AGI-Ergebnisse

Obwohl AGI sowohl Vorteile als auch Risiken birgt, gibt es auch eine Reihe von Strategien, die sich positiv auf AGI-Ergebnisse während der gesamten Entwicklung auswirken können. Du hast drei verschiedene Ansätze kennengelernt: harte Beschränkungen, Anpassungsstrategien und staatliche Eingriffe.

Lass uns testen, ob du die Unterschiede zwischen diesen Ansätzen kennst und weißt, was sie bedeuten!

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Generative KI-Konzepte

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Mache dich mit dem Konzept der generativen KI vertraut und lerne ihre Fähigkeit, Inhalte zu erstellen, sowie ihre praktischen Anwendungen und Grenzen kennen. Du wirst die Unterschiede zwischen traditionellen maschinellen Lernmodellen, generativer KI und künstlicher allgemeiner Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) kennenlernen und die Schlüsselfaktoren erkunden, die die Entwicklung der generativen KI vorantreiben.

Exercise 1: Was ist generative KI?Exercise 2: Generative KI kennenlernen Exercise 3: Arbeiten mit einem generativen KI-Modell Exercise 4: Anwendungen der generativen KI Exercise 5: Generative KI in der Landschaft des maschinellen Lernens Exercise 6: Das richtige Werkzeug für die Arbeit auswählen Exercise 7: Unterscheidung: generative KI und traditionelles ML Exercise 8: Mehr Hunde und GANs Exercise 9: Die Entwicklung der generativen KI Exercise 10: Das Feld vorantreiben Exercise 11: Transformer Exercise 12: Durchbrüche in der generativen KI

In diesem Kapitel gehen wir auf die wichtigsten Schritte bei der Erstellung generativer KI-Modelle ein: Forschung und Design, Datensammlung, Modelltraining und Evaluierung. Wir untersuchen die Bedeutung verschiedener Datensätze und fortgeschrittener Trainingstechniken sowie verschiedener Evaluierungsmethoden und diskutieren ihre Stärken und Grenzen.

Exercise 1: Modellentwurf und Datenerhebung Exercise 2: Forschung und Design Exercise 3: Ein Datensatz als Glücksfall?Exercise 4: Modelltraining Exercise 5: Einflussfaktoren beim Modelltraining Exercise 6: Techniken zur Entwicklung spezialisierter Modelle Exercise 7: Modellevaluierung Exercise 8: PixAIr-Animation Exercise 9: Hilfe für Intellibrand bei der Modellevaluierung

In diesem Kapitel geht es um den verantwortungsvollen Einsatz von generativer KI. Wir erörtern die Herausforderungen und Strategien zur Abschwächung sozialer Verzerrungen, Fragen des geistigen Eigentums und des Datenschutzes sowie ethische Überlegungen, um Missbrauch zu verhindern. Abschließend erkunden wir das immense Potenzial und die Risiken der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) sowie die Ansätze zur Kontrolle ihrer Ergebnisse.

Exercise 1: Soziale Verzerrungen einschätzen und abmildern Exercise 2: Ursachen für Verzerrungen Exercise 3: Verzerrungen aufdecken und abschwächen Exercise 4: Urheberrecht und Eigentümerschaft Exercise 5: Rechtliche und datenschutzrechtliche Überlegungen Exercise 6: Geistige Eigentumsrechte identifizieren Exercise 7: Verantwortungsvolle generative KI-Anwendungen Exercise 8: Verwendungsgrundsätze Exercise 9: Verantwortungsvolle KI-Praktiken einführen Exercise 10: Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)Exercise 11: AGI-Eigenschaften Exercise 12: AGI-Ergebnisse

Aktuelle Übung

Kapitel 4 untersucht das Potenzial, die Auswirkungen und die Integration von generativer KI in menschliche Arbeitsabläufe. Es erörtert die Hauptakteure der KI-Entwicklung, von Universitäten bis zu Unternehmen, und untersucht die gesellschaftlichen Anpassungen an KI. Es befasst sich mit den Auswirkungen von KI auf Produktivität, Arbeitswelt, Bildung, Medien, Unterhaltung, wissenschaftliche Fortschritte und ethische Überlegungen.

Exercise 1: Neue KI in alte Arbeitsabläufe einbringen Exercise 2: Generative KI für die Datenwissenschaft nutzen Exercise 3: Eine neue Marketingkampagne entwerfen Exercise 4: Fortschritte in der generativen KI Exercise 5: Open Source oder nicht Open Source Exercise 6: Super Duper GANs Exercise 7: Vorbereitungen für die Zukunft der generativen KI Exercise 8: Generative KI in der Bildung Exercise 9: Der Wert von Fähigkeiten in einer KI-Welt Exercise 10: Du hast es geschafft!