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Technologische Grundlagen, Architekturen und Funktionsweisen künstlicher Intelligenzsysteme

Technologische Grundlagen, Architekturen und Funktionsweisen künstlicher Intelligenzsysteme

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) ist ein technologiegetriebener Innovationsmotor. Ob generative Modelle, Sprachverarbeitung, maschinelles Sehen oder autonomes Handeln – all diese Anwendungen basieren auf spezifischen technologischen Bausteinen, die in ihrer Systemarchitektur, Rechenlogik, Modellstruktur und Lernmethodik hochkomplex und dynamisch sind. Um AI verantwortungsvoll und wirksam einzusetzen, ist ein Verständnis der technischen Mechanismen, Modelltypen, Trainingslogiken und Ausführungsplattformen essenziell.

Die technologische Basis von AI ist ein Zusammenspiel aus Datenarchitektur, Modellmechanik, Trainingsmethodik und Recheninfrastruktur. Wer AI erfolgreich einsetzen will, muss diese Zusammenhänge verstehen – von neuronalen Netzarchitekturen über Frameworks bis zur GPU-gestützten Inferenz. Die technologische Entwicklung von KI wird durch neue Modellarchitekturen, effizientere Trainingsverfahren und hardwareseitige Innovationen weiter beschleunigt. Wer die Technologie durchdringt – von neuronalen Netzlogiken bis zur Inferenzpipeline – kann AI gezielt für Produktentwicklung, Prozessautomatisierung, Datenanalyse und strategische Steuerung nutzen. In Zukunft wird KI nicht nur leistungsstärker, sondern auch zugänglicher, transparenter und anwendungsnäher.

Systematische Einordnung künstlicher Intelligenz

Einteilung von AI-Technologien im Facility Management

  • Modellarchitektur: Struktureller Aufbau neuronaler Netze und Algorithmusklassen

  • Trainingsverfahren: Verfahren zur Parametrisierung und Optimierung von Modellen

  • Dateninfrastruktur: Datenbereitstellung, -aufbereitung, -labeling und Speicherung

  • Ausführungsumgebung: Hardwareplattformen, Cloudsysteme, Edge-Geräte

  • Frameworks und Toolchains: Programmierbibliotheken zur Modellierung, Schulung und Bereitstellung

Klassische ML-Algorithmen

  • Lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines

  • Vorteil: Erklärbarkeit, geringere Rechenlast

  • Anwendung bei strukturierten Daten mit überschaubarer Dimensionalität

Neuronale Netze

  • Basiseinheit: künstliches Neuron mit Gewichtung, Aktivierungsfunktion und Bias

  • Netze aus mehreren Schichten (Input, Hidden, Output)

  • Typen: Feedforward Netze, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Graph Neural Networks (GNN)

Deep Learning Architekturen

  • Verwendung vieler Schichten (deep) für komplexe Aufgaben

  • CNN: Bildverarbeitung, Objekterkennung

  • RNN und LSTM: Zeitreihen, Sprache, Sequenzverarbeitung

  • Transformer: Kontextbasierte Sprachverarbeitung, Parallelisierung

Generative Modelle

  • Variational Autoencoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN), Diffusionsmodelle

  • Generierung neuer Datenpunkte aus latenten Räumen

  • Anwendung: Bildsynthese, Textgenerierung, Simulation

Reinforcement Learning

  • Agent lernt durch Interaktion mit einer Umgebung

  • Belohnungssignal zur Optimierung von Aktionsstrategien (Policies)

  • Deep Reinforcement Learning kombiniert mit neuronalen Netzen

Datenverarbeitung und Vorbereitung

  • Feature Engineering, Normalisierung, Skalierung

  • Labeling bei überwachtem Lernen

  • Data Augmentation für Bild- und Sprachdaten

  • Balanced Sampling und Class Weighting bei Ungleichverteilungen

Optimierungsalgorithmen

  • Gradient Descent (SGD, Adam, RMSprop)

  • Backpropagation zur Fehlerverteilung über Schichten

  • Learning Rate Scheduling, Regularisierung, Dropout

Loss-Funktionen

  • Klassifikation: Cross-Entropy Loss

  • Regression: Mean Squared Error, Huber Loss

  • Generative Modelle: Kullback-Leibler-Divergenz, adversarial losses

Evaluierung und Validierung

  • Train-Validation-Test Split

  • Metriken: Accuracy, F1-Score, Precision, Recall, ROC AUC

  • Cross Validation, Early Stopping, Hyperparameter Tuning

Hardwareanforderungen

  • GPUs (z B NVIDIA A100, V100) für paralleles Matrixcomputing

  • TPUs (Google) für Tensor-Verarbeitung in großem Maßstab

  • CPUs für klassische ML-Modelle und geringe Inferenzlast

  • Edge-Chips für mobile oder embedded AI (z B NVIDIA Jetson, Intel Movidius)

Frameworks und Softwarebibliotheken

  • TensorFlow: High-Level APIs, Deployment, Skalierung

  • PyTorch: Forschung, dynamische Graphen, große Community

  • Keras: Modellierung via High-Level-Syntax auf TensorFlow

  • Scikit-Learn: Klassische ML-Verfahren in Python

  • ONNX: Austauschformat für plattformübergreifende Inferenz

  • Hugging Face Transformers: vortrainierte Sprachmodelle und Pipelines

Cloudbasierte Plattformen

  • AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning

  • Trainingsumgebungen, Datenpipelines, automatisiertes Tuning

  • Skalierbare Inferenz über Kubernetes, Docker, APIs

Edge und Embedded AI

  • Reduzierte Modelle (z B MobileNet, TinyML)

  • Quantisierung, Pruning, Knowledge Distillation

  • Einsatz in Industrie, Automotive, IoT

Foundation Models und Transfer Learning

  • Vortrainierte Modelle (z B GPT, BERT, CLIP)

  • Feinabstimmung (Fine-Tuning) auf spezifische Aufgaben

  • Prompt Engineering zur Steuerung großer Sprachmodelle

Multimodale Modelle

  • Verarbeitung von Text, Bild, Ton und Video in einem System

  • Beispiele: OpenAIs GPT-4, Meta’s ImageBind, Google Gemini

Effizienztechnologien

  • LoRA (Low-Rank Adaptation) für leichtgewichtiges Fine-Tuning

  • Sparse Transformers zur Reduktion von Rechenlast

  • Federated Learning für dezentrale, datenschutzfreundliche KI

Explainable AI (XAI)

  • Methoden zur Visualisierung und Nachvollziehbarkeit von Modellentscheidungen

  • LIME, SHAP, Grad-CAM

  • Relevanz für Auditierbarkeit, Vertrauen und Regulierung