Die Texte in diesem Artikel wurden teilweise mit Hilfe künstlicher Intelligenz erarbeitet und von uns korrigiert und überarbeitet. Für die Generierung wurden folgende Dienste verwendet:
Im August hatten wir die Gelegenheit, den Kolleginnen und Kollegen der Kommunikationsagentur neuwaerts einen tieferen Einblick in die Theorie hinter maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Allgemeinen zu geben.
Inhalte
Unter der Leitung von Henrik Bartsch haben wir in insgesamt zwei Stunden zentrale Konzepte und Begriffe zu dieser Thematik vorgestellt und auf Fragen und verwandte Inhalte eingegangen.
Im Einzelnen wurden folgende Themen behandelt:
- Vorstellung
- Was ist “künstliche Intelligenz”?
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Supervised Learning
- Semi-Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
- Neuronale Netze und “Deep Learning”
Darüber hinaus wurden die folgenden verwandten Inhalte als optionale Inhalte und Diskussionsthemen hinzugefügt:
- Minimierung der Fehlerfunktion
- Auswahl von Modellen im maschinellen Lernen
- Ethik und Verzerrung im maschinellen Lernen
- Funktionsweise von generativen Modellen
- Übergang in die Zukunft
Ablauf
Ziel des Seminars war es, den Nutzerinnen und Nutzern von K.I. die Prozesse und die Technik hinter diesen neuen Technologien und Dienstleistungen näher zu bringen und vor allem den Nebel um die Funktionsweise und die Risiken dieser Themen zu lichten.
Das Seminar begann mit einer Vorstellung des Seminarleiters Henrik Bartsch, der einen kurzen Einblick in seine Person und seine Motivation für dieses Seminar gab.
Als Einstieg in das Hauptthema wurden Begriffsdefinitionen festgelegt, bekannte und unbekannte Dienste vorgestellt und die generellen Vor- und Nachteile von K.I.-Modellen diskutiert.
Im weiteren Verlauf des Seminars wurden, aufbauend auf den vorhergehenden Folien, komplexere Themen und Begriffe eingeführt, die mit interaktiven Grafiken und einigen strategisch platzierten Memes veranschaulicht wurden.
Insbesondere mit Hilfe von Memes wurden verschiedene Sachverhalte auf unterhaltsame, aber verständliche Weise dargestellt und gleichzeitig die Atmosphäre rund um die diskutierten Themen aufgelockert.
Nach Abschluss des Hauptthemas und der verbleibenden Zeit wurde den Teilnehmerinnen und Teilnehmern die Möglichkeit gegeben, über die optionalen Themen abzustimmen.
Hierbei zeigte sich vor allem ein Interesse and der Ethik und Verzerrung im maschinellen Lernen sowie der Funktionsweise von generativen Modellen.
Überlegungen zur Ethik der Künstlichen Intelligenz hatten wir bereits in unserem Artikel vom 2. Mai 2022 (Arbeiten mit künstlicher Intelligenz: Risiken & Nebenwirkungen) angestellt, so dass wir hier die Gelegenheit nutzen konnten, die aktuelle Situation und die Veränderungen in der Wahrnehmung zu vertiefen.
Auch die Funktionsweise von generativen Modellen im Kontext kreativen Arbeitens mit Generierungsdiensten wie Midjourney wurde mit anschaulichen Grafiken und entsprechenden Beispielen aus der Industrie näher erläutert.
Erfahrungen
Da das Thema, wie künstliche Intelligenz lernt, sehr komplex und umfangreich ist, war es für uns eine angenehme Herausforderung, diese Inhalte einfach, unterhaltsam und vor allem zugänglich aufzubereiten.
Hilfreich war dabei eine Feedbackkultur, die diese drei Punkte immer wieder in den Vordergrund stellte und die erstellten Inhalte auf diese Kriterien hin überprüfte.
Die Planung und der Austausch über den Ablauf und die präsentierten Inhalte fanden in Google Docs und Figma statt. Beide Tools zeichneten sich im Erstellungsprozess durch ihre Echtzeit-Kollaborationsfunktionen und Zugänglichkeit aus und werden uns voraussichtlich auch in zukünftigen Projekten begleiten.
Bei der Vermittlung der Inhalte haben wir uns zum Ziel gesetzt, Fragen frühzeitig zu beantworten und Unklarheiten zu beseitigen.
Das direkte Feedback der Teilnehmerinnen und Teilnehmer im Anschluss an das Seminar gab uns die Möglichkeit, noch offene Fragen zu beantworten und Erkenntnisse über unsere Wissensvermittlung aus erster Hand zu erhalten.
TL;DR
Unser Seminar gab einen Einblick in die Funktions- und Anwendungsweisen verschiedener K.I.-Modelle, behandelte generative Modelle und diskutierte die Ethik der vorgestellten Inhalte. Wir freuen uns, dass zukünftige Projekte von den gewonnenen Erfahrungen profitieren werden.