{"id":16558,"date":"2023-07-26T12:30:12","date_gmt":"2023-07-26T10:30:12","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/itc\/?p=16558"},"modified":"2025-08-20T15:42:03","modified_gmt":"2025-08-20T13:42:03","slug":"kuenstliche-intelligenz-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/itc\/2023\/07\/26\/kuenstliche-intelligenz-2\/","title":{"rendered":"KI \u2013 Heldin der Zeitersparnis"},"content":{"rendered":"<div class=\"twoclick_social_bookmarks_post_16558 social_share_privacy clearfix 1.6.4 locale-de_DE sprite-de_DE\"><\/div><div class=\"twoclick-js\"><script type=\"text\/javascript\">\/* <![CDATA[ *\/\njQuery(document).ready(function($){if($('.twoclick_social_bookmarks_post_16558')){$('.twoclick_social_bookmarks_post_16558').socialSharePrivacy({\"txt_help\":\"Wenn Sie diese Felder durch einen Klick aktivieren, werden Informationen an Facebook, Twitter, Flattr, Xing, t3n, LinkedIn, Pinterest oder Google eventuell ins Ausland \\u00fcbertragen und unter Umst\\u00e4nden auch dort gespeichert. 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Nicht zuletzt durch technische Neuerungen, wie ChatGPT. Neben der Forschung bedienen sich langsam auch fachfremde Menschen der n\u00fctzlichen Eigenschaften der K\u00fcnstlichen Intelligenz.<\/p>\n<p>Du willst mitreden? Wir erkl\u00e4ren dir die Eigenschaften der K\u00fcnstlichen Intelligenz und wie du diese in deinem studentischen Alltag einsetzen kannst.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3><span style=\"color: #00549f;\">Was ist K\u00fcnstliche Intelligenz?<\/span><\/h3>\n<p>Grob gesagt, ist das Merkmal k\u00fcnstlicher Intelligenzen wiederholende Muster zu erkennen. K\u00fcnstliche Intelligenzen k\u00f6nnen Datens\u00e4tze innerhalb von Sekunden auswerten und ihr Verhalten an verschiedene Situationen anpassen.<br \/>\nDie K\u00fcnstliche Intelligenz geh\u00f6rt zur Informatik. K\u00fcnstliche Intelligenz wiederum l\u00e4sst sich in unterschiedliche Bereiche unterteilen. Ein typischer Schwerpunkt von K\u00fcnstlicher Intelligenz ist das Maschinelle Lernen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><span style=\"color: #00549f;\">Maschinelles Lernen<\/span><\/h3>\n<p>Maschinelles Lernen macht aktuell den Hauptteil der KI aus, die heutzutage bereits im Alltag eingesetzt wird. Zentral ist dabei das Trainieren von Computern. Daf\u00fcr wird der Computer mit Daten gef\u00fcttert, mit denen die K\u00fcnstliche Intelligenz Erfahrungen sammelt. Nach erfolgreicher Umsetzung werden die Erfahrungen f\u00fcr eine stetige Verbesserung des Computers benutzt.<\/p>\n<p>Das allgemeine Ziel von K\u00fcnstlichen Intelligenzen ist das L\u00f6sen einzelner Anwendungsprobleme durch Algorithmen. Die Algorithmen werden so angepasst, dass sie ein Anwendungsproblem l\u00f6sen k\u00f6nnen. Die Lernmodelle \u00e4hneln dabei dem menschlichen Denken. Diese lassen sich in drei Gruppen unterteilen: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><span style=\"color: #00549f;\">Supervised Learning \u2013 Klassifizierung von Daten<\/span><\/h3>\n<p>Beim Lernmodell \u201eSupervised Learning\u201c werden bekannte Eingabedaten und dazugeh\u00f6rige Reaktionen benutzt. Der Algorithmus lernt daraus das gew\u00fcnschte Verhalten. Beispielsweise kann das Supervised Learning dann zur Sch\u00e4tzung von Immobilienpreisen genutzt werden. Ganz klassisch: Das Lernmodell kann auch auf Klassifizierungen trainiert werden. So kann anhand von Datens\u00e4tzen der Computer lernen, selbstst\u00e4ndig den Unterschied zwischen Katze und Hund zu erkennen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><span style=\"color: #00549f;\">Unsupervised Learning<\/span><\/h3>\n<p>Beim Lernmodell &#8222;Unsupervised Learning&#8220; werden keine bekannten Eingabedaten mit dazugeh\u00f6rigen Reaktionen verwendet. Der Algorithmus muss eigenst\u00e4ndig Muster und Strukturen in den Daten erkennen, ohne dass ihm die richtigen Antworten vorgegeben sind. Das Unsupervised Learning eignet sich besonders gut f\u00fcr Aufgaben wie die Clusteranalyse, bei der \u00e4hnliche Datenpunkte in Gruppen zusammengefasst werden. Es kann auch verwendet werden, um Anomalien oder Ausrei\u00dfer in den Daten zu identifizieren. Im Gegensatz zum Supervised Learning, bei dem ein klares Ziel vorgegeben wird, ist das Unsupervised Learning flexibler und kann neue Zusammenh\u00e4nge und Erkenntnisse aus den Daten gewinnen, die zuvor nicht bekannt waren.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><span style=\"color: #00549f;\">Reinforcement Learning \u2013 Belohnung als Ansporn<\/span><\/h3>\n<p>Beim Reinforcement Learning lernt der Algorithmus durch Erfahrungen und Interaktion mit seiner Umgebung. \u00c4hnlich wie beim Gehirn, erh\u00e4lt der Algorithmus positive R\u00fcckmeldung, in Form einer Belohnung, falls dieser korrekte Ergebnisse liefert. Dabei eignet es sich besonders f\u00fcr Simulationen oder automatisierte Umgebungen. Ein Beispiel daf\u00fcr ist die Zeitplanerstellung und Aufwandssch\u00e4tzung in Projekten.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><span style=\"color: #00549f;\">Einsatz der KI im Hochschulalltag<\/span><\/h3>\n<p>Typischerweise ist einem die K\u00fcnstliche Intelligenz aus gro\u00dfen Forschungsprojekten bekannt. Doch wird nicht nur an der KI an sich geforscht. Eigenschaften der KI lassen sich auch auf andere Gebiete anwenden. Das hat sich beispielsweise die Projektplanung zu eigen gemacht &#8211; diese lassen sich auch auf den studentischen Alltag \u00fcbertragen.<\/p>\n<p>In gemeinsamen Projekten vom Studierenden kann so beispielweise die Dauer eines Projektes genau ermittelt und \u00fcberwacht werden. Bei \u00c4nderung von Faktoren ist dann automatisch eine Neuberechnung der Projektdauer m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Dasselbe Prinzip l\u00e4sst sich auf die Ressourcen eines Projektes anwenden: Sollten sich \u00c4nderung in den Ressourcen ergeben, kann die KI automatische Anpassungen vornehmen.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem lassen sich wiederkehrende Aufgaben automatisch erledigen und anpassen. Das kann zum Beispiel die Erstellung von Zeitpl\u00e4nen, die Sch\u00e4tzung eines Aufwands sein oder die Zuordnung von Ressourcen. Die K\u00fcnstliche Intelligenz ist also dabei eine L\u00f6sung f\u00fcr routinem\u00e4\u00dfige Aufgaben. Der Vorteil der \u00dcbernahme routinem\u00e4\u00dfiger Aufgaben liegt dann in der Zeitersparnis.<\/p>\n<p>Software f\u00fcr die Anwendung in Projekten befindet sich bereits auf dem Markt. Ein Beispiel hierf\u00fcr sind konkrete KI-Tools, die den Studierenden erm\u00f6glichen, K\u00fcnstliche Intelligenz in ihren Projekten einzusetzen. Ob es um die Sch\u00e4tzung von Immobilienpreisen, die Analyse gro\u00dfer Datens\u00e4tze f\u00fcr wissenschaftliche Forschung oder die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben geht, diese Tools bieten praktische Anwendungen und erm\u00f6glichen den Studierenden, das Potenzial der K\u00fcnstlichen Intelligenz voll auszusch\u00f6pfen. Auch wenn der Markt noch keine allumfassende L\u00f6sung bietet, ist davon auszugehen, dass die K\u00fcnstliche Intelligenz immer wichtiger wird und das Arbeiten in Projekten weiterhin erleichtern wird.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<hr \/>\n<p>Verantwortlich f\u00fcr die Inhalte dieses Beitrags sind <a href=\"https:\/\/www.itc.rwth-aachen.de\/go\/id\/epvp\/gguid\/PER-FSX9U9J\/allou\/1\/\">Malak Mostafa<\/a> und Madeline Lebrun.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Quellen:<\/p>\n<p>[1] <a href=\"https:\/\/www.projektmagazin.de\/artikel\/kuenstliche-intelligenz-ki-projektmanagement\">https:\/\/www.projektmagazin.de\/artikel\/kuenstliche-intelligenz-ki-projektmanagement<\/a><\/p>\n<p>[2] <a href=\"https:\/\/datasolut.com\/wiki\/unsupervised-learning\/\">https:\/\/datasolut.com\/wiki\/unsupervised-learning\/<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mehr und mehr erh\u00e4lt K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) an Bekanntheit. Nicht zuletzt durch technische Neuerungen, wie ChatGPT. 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