In diesem Kapitel schauen wir uns zunächst an, wie eine KI Informationen überhaupt darstellen und „verstehen“ kann. Dazu lernen wir das Konzept der Vektorisierung. Sie bildet die Grundlage dafür, wie KI Bedeutungen in Zahlen übersetzt und Beziehungen zwischen Informationen erkennt.

Darauf aufbauend betrachten wir drei zentrale Lernformen, mit denen KI-Modelle solche Informationen aus Daten lesen:

• Unüberwachtes Lernen (engl. Unsupervised Learning)
• Überwachtes Lernen (engl. Supervised Learning)
• Bestärkendes Lernen (engl. Reinforcement Learning)

Zum Schluss wenden wir uns den künstlichen neuronalen Netzen zu – einem weiteren wichtigen Grundkonzept, das diese Lernstrategien technisch umsetzt und eine zentrale Grundlage moderner KI bildet.