Künstliche Intelligenz - Einfach Erklärt Für Einsteiger

Künstliche Intelligenz - Einfach Erklärt Für Einsteiger

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Grundlagen zu Agenten- und Multiagentensystemen, Neuronalen Netzen, Deep Learning, Machine Learning & Computer Vision ✅

Updated on Sep, 2026

Programming, Data Science, Artificial Intelligence

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Dieser Videokurs über künstliche Intelligenz richtet sich an Einsteiger und ist so aufgebaut, dass Ihnen die Grundlagen im Rahmen der geschichtlichen Entwicklung der KI vermittelt werden. Aus diesem Grund beginnt unsere Reise mit dem Punkt "Einführung und geschichtlicher Hintergrund der KI".

Themen und Inhalte der Lektionen:

I. Einführung und geschichtlicher Hintergrund

Was ist KI – eine philosophische Betrachtung

Starke und Schwache KI

Die Ära der großen Erwartungen

Das Einholen der Realität

Wie man einer Maschine das Lernen beibringt

Verteilte Systeme in der KI

Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing

II. Der allgemeine Problemlöser

Beweisprogramm - Logical Theorist

Beispiel aus “Human Problem Solving“ (Simon)

Die Struktur eines Problems

Im diesem Abschnitt greifen wir zunächst die anfänglichen Techniken der KI auf. Sie lernen dabei die Konzepte und berühmte Beispielsysteme kennen, die diese frühe Phase der Euphorie auslösten.

III. Expertensysteme

Faktenwissen und heuristisches Wissen

Frames, Slots und Filler

Vorwärts- und Rückwärtsverkettung

Wahrscheinlichkeiten in Expertensystemen

Beispiel - Wahrscheinlichkeit von Haarrissen

In diesem Abschnitt behandeln wir Expertensysteme, die ähnlich zu den allgemeinen Problemlösern nur spezielle Probleme behandeln. Aber dafür exzessiv auf Regeln und Fakten in Form einer Wissensbasis zugreifen.

Das menschliche Neuron

Signalverarbeitung eines Neurons

Dieser Abschnitt läutet die Rückkehr zu der Idee ein, das menschliche Gehirn nachbauen zu können und so in Form von neuronalen Netzen der digitalen Informationsverarbeitung zugänglich zu machen. Wir betrachten die frühen Ansätze und stellen heraus, welche Ideen noch gefehlt haben, um neuronalen Netzen zum Durchbruch zu verhelfen.

V. Maschinelles Lernen (Deep Learning & Computer Vision)

Beispiel – Kartoffelernte

Das Geburtsjahr des Deep Learning

Schichten von Deep-Learning-Netzen

Maschinelles Sehen / Computer Vision

Convolutional Neural Network.

Die Idee eines Agenten und ihr Zusammenspiel in einem Multi-Agenten-System wird im fünften Abschnitt beschrieben. Ein solches System dient im Wesentlichen dazu, Komplexität auf mehrere Instanzen zu verteilen.

Der sechste Abschnitt behandelt den Durchbruch der mehrschichtigen neuronalen Netze, maschinelles Lernen, maschinelle Sehen (Computer Vision), Spracherkennung und einige weitere Anwendungen der heutigen KI.

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Axel Mammitzsch ist seit über 15 Jahren in der Betreuung von Computeranwendern im IT-Support tätig. Komplizierte Dinge einfach zu erklären gehört für ihn zur täglichen Praxis. In seinen Büchern und Videokursen erklärt er keine trockene Theorie von Experten für Experten, sondern erklärt alles praxisorientiert für Anfänger und Einsteiger verständlich und nachvollziehbar. Diese Art der Wissensvermittlung führt zu schnellen Erfolgen und "Aha"-Erlebnissen bei seinen Kursteilnehmern. Außerdem steht der Spaßfaktor bei der Wissensvermittlung in seinen Büchern und Videokursen ganz weit oben. In seinen Büchern und Videokursen möchte er sein Wissen, Know How, Tipps und Tricks aus langjähriger praktischer Erfahrung auf verschiedenen Gebieten in kompakter Weise weitergeben. Oft hat er erlebt, wie Teilnehmer durch die richtigen Antworten auf offene Fragen in Sekunden von frustriert auf glücklich und begeistert umgeschalten haben. Dieses Wissen steht nun jedem in seinen Werken zur Verfügung.

### English Version ###

Axel Mammitzsch has been active in IT support for computer users for over 15 years. For him, explaining complicated things in simple terms is part of his daily work.

In his books and video courses he does not explain boring theory from experts for experts, but explains everything practice-oriented for beginners understandably and comprehensibly.

This kind of teaching leads to quick successes and "Aha" experiences for his course participants. In addition the fun factor in his books and video courses are also very important.

In his books and video courses he like to give his knowledge, know-how, tips and tricks in an easy way to the normal computer user. He has often experienced how participants switched from frustrated to happy in seconds by providing the right answers to his students.

This knowledge is now available to everyone in his courses.

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