 48 KonzepteWissensbereiche · 8

Grundlagen der Mathematik und Statistik

Vektoren, Matrizen, Wahrscheinlichkeit und Ableitungen – die Sprache der KI

6 concepts

Fragen, die dieser Bereich beantwortet

  • Why can data be written as a matrix?
  • Which direction does the gradient actually point?
  • Why can softmax be used as a probability?

Maschinelles Lernen

Programme Regeln aus Daten ableiten lassen, statt sie fest zu codieren

6 concepts

Fragen, die dieser Bereich beantwortet

  • What separates “memorising” from “learning”?
  • Why does a model that aces training fail in production?
  • What can unlabelled data still be used for?

Deep Learning

Feature-Engineering an gestapelte Schichten übergeben

6 concepts

Fragen, die dieser Bereich beantwortet

  • What is a single neuron actually computing?
  • How does backpropagation carry error backwards?
  • Why are deeper networks harder to train?

NLP und große Sprachmodelle

Von der Tokenisierung über Transformer zu sprechenden Modellen

6 concepts

Fragen, die dieser Bereich beantwortet

  • What exactly does a model see when it reads a word?
  • Why does attention beat recurrence?
  • Why does next-token prediction yield conversation?

Computer Vision

Pixel in Objekte, Szenen und 3D-Struktur verwandeln

6 concepts

Fragen, die dieser Bereich beantwortet

  • What does a convolution kernel actually learn?
  • How do classification, detection and segmentation differ?
  • How does a machine recover 3D from 2D images?

Bestärkendes Lernen

Entscheidungsfolgen aus Versuch, Irrtum und verzögerter Belohnung lernen

6 concepts

Fragen, die dieser Bereich beantwortet

  • Why does delayed reward make the problem hard?
  • How do value functions and policy gradients divide the work?
  • Why can RL improve large language models?

Generative KI

Vom Beurteilen, was etwas ist, zum Erzeugen, wie es sein sollte

6 concepts

Fragen, die dieser Bereich beantwortet

  • What distribution is a generative model learning?
  • Why is diffusion more stable than a GAN?
  • How does a text prompt become an image?

KI-Engineering, Sicherheit und Ethik

Ein funktionierendes Modell in ein nutzbares, vertrauenswürdiges und verantwortliches Produkt verwandeln

6 concepts

Fragen, die dieser Bereich beantwortet

  • How are large models compressed onto consumer hardware?
  • How do you evaluate when there is no answer key?
  • Why is prompt injection so hard to eliminate?