Wie man KI von Grund auf neu lernt im Jahr 2026: Ein kompletter Leitfaden von den Profis

Was sind die verschiedenen Arten von künstlicher Intelligenz?

Du wirst feststellen, dass KI-Technologie auf verschiedene Arten diskutiert wird, mit verschiedenen Abkürzungen und Begriffen. Um den Rest des Artikels einfacher zu machen, ist es wichtig, sich die wichtigsten Arten von KI anzuschauen. KI kann je nach ihren Fähigkeiten in drei Stufen eingeteilt werden:

• Künstliche schwache Intelligenz (ANI): Das ist die häufigste Form von KI, mit der wir heute zu tun haben. ANI ist dafür gemacht, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen, wie zum Beispiel Spracherkennung oder Empfehlungen bei Streaming-Diensten.
• Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI): Eine KI mit AGI kann Wissen auf menschlichem Niveau verstehen, lernen, anpassen und bei vielen verschiedenen Aufgaben anwenden. Große Sprachmodelle und Tools wie chatGPT können zwar viele Aufgaben abdecken – Anfang 2026 ist das aber immer noch nur eine Idee, die aber immer mehr Leute interessiert.
• Künstliche Superintelligenz (ASI): Die letzte Stufe der KI, die ASI, ist ein Zukunftsszenario, in dem die KI die menschliche Intelligenz bei fast allen wirtschaftlich wichtigen Aufgaben übertrifft. Dieses Konzept ist zwar interessant, aber im Großen und Ganzen nur Spekulation.

Der Unterschied zwischen Datenwissenschaft, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning

KI ist ein großes Gebiet mit mehreren Unterbereichen, wie zum Beispiel maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL).

Auch wenn es keine offizielle Definition für diese Begriffe gibt und die Experten sich über die genauen Grenzen streiten, gibt es doch immer mehr Einigkeit darüber, was die einzelnen Begriffe im Großen und Ganzen bedeuten. Hier ist eine Erklärung dieser Begriffe:

• Künstliche Intelligenz ist, wenn Computersysteme sich intelligent verhalten, denken und lernen können, so wie wir Menschen.
• Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem es darum geht, Algorithmen zu entwickeln, die lernen können, ohne dass man sie extra programmieren muss.
• Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es ist für viele der beeindruckenden Nachrichtenberichte über KI in den Medien verantwortlich (z. B. selbstfahrende Autos, chatGPT). Deep-Learning-Algorithmen sind von der Struktur des Gehirns inspiriert und funktionieren super mit unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos oder Texten.

Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das all das und noch mehr wie Datenanalyse, Statistik, Datenvisualisierung und so weiter nutzt, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen.

Warum solltest du dich 2026 mit künstlicher Intelligenz beschäftigen?

Künstliche Intelligenz ist mehr als nur ein Modewort; es ist eine revolutionäre Technologie, die verändert, wie wir arbeiten, leben und miteinander umgehen. Mit der Explosion der Daten und der Notwendigkeit, sie zu verstehen, steigt die Nachfrage nach KI-Kenntnissen in vielen Bereichen rasant an. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt als jetzt, um mit dem Lernen von KI zu beginnen. Hier ist der Grund:

KI ist ein Bereich, der echt schnell wächst.

Künstliche Intelligenz ist nicht die Zukunft, sondern schon die Gegenwart. Die Zahl der Jobs im Bereich KI ist in den letzten Jahren echt gestiegen. Laut dem Bericht „Future of Jobs“ vom Weltwirtschaftsforum ​KI- und Machine-Learning-Spezialisten stehen ganz oben auf der Liste der Jobs, die in den nächsten fünf Jahren am schnellsten wachsen werden. Da immer mehr Branchen KI-Technologien einsetzen, um ihre Abläufe zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen, wird der Bedarf an KI-Spezialisten wahrscheinlich weiter steigen.

Statista-Statistikenzeigen, dassder Markt für künstliche Intelligenz ziemlich wachsen wird, was das noch mehr unterstreicht:. Sie schätzen, dass der Markt für künstliche Intelligenz bis 2026 einen Wert von 320,13 Milliarden US-Dollarundbis 2030 sogar 826,73 Milliarden US-Dollar erreichen wird. 

Bildquelle

KI ist ein gut bezahlter Job.

Klar, dass der Anstieg der Nachfrage nach KI-Fähigkeiten mit coolen Gehältern einhergeht. Laut den Infos von Glassdoor liegt das durchschnittliche Gehalt eines KI-Ingenieurs in den USA im Dezember 2025 bei 140.000 Dollar pro Jahr, wobei noch Boni und Gewinnbeteiligungen draufkommen können. Maschinelles Lernen-Ingenieure und Datenwissenschaftler verdienen auch ziemlich gut, mit Durchschnittsgehältern von124.000 Dollar pro Jahr bzw. 150.000 Dollar pro Jahr. Diese finanzielle Entschädigung zeigt, wie wichtig KI-Fähigkeiten auf dem Arbeitsmarkt sind.

Du kannst unseren Leitfaden darüber lesen, wie man KI-Ingenieur wird, um mehr über diesen spannenden und sich schnell entwickelnden Beruf zu erfahren. 

KI ist intellektuell anspruchsvoll.

Bei künstlicher Intelligenz geht's nicht nur um gut bezahlte Jobs und eine große Nachfrage auf dem Markt. Es ist auch ein intellektuell anregendes Gebiet, das dir spannende Herausforderungen verspricht. Es geht darum, Algorithmen zu entwickeln, um komplizierte Probleme zu lösen, Modelle zu entwerfen, die menschliche Intelligenz nachahmen, und diese Technologien kreativ in verschiedenen realen Szenarien einzusetzen.

KI-Profis lernen ständig dazu, passen sich an und denken innovativ. Das Feld entwickelt sich ständig weiter, was bedeutet, dass es immer etwas Neues zu lernen, ein Problem zu lösen oder ein System zu verbessern gibt. Diese Dynamik macht KI zu einem spannenden Bereich für alle, die Herausforderungen lieben und gerne immer weiter lernen.

Wie lange dauert es, KI zu lernen?

Wie lange du brauchst, um KI zu lernen, hängt oft davon ab, welchen Weg du wählst: ob du es dir selbst beibringst oder durch eine formale Ausbildung wie ein Uni-Studium.

Wenn du dir alles selbst beibringst, kann die Dauer ziemlich unterschiedlich sein, weil es stark von deinen Vorkenntnissen, deinem Engagement und den verfügbaren Lernressourcen abhängt. Es kann ein paar Monate bis zu einem Jahr oder länger dauern, bis man sich durch Selbststudium ein solides Verständnis von KI-Konzepten, Programmiersprachen wie Python, Mathematik und verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens angeeignet hat. Online-Kurse, die du in deinem eigenen Tempo machen kannst, Tutorials und praktische Projekte können dir beim Lernen helfen.

Auf der anderen Seite bedeutet der Weg über die Uni meistens, dass man Informatik, Datenwissenschaft oder so was in der Art studiert. Ein Bachelorstudium in diesen Fächern dauert normalerweise drei bis vier Jahre, in denen die Studierenden eine umfassende Ausbildung in KI und verwandten Themen bekommen.

Egal, welchen Weg du wählst, ständiges Lernen, praktische Anwendung und auf dem Laufenden bleiben bei den neuesten Entwicklungen sind super wichtig, wenn du eine Karriere in der KI anstrebst.

Wie man KI von Grund auf neu lernt im Jahr 2026

KI zu lernen kann echt spannend sein, aber es gibt auch ein paar Herausforderungen. Es ist ein großes Thema mit vielen Unterthemen. Mit einem klaren Plan, den richtigen Ressourcen und einem strategischen Ansatz kannst du dich aber gut in dieser Landschaft zurechtfinden. So lernst du KI im Jahr 2026:

1. Lerne die nötigen Fähigkeiten

Um in der KI erfolgreich zu sein, muss man drei wichtige Bereiche beherrschen:

1. Mathematik: KI hängt stark von mathematischen Konzepten ab, vor allem in ihren Teilbereichen wie maschinelles Lernen und Deep Learning. Man muss natürlich kein Mathegenie sein, um in der KI erfolgreich zu sein, aber ein grundlegendes Verständnis von linearer Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung ist echt wichtig. Zum Beispiel werden Konzepte wie Matrizen und lineare Transformationen aus der linearen Algebra oft in KI-Algorithmen benutzt.
2. Einfache Statistiken: KI macht echt Sinn, wenn man sich mit Statistik auskennt. In diesem Bereich ist es echt wichtig, Daten richtig zu verstehen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Konzepte wie statistische Signifikanz, Verteilung, Regression und Wahrscheinlichkeit sind echt wichtig in verschiedenen KI-Anwendungen.
3. Lernbereitschaft: KI ist ein Bereich, der sich schnell weiterentwickelt, mit neuen Fortschritten, Techniken und Tools, die ständig auftauchen. Deshalb sind eine proaktive Einstellung und die Bereitschaft, Neues zu lernen und sich an neue Technologien anzupassen, super wichtig für alle, die in die KI-Branche einsteigen und dort weiterkommen wollen.

Es ist wichtig zu wissen, dass das Verständnis und die Kenntnisse, die du in diesen Bereichen brauchst, je nach der KI-Rolle, die du anstrebst, unterschiedlich sein können. Zum Beispiel braucht ein Datenwissenschaftler vielleicht kein tiefes Verständnis von jedem mathematischen Konzept, das in der KI verwendet wird, aber ein Forscher, der neue KI-Algorithmen entwickeln will, braucht vielleicht ein tieferes Verständnis von Mathematik.

Der Schlüssel liegt darin, deinen Lernweg an deinen Karrierezielen auszurichten und die Tiefe deines Lernens in verschiedenen Bereichen entsprechend anzupassen.

2. Spezialisierte KI-Fähigkeiten entwickeln

Nachdem wir jetzt die Voraussetzungen geklärt haben, schauen wir uns mal die wichtigsten Fähigkeiten an, die du brauchst, um KI zu meistern. Ähnlich wie oben bei den Voraussetzungen – wie gut du diese Fähigkeiten draufhaben musst, hängt echt davon ab, welche Art von Job du anstrebst.

Statistiken

Statistik ist das Fachgebiet, das sich mit dem Sammeln, Organisieren, Analysieren, Interpretieren und Präsentieren von Daten beschäftigt. Es ist das A und O, um Daten in der KI zu verstehen und damit zu arbeiten.

Hier findest du mehr Infos zu Statistiken:

• Statistik-Grundlagen mit Python Lernpfad, wo du die vier Grundlagen der Statistik mit Python lernst, darunter zusammenfassende Statistik und Wahrscheinlichkeit, statistische Modelle wie lineare und logistische Regression, Techniken für Stichproben, wie man Hypothesentests durchführt und Schlussfolgerungen aus einer Vielzahl von Datensätzen zieht.
• Einführungskurs in die Statistik, in dem die Grundlagen der Statistik vermittelt werden, darunter Maße für die Zentralität und Streuung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests.
• Einführungskurs in die Statistik mit R, um zu lernen, wie man mit Variablen, Diagrammen und Standardabweichungen in R arbeitet.

Mathematik

Wie schon gesagt, sind bestimmte Bereiche der Mathematik die Basis für KI-Algorithmen. Lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Differentialgleichungen sind alles mathematische Werkzeuge, die du auf deiner KI-Reise brauchen wirst.

Hier findest du mehr Infos zur Mathematik:

• Entmystifizierung mathematischer Konzepte für Deep Learning, in dem die grundlegenden mathematischen Konzepte für Datenwissenschaft und Deep Learning erklärt werden.
• Kurs „Lineare Algebra für Data Science in R“, in dem du die Grundlagen der linearen Algebra lernst, zum Beispiel wie man Matrix-Vektor-Gleichungen benutzt, Eigenwert-/Eigenvektor-Analysen durchführt und PCA anwendet.
• Der Kurs „Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung in Python“ behandelt grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung wie Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz und vieles mehr.

Programmierung

Die Implementierung von KI braucht echtes Verständnis von Programmierung. Wenn du weißt, wie man Code schreibt, kannst du KI-Algorithmen entwickeln, Daten bearbeiten und KI-Tools und -Bibliotheken nutzen. Python ist gerade die beliebteste Sprache in der KI-Community, weil sie einfach, flexibel und mit vielen Bibliotheken für Datenwissenschaft ausgestattet ist.

• Mit dem Python-Programmier-Lernpfad kannst du deine Python-Programmierkenntnisse verbessern. Du lernst, wie du Code optimierst, Funktionen und Unit-Tests schreibst und die besten Praktiken der Softwareentwicklung anwendest.
• R-Programmier-Lernpfad: Hier kannst du deine R-Programmierkenntnisse verbessern, indem du lernst, wie man mit gängigen Datenstrukturen arbeitet, Code optimiert und eigene Funktionen schreibt.

Datenstrukturen

Mit Datenstrukturen kannst du Daten speichern, abrufen und effizient bearbeiten. Deshalb ist es super wichtig, Datenstrukturen wie Arrays, Bäume, Listen und Warteschlangen zu verstehen, um effizienten Code zu schreiben und komplexe KI-Algorithmen zu entwickeln.

• Der Kurs „Einführung in Datenstrukturen und Algorithmen“ hilft dir, Datenstrukturen wie verkettete Listen, Stapel, Warteschlangen, Hash-Tabellen und Graphen zu verstehen.
• Das Tutorial „Python-Datenstrukturen mit primitiven und nicht-primitiven Beispielen” geht auf Python-Datenstrukturen ein, wie zum Beispiel Datentypen und primitive und nicht-primitive Datenstrukturen, wie Zeichenfolgen, Listen, Stapel und mehr.

Datenbearbeitung

Datenbearbeitung bedeutet, Daten zu bereinigen, umzuwandeln und zu bearbeiten, damit sie für weitere Analysen oder die Eingabe in KI-Modelle bereit sind. Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheken wie Pandas zur Datenbearbeitung sind für die Arbeit im Bereich KI echt wichtig.

• Datenbearbeitung mit Python Skill Track, wo du lernst, wie du Daten in DataFrame in Python umwandeln, sortieren und filtern kannst, damit sie schnell analysiert werden können.
• Datenbearbeitung mit R Skill Track, der den oben genannten Ansatz behandelt, aber in der Programmiersprache R.
• Der Kurs „Datenbearbeitung mit pandas” zeigt dir, wie du mit pandas DataFrames bearbeiten kannst, während du reale Datensätze für die Analyse extrahierst, filterst und umwandelst.

Datenwissenschaft

Data Science ist eine Mischung aus verschiedenen Tools, Algorithmen und Prinzipien des maschinellen Lernens, die darauf abzielen, versteckte Muster in Rohdaten zu entdecken. Als KI-Profi ist es echt wichtig, zu verstehen, wie man aus Daten Erkenntnisse gewinnt.

• Datenwissenschaftler mit Python-Lernpfad, der die Python-Kenntnisse abdeckt, die man braucht, um als Datenwissenschaftler erfolgreich zu sein.
• Data Scientist mit R Career Track, der die R-Programmierkenntnisse abdeckt, die man braucht, um als Data Scientist erfolgreich zu sein.
• Der Kurs „Data Science verstehen“ erklärt die Grundlagen von Data Science und warum es wichtig ist.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem Maschinen aus Daten lernen, um ihre Leistung zu verbessern oder genaue Vorhersagen zu treffen. Es ist wichtig, verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen, wie sie funktionieren und wann man sie einsetzt.

• Der Lernpfad „Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python“ bringt dir die Grundlagen des maschinellen Lernens und die Wissenschaft dahinter bei, einschließlich Vorhersagen, Mustererkennung und den Grundlagen des Deep Learning.
• Machine Learning Fundamentals in R Lernpfad, wo du Folgendes lernst: ​Kategoriale und numerische Antworten durch Klassifizierung und Regression vorhersagen und die versteckte Struktur von Datensätzen mit unüberwachtem Lernen entdecken.
• Machine Learning Cheat Sheet, ein kurzer Leitfaden zu den wichtigsten Algorithmen für maschinelles Lernen, ihren Vor- und Nachteilen sowie Anwendungsfällen.

Tiefes Lernen

Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, nutzt neuronale Netze mit mehreren Schichten (daher „deep“), um komplexe Muster in Datensätzen zu modellieren und zu verstehen. Es steckt hinter vielen der modernsten KI-Anwendungen von heute, von Sprachassistenten bis hin zu selbstfahrenden Autos.

• Deep Learning in Python Lernpfad, wo du lernst, wie du die starken Bibliotheken Keras, TensorFlow und PyTorch nutzen kannst, um neuronale Netze zu erstellen und zu optimieren.
• Was ist Deep Learning Tutorial? Hier geht's um die häufigsten Fragen zu Deep Learning und wir schauen uns verschiedene Aspekte von Deep Learning mit Beispielen aus dem echten Leben an.
• Kurs „Einführung in Deep Learning mit Keras“, in dem du lernst, wie du mit Keras deine eigenen Deep-Learning-Modelle entwickelst.

Jede dieser Fähigkeiten hängt mit den anderen zusammen und hilft dir dabei, ein breites Wissen über KI-Konzepte aufzubauen. Ein guter Anfang ist, sich erst mal die Grundlagen in jedem Bereich anzueignen, bevor du dich näher mit den Themen beschäftigst, die dich am meisten interessieren. Du kannst deinen Ansatz nach Belieben kombinieren und dich auf die Bereiche konzentrieren, die beim Lernen und beim Sammeln von praktischer Erfahrung ganz natürlich auftauchen.

3. Lerne die wichtigsten KI-Tools und -Pakete kennen

Die richtigen Tools und Pakete zu kennen, ist super wichtig für deinen Erfolg in der KI. Vor allem Python und R haben sich in der KI-Community als die führenden Sprachen durchgesetzt, weil sie einfach und flexibel sind und es viele gute Bibliotheken und Frameworks dafür gibt. Du musst zwar nicht beides lernen, um in der KI erfolgreich zu sein, aber unten findest du ein paar wichtige Bibliotheken und Frameworks, mit denen du dich je nach dem Tool, für das du dich entscheidest, vertraut machen solltest:

Die besten Python-KI-Tools und -Pakete

Python ist eine hochentwickelte, interpretierte Programmiersprache, die für ihre Lesbarkeit und Vielseitigkeit bekannt ist. Dank seiner benutzerfreundlichen Syntax und der vielen Bibliotheken und Frameworks, die für KI und Datenwissenschaft verfügbar sind, wird es in der KI oft genutzt.

Pandas

pandas ist eine Python-Bibliothek, die viele Möglichkeiten für die Datenanalyse bietet. Datenwissenschaftler nutzen Pandas für verschiedene Aufgaben, wie zum Beispiel Datenbereinigung, Datentransformation und statistische Analysen. Es funktioniert super mit unvollständigen, chaotischen und unbeschrifteten Daten, was es zu einem wichtigen Tool für die Vorverarbeitung von Datensätzen macht.

• Datenbearbeitung mit pandas Kurs
• Effizienten Code mit pandas schreiben Kurs
• Python-Pandas-Tutorial: Der ultimative Leitfaden für Anfänger

NumPy

NumPy, kurz für Numerical Python, ist eine Bibliothek für Python, die Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen bietet, zusammen mit einer großen Sammlung von hochentwickelten mathematischen Funktionen, um mit diesen Arrays zu arbeiten. Das ist eine wichtige Bibliothek für jede wissenschaftliche Berechnung, auch für KI.

• Einführung in den NumPy-Kurs
• Python NumPy Array Tutorial
• NumPy-Spickzettel: Datenanalyse in Python

Scikit-Learn

Scikit-Learn ist ein einfaches und effizientes Tool für Data Mining und maschinelles Lernen. Es basiert auf NumPy, SciPy und matplotlib und ist Open Source, was heißt, dass es für alle frei verfügbar ist. Es hat verschiedene Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion.

• Kurs „Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn“
• Kurs zum überwachten Lernen mit Scikit-Learn
• Python-Maschinelles Lernen: Scikit-Learn-Tutorial

PyCaret

PyCaret ist eine coole Python-Bibliothek, die das Erstellen und Einsetzen von KI-Modellen einfacher macht. Damit kannst du mit nur ein paar Zeilen Code verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen effizient erkunden, vorbereiten, trainieren, optimieren und vergleichen.

• PyCaret Tutorial: Ein Leitfaden für Anfänger zur Automatisierung von ML-Workflows mit PyCaret

PyTorch

PyTorch ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf der Torch-Bibliothek basiert. Es wird für Sachen wie natürliche Sprachverarbeitung und künstliche neuronale Netze benutzt. Der größte Vorteil ist, dass es flexibel und schnell ist, was es super für Deep-Learning-Forschung macht.

• Anleitung zum Lernen von PyTorch
• Kurs „Deep Learning mit PyTorch”
• PyTorch Tutorial: Ein einfaches neuronales Netzwerk von Grund auf aufbauen

Keras

Keras ist eine echt benutzerfreundliche Bibliothek für neuronale Netze, die in Python geschrieben ist. Es wurde entwickelt, um die Zeit zwischen deinen Ideen und funktionierenden Modellen zu verkürzen, und bietet eine einfache Möglichkeit zur Modellierung neuronaler Netze. Keras ist auch modular aufgebaut, was es beim Erstellen neuer Modelle super vielseitig macht.

• Einführung in Deep Learning mit Keras Kurs
• Keras Tutorial: Deep Learning in Python
• Keras-Spickzettel: Neuronale Netze in Python

Kommerziell verfügbare APIs

Wenn du bereit bist, dich mit KI zu beschäftigen, ist die Nutzung von APIs für den Zugriff auf kommerziell verfügbare Modelle eine der besten Möglichkeiten, um loszulegen. Kommerziell verfügbare APIs wie die OpenAI API, Cohere API und Anthropic API sind gute Einstiegsmöglichkeiten.

• GPT-4o API Tutorial
• GPT-3.5 und GPT-4 über die OpenAI-API in Python nutzen
• Arbeiten mit dem OpenAI-API-Kurs
• Ein Tutorial für Anfänger zur OpenAI-API
• Tutorial zum Thema „API-Design meistern“
• OpenAI O1 API Tutorial: Wie man sich mit der API von OpenAI verbindet
• Claude 3.7 Sonnet API-Handbuch
• DeepSeek API-Handbuch 

Hugging Face

Wenn du dich besser auskennst, probier mal vortrainierte Modelle mit Standard-Python-Paketen wie Hugging Face's Transformers und Accelerate aus. Damit kannst du ganz einfach GPUs und TPUs nutzen.

• Was ist Hugging Face? 
• Kurs „Arbeiten mit Hugging Face“
• Eine Einführung in die Verwendung von Transformers und Hugging Face
• Open-Source-KI-Modelle mit Hugging Face Code-Along nutzen
• Entwickle NLP-Anwendungen mit Hugging Face
• Hugging Face Smolagents-Anleitung

LangChain

Eines der gerade angesagtesten KI-Frameworks ist LangChain, das Leuten hilft, KI aus großen Sprachmodellen in Datenpipelines und Anwendungen einzubauen. 

• Einführung in LangChain für Datenverarbeitung und Datenanwendungen
• Kurs „Entwicklung von LLM-Anwendungen mit LangChain”
• Tutorial: Wie man LLM-Anwendungen mit LangChain erstellt
• Tutorial zum Erstellen von LangChain-Agenten zur Automatisierung von Aufgaben in Python

LLaMA 

Llama (Large Language Model Meta AI) ist eine Reihe von Open-Source-LLMs, die von Meta (früher Facebook) entwickelt wurden. Es ist eine starke Alternative zu proprietären Modellen wie GPT-4o und Claude Sonnet und hilft Forschern und Entwicklern dabei, KI-Modelle effizient anzupassen und einzusetzen.

• Kurs „Arbeiten mit Llama 3”
• Lama-Grundlagen-Fähigkeiten-Lernpfad
• Anleitung zum Einstellen von Llama 3.2 und zur lokalen Nutzung

Ein Beispiel für einen KI-Lernplan

Unten haben wir einen möglichen Lernplan erstellt, der zeigt, worauf du deine Zeit und Mühen konzentrieren solltest, wenn du gerade erst mit KI anfängst. Denk dran, dass Zeitpläne, Themenbereiche und Fortschritte von vielen verschiedenen Sachen abhängen. Wir wollen diesen Plan so praxisnah und praktisch wie möglich gestalten. Deshalb haben wir Projekte vorgeschlagen, an denen du im Laufe deiner Arbeit arbeiten kannst.

Monat 1–3: Grundlagen der Mathematik, Programmierung, Datenstrukturen und Datenbearbeitung

1. Mathematik und Statistik: Fang mit den Grundlagen der linearen Algebra, der Analysis, der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung an. Das gibt dir 'ne solide Basis für alles, was noch kommt.
2. Programmierung: Lerne Python, die am häufigsten verwendete Sprache in der KI. Fang mit den Grundlagen an und mach dann weiter mit den fortgeschritteneren Sachen. Mach unseren Python-Grundlagenlernpfad und den Lernpfad zur Datenbearbeitung mit Python, um die wichtigsten Sachen zu lernen, zum Beispiel Pakete wie NumPy.
3. Datenbearbeitung: Fang an, dich mit Datenbearbeitung und -analyse zu beschäftigen. Mach dich mit Python-Bibliotheken wie pandas und NumPy vertraut, die du für die Datenbearbeitung nutzen wirst. Lerne, wie man Daten bereinigt und aufbereitet, was ein wichtiger Teil jedes KI- oder Machine-Learning-Projekts ist.

Empfohlene Ressourcen und Projekte

• Mathematische Konzepte für Deep Learning einfach erklärt
• Python-Grundlagen
• Die Geschichte des Lego Data Science-Projekts entdecken
• Kurs zum Thema Künstliche Intelligenz verstehen

Monat 4–6: Tauch tiefer in KI und maschinelles Lernen ein

4. Grundlagen der KI: Verstehe, was KI ist, ihre Geschichte und ihre verschiedenen Bereiche. Kurse wie unser Kurs „Künstliche Intelligenz verstehen “ können einen guten Einstieg bieten.

5. Vertief dein Wissen über maschinelles Lernen: Lerne verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen kennen – überwachtes, unüberwachtes, halbüberwachtes und bestärkendes Lernen. Schau dir mal unseren Kurs „Machine Learning Scientist with Python Lernpfad” an, der die wichtigsten Modelltypen, Modellvalidierung und Hyperparameter-Optimierung abdeckt. Es geht um Pakete wie TensorFlow und Keras und wir schauen uns auch fortgeschrittenes Deep Learning an.

Empfohlene Ressourcen und Projekte

• Kurs zum Thema Künstliche Intelligenz verstehen
• Grundlagen der KI – Skill Track
• Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python-Lernpfad
• Naive Bienen: Bildladen und -verarbeitung – Datenwissenschaftsprojekt

Monat 7–9: Spezialisierung und fortgeschrittene Themen

5. Tiefes Lernen: Verstehe neuronale Netze und Deep Learning.
6. MLOps-Grundlagen: Lerne mehr über MLOps, bei dem es darum geht, DevOps-Prinzipien auf maschinelle Lernsysteme anzuwenden. Das umfasst die Modellversionierung, die Modellbereitstellung, die Überwachung und die Orchestrierung.
7. Spezialisierung: Entscheide dich je nach deinen Interessen und Karrierezielen für einen Bereich, zum Beispiel natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, verstärktes Lernen oder ein anderes Fachgebiet.

Empfohlene Ressourcen und Projekte

• Deep Learning in Python – Lernpfad
• Kurs zu MLOps-Bereitstellung und Lebenszyklus
• ASL-Erkennung mit Deep Learning – Datenwissenschaftsprojekt

Monat 10 – läuft noch: Lerne weiter und entdecke Neues

9. Spezialisier dich weiter: Je nach Karriereweg
10. Bleib auf dem Laufenden: Schau regelmäßig bei Blogs, Podcasts und Zeitschriften zum Thema KI vorbei. Tritt Communities bei, um Ideen mit anderen KI-Anwendern auszutauschen.
11. Ethik in der KI: Wenn du mehr über KI lernst, solltest du dich auch mit den ethischen Aspekten der KI beschäftigen.

Empfohlene Ressourcen und Projekte

• Kurs über KI-Ethik
• DataCamp-Zertifizierung

Denk dran, das ist nur ein grober Plan. Du solltest es nach deinem Tempo und deinen Interessen anpassen. KI ist ein riesiges Gebiet, und das Lernen ist ein ständiger Prozess.

Lerne die KI-Roadmap

Unten haben wir die Infos aus dem Lernpfad zusammengestellt, um zu zeigen, wie man 2026 KI lernen kann: 

Die 5 besten Tipps zum Lernen von KI

Der Einstieg in die Welt der KI kann echt einschüchternd sein, aber mit einem strategischen Ansatz kann man den Prozess besser strukturieren und bewältigen. Hier sind fünf Schritte, die dir auf deiner KI-Lernreise helfen:

1. Wähle deinen Schwerpunkt

Entscheide zuerst, wo du dich aufgrund deiner Karriereziele konzentrieren willst. Wir schauen uns die verschiedenen Jobs in der KI in diesem Artikel genauer an; jeder Job hat einen anderen Schwerpunkt und braucht bestimmte Fähigkeiten.

Wenn du dich zum Beispiel für einen eher anwendungsorientierten Job wie Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen interessierst, solltest du dich mehr auf Programmierung, Datenwissenschaft und das Verständnis verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen konzentrieren. Dein Ziel hier ist es, den Umgang mit KI-Techniken zu lernen, um Probleme aus dem echten Leben zu lösen.

Wenn du dich eher für eine Stelle in der Forschung interessierst, solltest du dich intensiver mit der Theorie hinter KI und maschinellem Lernen beschäftigen. Du brauchst solide Kenntnisse in Mathe, Statistik und theoretischer Informatik.

Das ist keine starre Unterscheidung, sondern eher ein Ausgangspunkt, der dir dabei hilft, zu entscheiden, worauf du dich zuerst konzentrieren solltest.

2. Fang an zu lernen

Sobald du dich für einen Schwerpunkt entschieden hast, kannst du mit dem Lernen loslegen. Die Lernressourcen, die im Abschnitt „Fähigkeiten“ und im oben genannten KI-Lernplan vorgeschlagen werden, sind gute Anlaufstellen für den Einstieg. Denk dran, KI zu meistern ist ein Marathon, kein Sprint. Nimm dir Zeit, um jedes Konzept gründlich zu verstehen, bevor du zum nächsten übergehst.

3. Setze deine Fähigkeiten in Projekten ein

Es gibt keinen besseren Weg zu lernen als durch Ausprobieren. Wenn du das Gelernte in echten Projekten anwendest, festigst du dein Verständnis und sammelst praktische Erfahrungen, die dein Portfolio bereichern können. Das kann so einfach sein wie die Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen zur Vorhersage von Immobilienpreisen oder so komplex wie die Entwicklung eines Deep-Learning-Modells für die Bilderkennung. Wir haben in diesem Artikel Beispielprojekte eingebaut.

4. Werde Teil einer Community

Tritt AI-Communities bei, sowohl online als auch offline. Die Teilnahme an Foren wie Stack Overflow oder GitHub, der Beitritt zu KI-Gruppen auf LinkedIn oder die Teilnahme an KI-Meetups und Konferenzen können super wertvolle Lernmöglichkeiten bieten.

Sobald du eine DataCamp-Zertifizierung hast, kannst du unserer DC Certified Community beitreten. Dort kannst du dich mit anderen zertifizierten Lernenden austauschen, auf exklusive Inhalte und Veranstaltungen zugreifen und deine neu erworbenen Fähigkeiten optimal nutzen.

Wenn du dich Communities anschließt, kannst du über die neuesten Trends auf dem Laufenden bleiben, Hilfe bekommen, wenn du nicht weiterkommst, und dich mit anderen KI-Fans vernetzen.

5. Weitermachen

KI ist ein Bereich, der sich echt schnell weiterentwickelt. Sobald du die Grundlagen drauf hast, solltest du weitermachen und deine Fähigkeiten verbessern. Folge KI-Blogs, lies Forschungsberichte, mach Fortgeschrittenenkurse und such immer nach neuen Möglichkeiten, dich selbst herauszufordern. Dieser wiederholte Prozess macht dich vom Anfänger zum Profi.

Denk dran, der Weg zum Erlernen von KI ist zwar anspruchsvoll, aber echt lohnenswert. Lass dich nicht entmutigen, wenn du auf Hindernisse stößt; sie gehören zum Lernprozess dazu. Behalte dein Ziel im Blick und bleib auf deinem Weg engagiert.

Die besten Möglichkeiten, um 2026 KI zu lernen

Es gibt jede Menge Ressourcen, die dir beim Lernen von KI helfen, von Kursen und Lehrbüchern bis hin zu praktischen Projekten. Die richtige Ressource zu wählen, kann dir helfen, einen guten Start beim Lernen über KI hinzulegen. Hier sind unsere Top-Tipps, um dir den Einstieg in die Welt des KI-Lernens zu erleichtern:

Mach die besten KI-Kurse, um loszulegen

DataCamp ist eine super Plattform, die interaktive Kurse anbietet, die speziell für angehende Datenwissenschaftler gemacht sind. Die Kurse reichen von Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau und sind mit praktischen Übungen gestaltet. Hier sind ein paar der besten Kurse zum Thema KI auf DataCamp:

• Kurs zum Verständnis von KI
• KI-Grundlagen-Lernpfad
• Python-Grundlagen
• Datenbearbeitung mit Python
• Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python
• Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python
• Einführung in Deep Learning mit PyTorch

Fertiggestellte KI-Projekte

KI zu lernen ist mehr als nur Theorien und Programmiertechniken zu verstehen. Es geht um praktische Übungen, und da kommen die KI-Projekte ins Spiel.

Such dir erst mal ein passendes Projekt, das zu deinen Kenntnissen passt, egal ob es ein Vorhersagemodell oder eine generative KI-Anwendung ist. Die richtigen Tools, wie Python und seine umfangreichen Bibliotheken, sind dein Fundament. Es ist echt wichtig, deine Daten zu verstehen und vorzubereiten, weil das direkt die Effektivität deines Modells beeinflusst.

Hier sind ein paar Ideen für KI-Projekte, die du umsetzen kannst, um deine KI-Kenntnisse zu verbessern. Schau dir unbedingt unsere Artikel zu KI-Projekten für alle Niveaus, NLP-Projekten, generativen KI-Projekten und Machine-Learning-Projekten für alle Niveaus an, um mehr Infos zu kriegen.

• Klassifiziere Musikgenres anhand von Audiodaten. Mach dir Machine-Learning-Methoden in Python zunutze, um Songs nach Genres zu sortieren.
• Naive Bienen: Bildladen und -verarbeitung. Arbeite mit Bilddaten, entwickle Klassifikatoren mit herkömmlichen Techniken und nutze die Leistungsfähigkeit des Deep Learning für die Bildverarbeitung.
• ASL-Erkennung mit Deep Learning. Bau ein Convolutional Neural Network, um Bilder von Buchstaben aus der amerikanischen Gebärdensprache zu sortieren.

Schau dir ein paar der besten Bücher über KI an

Bücher bieten echt tiefes Wissen und Einblicke von Leuten, die sich in dem Bereich auskennen. Hier sind ein paar der einflussreichsten Bücher zum Thema KI, die dir vielleicht nützlich sein könnten:

• Die 15 besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen, die du 2026 lesen solltest
• Die 11 besten Bücher zum Thema Deep Learning, die du 2026 lesen solltest

Denk dran, der Schlüssel zum Lernen von KI ist Beständigkeit und Übung. Hab keine Angst, klein anzufangen und dich dann langsam an komplexere Konzepte und Projekte heranzutasten. Du wirst staunen, wie viel du lernen kannst, wenn du jeden Tag ein bisschen Zeit fürs Lernen über KI investierst.

Schau dir die besten KI-Spickzettel an

Unsere Auswahl an Spickzetteln zum Thema Data Science kann als Schnellreferenz für viele verschiedene Themen dienen, darunter auch viele, die mit KI zu tun haben:

• Python-Spickzettel für Anfänger
• Spickzettel zum überwachten maschinellen Lernen
• Spickzettel zum unüberwachten maschinellen Lernen
• chatGPT-Spickzettel für Datenwissenschaft
• Die OpenAI-API in Python
• Die Landschaft der generativen KI-Tools
• Deep Learning mit PyTorch – Spickzettel

Eine Sammlung von DataCamp-Spickzetteln

Hol dir die KI-Zertifizierung

Wie wir in unseren Leitfäden zur KI-Zertifizierung und zur Zertifizierung für generative KI zeigen, gibt's mehrere Möglichkeiten, eine branchenweit anerkannte Zertifizierung zu bekommen, die deine KI-Fähigkeiten beweist, darunter auch unsere eigene Zertifizierung „AI Fundamentals Certification“. Wenn du dich für die Zertifizierung entscheidest, bekommst du eine Struktur und ein klares Ziel, auch wenn das immer Teil eines umfassenderen Lernprozesses sein sollte.

Die verschiedenen Karrieren in der KI heute

Künstliche Intelligenz hat viele neue Jobmöglichkeiten geschaffen, jede mit ihren eigenen Aufgaben, Tools und erforderlichen Fähigkeiten. Schauen wir uns mal drei Jobs im Bereich KI an, die gerade total angesagt sind: Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Forschungswissenschaftler. Beachte, dass wir einige der Tools erwähnen werden, die sie beherrschen müssen. Wenn du mit diesen Tools nicht vertraut bist, ist das völlig okay – wir werden sie in einem späteren Abschnitt genauer behandeln.

Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler untersuchen, extrahieren und berichten aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten eines Unternehmens. Sie erklären diese Erkenntnisse auch Leuten, die nicht so technisch sind, und wissen echt gut, wie Machine-Learning-Workflows funktionieren und wie man sie mit Geschäftsanwendungen verbindet. Sie arbeiten fast nur mit Programmierwerkzeugen, machen Analysen und nutzen oft Big-Data-Tools.

Datenwissenschaftler sind die Detektive der Datenwelt. Sie sind dafür zuständig, umfangreiche Datenquellen zu finden und zu verstehen, große Datenmengen zu verwalten und Datenpunkte zusammenzuführen, um Trends zu erkennen. Sie nutzen ihre analytischen, statistischen und programmiertechnischen Fähigkeiten, um große Datensätze zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Dann nutzen sie diese Infos, um datengestützte Lösungen für knifflige geschäftliche Probleme zu entwickeln. Ein Teil dieser Lösungen besteht in der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die neue Erkenntnisse liefern (z. B. Identifizierung von Kundensegmenten), Geschäftsprozesse automatisieren (z. B. Vorhersage der Kreditwürdigkeit) oder Kunden einen neuen Mehrwert bieten (z. B. Empfehlungssysteme).

Wichtige Fähigkeiten:

• Gute Kenntnisse in Python, R und SQL
• Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz
• Gute Kenntnisse in statistischer Analyse, quantitativer Analytik und prädiktiver Modellierung
• Techniken zur Datenvisualisierung und Berichterstellung
• Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

Wichtige Werkzeuge:

• Datenanalyse-Tools (z. B. Pandas, NumPy)
• Bibliotheken für maschinelles Lernen (z. B. Scikit-learn)
• Tools zur Datenvisualisierung (z. B. Matplotlib, Tableau)
• Big-Data-Frameworks (z. B. Airflow, Spark)
• Befehlszeilentools (z. B. Git, Bash)

Ingenieur für maschinelles Lernen

Machine-Learning-Ingenieure sind die Architekten der KI-Welt. Sie entwickeln und setzen Machine-Learning-Systeme ein, die aus den Daten von Unternehmen Vorhersagen machen. Außerdem kümmern sie sich um Sachen wie die Vorhersage von Kundenabwanderung und Lebenszeitwert und sind dafür zuständig, Modelle für die Organisation einzusetzen. Machine-Learning-Ingenieure arbeiten meistens nur mit Tools, die auf Programmierung basieren.

Wichtige Fähigkeiten:

• Tiefes Wissen über Python, Java und Scala
• Du kennst dich mit Frameworks für maschinelles Lernen aus (wie Scikit-learn, Keras oder PyTorch)
• Verständnis von Datenstrukturen, Datenmodellierung und Softwarearchitektur
• Fortgeschrittene Mathekenntnisse (lineare Algebra, Analysis, Statistik)
• Teamfähigkeit und super Problemlösungsfähigkeiten

Werkzeuge:

• Bibliotheken und Algorithmen für maschinelles Lernen (z. B. Scikit-learn, TensorFlow)
• Datenwissenschaftliche Bibliotheken (z. B. Pandas, NumPy)
• Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Google Cloud Platform)
• Versionskontrollsysteme (z. B. Git)

Forschungswissenschaftler

Forscher sind die Denker der KI-Welt. Sie machen topaktuelle Forschung, um die neuesten Entwicklungen in der KI voranzutreiben. Ihre Arbeit besteht oft darin, neue Algorithmen zu erfinden oder bestehende zu verbessern. Sie zeigen ihre Ergebnisse auch auf KI-Konferenzen und in wissenschaftlichen Artikeln.

Wichtige Fähigkeiten:

• Gutes Verständnis von maschinellem Lernen und Deep Learning
• Gute Kenntnisse in Python und anderen Programmiersprachen
• Tiefes Verständnis von mathematischen Theorien rund um KI (wie statistische Lerntheorie)
• Fähigkeit, neue KI-Modelle zu entwickeln und zu überprüfen
• Gute Schreib- und Redekünste

Werkzeuge:

• Deep-Learning-Frameworks (wie TensorFlow, PyTorch)
• Wissenschaftliche Rechenwerkzeuge (wie MatLab, Mathematica)
• Software zum Schreiben und Präsentieren (wie LaTeX, Google Slides)
• Cloud-Computing-Ressourcen (wie AWS, Google Cloud Platform)

Jeder dieser Berufe bietet einen einzigartigen Einstieg in die Welt der KI. Sie haben alle echt viel Potenzial und spielen eine wichtige Rolle in diesem Bereich. Deine Entscheidung hängt von deinen Interessen, Stärken und langfristigen Karrierezielen ab.

Wie man einen Job im Bereich KI findet

Ein Abschluss kann echt hilfreich sein, wenn man eine Karriere in der KI starten will, aber es ist nicht der einzige Weg. Wir finden zwar, dass es sich lohnt, eine richtige Ausbildung in KI oder einem ähnlichen Bereich zu machen, aber immer mehr Leute steigen über andere Wege in die Branche ein. Das zeigt, dass man mit Engagement, kontinuierlichem Lernen und einer aktiven Herangehensweise seinen Traumjob in der KI finden kann.

So findest du einen Job im Bereich KI, auch wenn du keinen Abschluss hast:

Lerne immer mehr über das Fachgebiet

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI. Folge einflussreichen KI-Experten auf Twitter, lies KI-Forschungsberichte und hör dir KI-bezogene Podcasts an, darunter auch den DataFramed Podcast von DataCamp .

Einige der führenden Köpfe im Bereich KI, denen man folgen sollte, sind Yoshua Bengio, Fei-Fei Li und andere. Du bekommst Einblicke in aktuelle Themen, neue Technologien und die Zukunft der KI.

Du solltest dir auch Branchenveranstaltungen anschauen, egal ob es sich um Webinare bei DataCamp, Datenwissenschafts- und KI-Konferenzen oder Networking-Events handelt.

Ein Portfolio aufbauen

Ein starkes Portfolio, das deine Fähigkeiten und Projekte zeigt, kann dich von anderen Bewerbern abheben. Noch wichtiger ist, dass ein Projekt, das versucht, ein echtes Problem zu lösen, Personalchefs beeindrucken wird.

Wie Nick Singh, der Autor von „Ace the Data Science Interview“, im Podcast „DataFramed Careers Series“ gesagt hat:

Dein Portfolio sollte verschiedene Projekte zeigen, die deine Kenntnisse in wichtigen KI-Tools und Algorithmen unter Beweis stellen. Schau dir unseren Artikel zum Aufbau eines tollen Data-Science-Portfolios an, um mehr Infos und Tipps zu kriegen.

Schreib einen guten Lebenslauf

Heutzutage wird dein Lebenslauf nicht nur von Leuten gelesen, sondern muss auch durch Bewerbermanagementsysteme (BMS) geschleust werden. Das sind automatisierte Programme, die viele Firmen nutzen, um Lebensläufe rauszufiltern, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen. Deshalb ist es echt wichtig, deinen Lebenslauf so zu gestalten, dass er ATS-freundlich ist und trotzdem die Aufmerksamkeit der Personalverantwortlichen auf sich zieht.

Laut Jen Bricker, die früher die Karriereberatung bei DataCamp geleitet hat:

Deshalb ist es mega wichtig, Lebensläufe so gut wie möglich zu strukturieren. Mehr zum Thema „Wie schreib ich einen coolen Lebenslauf als Data Scientist?“ findest du in einem anderen Artikel.

Mach dich bei Personalchefs bemerkbar

Wenn du auf sozialen Plattformen aktiv bist, kannst du die Aufmerksamkeit von Personalchefs auf dich ziehen. Wie Sadie St. Lawrence, Chefin von Women in Data, in der DataFrame Careers Series sagt, kannst du deine Sichtbarkeit erhöhen und deine Begeisterung für KI zeigen, indem du deine Projekte und Ideen auf LinkedIn oder Twitter teilst, dich in KI-Communities engagierst und bei Open-Source-Projekten mitmachst.

Denk dran, dass man für den Einstieg in die KI Ausdauer, ständiges Lernen und Geduld braucht. Aber mit diesen Schritten machst du dich bereit für den Erfolg. Viel Glück auf deiner KI-Reise!

Wie du KI-Tools für dein Unternehmen richtig einsetzt

Dieser Artikel geht zwar hauptsächlich darum, angehenden KI-Praktikern ein tiefes Verständnis von KI zu vermitteln, aber es ist genauso wichtig, dass sich Geschäftsleute mit KI-Tools vertraut machen. Generative KI-Tools wie chatGPT werden immer mehr zu einem wichtigen Teil von verschiedenen Geschäftsprozessen.

Außerdem, wie Noelle Silver, die bei Accenture für globale KI-Lösungen, generative KI und LLM-Branchenlösungen zuständig ist, im DataFrame-Podcast über den Einsatz von KI in Unternehmen gesagt hat, werden große Sprachmodelle immer mehr in die meisten Software-Schnittstellen eingebaut, die Profis täglich nutzen.

Mehr über generative KI erfahren

Mach dich erst mal mit den verschiedenen KI-Tools vertraut, die dir zur Verfügung stehen. Es gibt echt viele Tools für verschiedene Aufgaben im Unternehmen, wie Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Datenanalyse. Schau dir die AI-Tools an und finde raus, was jedes einzelne kann. Wie können sie dir oder deinem Unternehmen helfen?

Schau dir zum Beispiel unseren Kurs „Einführung in chatGPT“ an, der dir ein umfassendes Verständnis dieses leistungsstarken generativen KI-Tools vermittelt. Wir haben auch einen Einführungskurs zu generativen KI-Konzepten, der auch eine Reihe anderer Tools abdeckt. 

Generative KI-Tools bei der Arbeit einsetzen

Sobald du die KI-Tools verstanden hast, geht's weiter damit, sie in deinen täglichen Arbeitsabläufen einzusetzen. Egal, ob du die Datenanalyse automatisieren, die Kundeninteraktion verbessern oder Geschäftsprozesse optimieren willst – KI-Tools können dir, deinen Teams und dem gesamten Unternehmen Vorteile bringen.

Wir haben ein paar Ressourcen zusammengestellt, die dir praktische Tipps geben, wie du KI-Tools effektiv bei deiner Arbeit nutzen kannst:

• AI Business Fundamentals – Lernpfad
• KI-Lösungen in Unternehmen einsetzen
• Ein Leitfaden für Anfänger zu chatGPT-Prompts für Marketing – Top-Tipps und Beispiele
• Einführung in LangChain für Datenverarbeitung und Datenanwendungen
• Ein Leitfaden für Anfänger zur OpenAI-API
• Ein Leitfaden zur Nutzung von chatGPT für Data-Science-Projekte
• Wie man Stable Diffusion ausführt: Ein Tutorial über generative KI
• Arbeiten mit dem Open AI API-Kurs
• GPT-4.5: Funktionen, Zugriff, GPT-4o-Vergleich und mehr
• Agentische KI: Wie es funktioniert, Vorteile, Vergleich mit herkömmlicher KI
• Claude 3.7 Sonett: Funktionen, Zugriff, Benchmarks und mehr
• Wie man Sora AI benutzt: Ein Leitfaden mit 10 praktischen Beispielen

Menschliche Aufsicht anwenden

KI-Tools sind zwar super nützlich, aber nicht unfehlbar. Es ist wichtig, die Ergebnisse, die diese Tools machen, zu checken und zu bearbeiten. Versteh ihre Grenzen und pass ihre Nutzung entsprechend an. Denk dran, diese Tools sollen dir helfen, nicht deine Entscheidungen ersetzen. Es ist echt wichtig, die Ethik der KI zu verstehen. 

Genauso ändert sich die Gesetzgebung rund um KI. Das EU-KI-Gesetz ist jetzt in Kraft getreten, sodass es für Unternehmen wichtig ist, sich mit KI auszukennen und die neuen Gesetze einzuhalten. Schau dir unseren Skill Track „Grundlagen des EU-KI-Gesetzes“ an, um dich auf den neuesten Stand zu bringen.

Um KI-Tools im Geschäftsleben richtig zu nutzen, reicht es nicht, nur die Technologie zu verstehen. Man muss auch wissen, wie man sie effektiv einsetzt, um in seiner Position und im Unternehmen erfolgreich zu sein. Indem du lernst, sie anwendest und verfeinerst, kannst du in der KI-gesteuerten Geschäftswelt immer einen Schritt voraus sein.

Verbessern Sie Ihre KI-Kenntnisse mit DataCamp for Business

Wir haben gesehen, dass es für eine effektive Integration von KI in deine Geschäftsabläufe wichtig ist, in deinem Team eine solide Grundlage an KI-Kenntnissen aufzubauen. DataCamp for Business bietet einen leicht zugänglichen und strukturierten Ansatz, um die Fähigkeiten der Mitarbeiter in den Bereichen KI und Datenwissenschaft zu verbessern, der speziell auf die Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten ist. Mit DataCamp kann dein Team maßgeschneiderte, praxisorientierte Lernerfahrungen machen, bei denen es um die praktische Anwendung von KI-Tools geht. So sind sie bestens vorbereitet, um diese Technologien in ihrer täglichen Arbeit einzusetzen.

Die DataCamp-Plattform bietet eine große Auswahl an Kursen zu KI-Themen, von einfachen Einführungen bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen, wie wir oben schon erwähnt haben. Du kannst auch eigene Lernbäder erstellen, in dein LMS/LXP integrieren und Einblicke und Berichte über die Wirkung deiner Schulungen bekommen. Mit „“ kannst du einen klaren Lernweg wählen, der sicherstellt, dass dein Team nicht nur die Theorie lernt, sondern auch praktische Erfahrungen mit der Anwendung von KI-Tools bei echten geschäftlichen Herausforderungen sammelt. Du kannst noch heute eine Demo anfordern, um mit der Weiterbildung in deinem Unternehmen loszulegen. 

Fazit

KI zu lernen ist echt lohnenswert und öffnet dir die Türen zu einer Welt voller innovativer Technologien und spannender Karrieremöglichkeiten. Das Wissen und die Erfahrung, die man dabei sammelt, gehen über das aus Büchern und Vorlesungen Gelernte hinaus. Es geht um einen dynamischen Kreislauf aus Lernen, Anwenden, Ausprobieren und Verbessern. Ein praxisorientierter Ansatz, vor allem durch Kurse und KI-Projekte, macht das Lernen schneller und hilft dabei, wichtige Fähigkeiten wie Problemlösung, kritisches Denken und Kreativität zu entwickeln.

Wenn du gerade erst anfängst, dich mit KI zu beschäftigen, haben wir hier jede Menge hilfreiche Ressourcen für den Einstieg zusammengestellt. Außerdem findest du einen Beispiel-Lernplan für einige der wichtigsten Themen, die du beherrschen musst, um dich in künstlicher Intelligenz zurechtzufinden. Leg noch heute los mit unserem Kurs „Künstliche Intelligenz verstehen“.