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Questions and Answers
Was ist ein zentraler Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
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Wie hilft Künstliche Intelligenz bei der Problemlösung?
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Welche der folgenden Technologien ist ein Teilbereich von Künstlicher Intelligenz?
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Generative Künstliche Intelligenz kann Inhalte erzeugen. Welche dieser Inhalte ist nicht Teil ihrer Möglichkeiten?
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Welches der folgenden Konzepte ist kein Merkmal von Deep Learning?
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Was unterscheidet generative KI von anderen KI-Systemen?
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In welchem Bereich wird Künstliche Intelligenz nicht typischerweise eingesetzt?
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Welche Aussage über maschinelles Lernen ist korrekt?
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Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz im Arbeitsalltag?
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Was ist ein wichtiges Ziel des E-Learnings über Künstliche Intelligenz bei der Reinhausen Gruppe?
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Welche der folgenden Themen wird im E-Learning über Künstliche Intelligenz nicht behandelt?
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Welche der folgenden Aussagen über KI-Tools entspricht dem Ansatz der Reinhausen Gruppe?
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Was kann als Hauptgefahr bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz betrachtet werden?
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Welche der folgenden Äußerungen ist eine falsche Annahme über Künstliche Intelligenz?
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Wie sollte die Reinhausen Gruppe mit Künstlicher Intelligenz umgehen, um verantwortungsvoll zu handeln?
Wie sollte die Reinhausen Gruppe mit Künstlicher Intelligenz umgehen, um verantwortungsvoll zu handeln?
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Was ist ein vorrangiges Ziel bei der Nutzung von KI durch die Reinhausen Gruppe?
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Welches Element ist für die KI bei der Generierung einer E-Mail besonders wichtig?
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Was könnte ein Grund für den Status 'in Prüfung' sein?
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Welche Formulierung könnte geeignet sein, um auf eine E-Mail zu antworten?
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Wie sollte der Tonfall einer formellen E-Mail idealerweise sein?
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Was ist eine mögliche Konsequenz, wenn der Kontext nicht ausreichend bereitgestellt wird?
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Was sollte in einer Antwort-E-Mail vermieden werden?
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Welches Element ist nicht entscheidend für die Effektivität einer E-Mail-Antwort?
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Was kann als Teil der umfassenden Antwort auf eine E-Mail angesehen werden?
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Was ist der Hauptgrund für die Qualitätskontrolle der KI-gestützten Antworten?
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Wie lange wird die Prüfung durch den externen Partner voraussichtlich dauern?
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Welche Phase muss nach der Prüfung durch den externen Partner durchgeführt werden?
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Was beschreibt die Halluzination der KI in diesem Kontext?
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Welches Referat ist für die behördliche Prüfung zuständig?
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Was ist eine mögliche Konsequenz der Halluzination der KI?
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Wie wird der Status des Projekts während der externen Prüfung beschrieben?
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Was sollte man bei den Antworten der KI immer beachten?
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Welche der folgenden Aussagen zum Datenschutz bei der Nutzung von KI-Tools ist korrekt?
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Was ist bezüglich der Verwendung frei verfügbarer KI-Tools zu beachten?
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Welche der folgenden Optionen beschreibt den Umgang mit Outputs von KI-Tools am besten?
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Welches Kriterium ist nicht Teil der Bestimmungen für die Nutzung von KI-Tools?
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Welche Aussage über die Verwendung von personenspezifischen Daten in KI-Tools ist zutreffend?
Welche Aussage über die Verwendung von personenspezifischen Daten in KI-Tools ist zutreffend?
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Welche der folgenden Bestimmungen ist hinsichtlich der Haftung und des Risikomanagements nicht korrekt?
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Was ist eine der Hauptgründe für die Regulierung der Nutzung von KI-Tools?
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Welche der folgenden Optionen ist nicht Teil der Schulung und Sensibilisierung bei der Nutzung von KI-Tools?
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Was ist eine Funktion von Codeium?
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Welcher Schritt ist Teil des Bestellprozesses für KI-Tools?
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Warum ist die Genehmigung durch die Führungskraft wichtig?
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Was wird durch maschinelles Lernen in Codeium unterstützt?
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Welche Anforderung wird in Schritt 1 des Bestellprozesses angesprochen?
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In welchen Kontext ist Codeium als Programmierassistent besonders nützlich?
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Welche der folgenden Aussagen über den Bestellprozess für KI-Tools ist korrekt?
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Was ist eine wichtige Eigenschaft von Codeium?
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Study Notes
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Regeln
-
Einleitung: Herzlich willkommen zum E-Learning über Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung bei der Reinhausen Gruppe. Das Ziel ist, ein Verständnis für KI, ihre Funktionsweise, Chancen, Risiken und den Umgang im Unternehmen zu vermitteln.
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KI-Tools im Arbeitsalltag: KI-Tools gewinnen an Bedeutung und sollen die Arbeitsabläufe effizienter und einfacher machen. Eine verantwortungsvolle und sinnvolle Nutzung ist dazu unabdingbar. Gemeinsame Richtlinien für die Nutzung von KI im Unternehmen sind nötig.
-
Inhalte des E-Learnings: Das E-Learning behandelt die folgenden Themen:
- Was ist KI?
- Gefahren und Risiken von KI
- Leitlinien der Reinhausen Gruppe
- Nutzen durch bereits verfügbare und verifizierte Tools
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Wichtige Begriffe:
- Künstliche Intelligenz (KI): Ein Überbegriff für Ansätze, die menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität imitieren. KI analysiert Daten, erkennt Muster und leitet daraus eigene Vorschläge oder Entscheidungen ab.
- Maschinelles Lernen: KI-Software lernt aus Daten und verbessert sich kontinuierlich. Mathematische Ansätze wie Entscheidungsbäume und lineare Regression werden verwendet.
- Deep Learning: Eine spezielle Methode innerhalb des maschinellen Lernens, die neuronale Netze verwendet. Diese Netze sind von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert und eignen sich gut für komplexe Aufgaben, wie z.B. die Analyse von Bildern oder Sprache.
- Generative KI: KI-Systeme, die neue Inhalte wie Texte, Code, Bilder, Musik oder Videos generieren können.
- Prompt: Eine Eingabe oder ein Befehl, um eine Anfrage an eine generative KI zu stellen. Klingt deutlich und beschreibt klar das gewünschte Ergebnis.
Interaktion mit KI
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Prompting: Die Art und Weise, wie man Fragen an KI stellt (Prompts), beeinflusst die Qualität der Antwort. Klare, präzise und kontextbezogene Prompts führen zu relevanten und genaueren Ergebnissen.
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Effektive Nutzung von KI: Die Klarheit und der Kontext in einem Prompt sind entscheidend für die Qualität der KI-Antwort.
Anwendungsbeispiele
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Stufenschalterprüfung: Künstliche Intelligenz wird z.B. zur Analyse von Schaltervibrationen eingesetzt, um frühzeitig Fehler zu erkennen. Das KI-System vergleicht die Messungen mit einer Referenzkurve für fehlerfreie Schalter.
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Vibro-Akustik-Monitoring: KI analysiert die Vibrationen und Geräusche von Stufenschaltern, um Anomalien zu erkennen. Künstliche Intelligenz ist hier eine weitreichende Beispielanwendung.
Zwei Arbeitsweisen von KI
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LLM (Large Language Model): Generative KI-Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden. Sie können Texte generieren, aber funktionieren ohne echtes Verständnis. Beispiele: Bing Copilot.
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Diffusion Model (Bildgenerierung): Diese Modelle erzeugen Bilder, Grafiken und Videos, durch einen schrittweisen Prozess. Das Bild wird im Training段階 kontinuierlich verrauscht, in dem Schritt für Schritt das Rauschen entfernt wird, um ein klares Ergebnis zu erhalten.
Konzernrichtlinie
- Richtlinien für die Reinhausen Gruppe: Die Reinhausen Gruppe hat eine Konzernrichtlinie für die Verwendung von KI-Tools. Diese Richtlinie dient der Minimierung von Risiken. Besondere Punkte sind: Transparenz, Verantwortlichkeit, Datenschutz und Sicherheit, Fairness, Diskriminierungsfreiheit, Haftung, Risikomanagement, Einhaltung rechtlicher Bestimmungen, Schulungen.
KI-Tool-Nutzung
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Welche Tools: Es gibt verschiedene KI-Tools, die im Unternehmen eingesetzt werden können, z.B. Bing Copilot, DeepL Pro und Codeium.
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Bestellprozesse: Eine klare und formal definierte Vorgehensweise bei der Bestellung von KI-Tools existiert.
Qualitätssicherung
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Output Checkliste: Eine Checkliste mit fünf zentralen Fragen, die bei der Beurteilung des generierten KI-Outputs zu beachten sind.
- Qualität des Outputs
- Urheberrecht
- Richtigkeit des Inhalts
- Vermeidung von Diskriminierung
- Einhaltung des Verhaltenskodexe
Studying That Suits You
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Description
In diesem E-Learning erfahren Sie die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und lernen, wie sie im Arbeitsalltag integriert werden kann. Zudem werden Risiken und Chancen analysiert sowie Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI innerhalb der Reinhausen Gruppe vermittelt.