künstliche intelligenz

Es gibt 7 Beiträge mit dem Schlagwort künstliche intelligenz.

Prompt-Template für GPT5

OpenAI hat einen Prompting Guide für GPT5 veröffentlicht. Hier finden sich keine Überraschungen, aber eine kompakte Sammlung bewährter Strategien zur Steuerung des neuen GPT‑5-Modells. Er zeigt insbesondere auf, wie man:

  • Agentic Workflows vorhersagbarer gestaltet – durch klare Rollen-, Ziel- und Strukturvorgaben
  • Coding-Aufgaben effizienter angeht – von der Planung über Debugging bis zur Ausführung
  • Intelligenz und Instruktionstreue optimiert – durch klare Formate, Few‑Shot‑Beispiele und konsistente Sprache

Zudem wird für Entwickler das Prompt Optimizer Tool eingeführt, das gängige Prompt-Fehler wie Unklarheiten oder widersprüchliche Anweisungen erkennt und automatisch korrigiert – ideal zur Migration bestehender Prompts und für iterative Verbesserungen.

Hier ein universelles Prompt-Template basierend auf dem Prompting Guide:

1. Rolle / Persona

„Übernimm die Rolle eines [ROLLE], spezialisiert auf [BEREICH]. Dein Ziel ist es, [ZIEL].“

2. Aufgabenbeschreibung

„Deine Aufgabe ist es, [AUFGABE]. Konzentriere dich auf [SCHWERPUNKT], vermeide [AUSSCHLÜSSE].“

3. Struktur der Antwort

„Beginne mit [EINSTIEG, z. B. Checkliste, Übersicht]. Danach liefere [DETAILS, z. B. 3 Optionen, ein Ranking]. Stelle sicher, dass jede Ausgabe [VERPFLICHTENDE ELEMENTE] enthält.“

4. Qualitäts- und Validierungsregeln

„Alle Ergebnisse müssen:

  • [KORREKT] sein → ggf. mit glaubwürdigen Quellen abgeglichen
  • [EINZIGARTIG] → keine trivialen oder gängigen Antworten
  • [PRAXISTAUGLICH] → realistische Zeit- oder Ressourcenangaben enthalten
  • [KLAR] → knapp, strukturiert und leicht anwendbar sein“

5. Formatierung der Ausgabe

„Gib die Ergebnisse als [FORMAT, z. B. Markdown-Tabelle / Liste / JSON] zurück mit den Spalten/Feldern: [X, Y, Z].“

6. Abbruchbedingung

„Die Aufgabe gilt als abgeschlossen, wenn [ERFOLGSKRITERIUM].“

Ein Beispiel:

„Übernimm die Rolle eines Lerncoachs, spezialisiert auf Erwachsenenbildung. Dein Ziel ist es, drei wenig bekannte, aber wirksame Lernmethoden für das schnelle Erlernen einer neuen Sprache innerhalb von 90 Tagen zu empfehlen.

Deine Aufgabe ist es, gängige Ansätze wie Duolingo, YouTube-Videos oder Standard-Lehrbücher auszuschließen.

Beginne mit einer kurzen 4-Punkte-Checkliste, wie du die Methoden auswählst. Danach präsentiere drei Methoden in einer Markdown-Tabelle mit den Spalten: Methode | Hauptressourcen | Wöchentlicher Zeitaufwand | Erwarteter Fortschritt in 90 Tagen | Besonderheit.

Stelle sicher, dass jede Methode real existiert, nicht trivial ist und durch vertrauenswürdige Quellen belegbar wäre.

Die Aufgabe gilt als abgeschlossen, wenn drei validierte, einzigartige Methoden in der genannten Tabellenform geliefert wurden.“

Ray Ban Meta-Brille mit Künstlicher Intelligenz: Lohnt sie sich?

Ich wie ich versuche ein möglichst cooles Foto von mir mit der Brille zu erstellen

Ich war einer der ersten Nutzer von Google Glasses in Deutschland, da ich damals zufällig bei Google arbeitete und die Dinger von meinem damaligen Chef bekam. Der Coolness-Faktor war größer als die Nützlichkeit, denn der Akku hielt nicht besonders lange, wenn man die Brille nutzte. Und war es wirklich wichtig, Mails auf dem kleinen Screen zu lesen? Nicht wirklich. Warum also überhaupt so eine Brille?

Die Ray Ban Meta-Brille vereint eine Kamera mit Kopfhörern und Meta AI. Das Killer-Feature ist für Menschen mit Seheinschränkungen wahrscheinlich die Möglichkeit, dass die Meta KI beschreibt, was die Kamera aufnimmt (siehe das Video ganz unten). Das habe ich bisher nur ausprobiert bei Pflanzen im Botanischen Garten, und die Ergebnisse sind tatsächlich gut, wenn auch nicht immer richtig.

Weiterlesen →

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Data Science, Data Mining und Statistik… was ist der Unterschied???

Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf das breite Feld der Informatik, das Maschinen die Fähigkeit gibt, Aufgaben auszuführen, die menschliche Intelligenz erfordern. Ein Beispiel im Marketing ist die Entwicklung von intelligenten Chatbots, die Kundenanfragen automatisch beantworten.

Machine Learning

Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, der Maschinen befähigt, aus Daten zu lernen und sich anzupassen, ohne explizit programmiert zu werden. In der Marketingwelt wird Machine Learning beispielsweise genutzt, um Kundentrends vorherzusagen und personalisierte Werbeinhalte zu erstellen.

Data Mining

Data Mining ist der Prozess des Entdeckens von Mustern in großen Datensätzen. Es ist ein wichtiger Teil der Data Science und wird im Marketing eingesetzt, um beispielsweise Kundensegmente zu identifizieren und Zielgruppen besser zu verstehen.

Data Science

Data Science ist das Feld, das Techniken aus Statistik, Machine Learning und Datenanalyse kombiniert, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Statistik

Statistik ist die Grundlage für Data Science und Machine Learning. Sie befasst sich mit Methoden zur Analyse und Interpretation von Daten. Im Marketingkontext wird Statistik verwendet, um Kundentrends zu analysieren und Hypothesen zu testen, wie z.B. bei A/B-Tests. Böse Zungen behaupten, dass Data Science einfach nur Statistik im neuen Gewand sei. Allerdings ist Data Science eher eine Kreuzung von Statistik und Informatik, da hier auch große Datenmengen bearbeitet werden.

Überlappungen und Unterschiede

  • Überlappungen: Machine Learning ist ein Teilbereich der KI und wird in der Data Science angewendet. Sowohl Data Mining als auch Machine Learning nutzen statistische Methoden.
  • Unterschiede: Während KI ein breites Feld mit verschiedenen Anwendungen ist, konzentriert sich Machine Learning spezifisch auf das Lernen aus Daten. Data Science vereint diese Techniken, um datengetriebene Erkenntnisse zu gewinnen.

Das Ende der Massenbeschäftigung

In der ZEIT vom 4. Dezember 2014 wird wieder über alternative Wirtschaftfsformen durch den technologiebedingten Wegfall von Arbeitsplätzen geschrieben, dieses Mal in einem Interview von Uwe Jean Heuser mit Jeremy Rafkin. Dieser zitiert eine Rede von Larry Summers aus dem Jahr 2001, der sagte, dass die Wirtschaft eine neue Revolution wie die der ELektrifizierung erleben werde, denn Grenzkosten für Video-, Audio- und Textinformationen werden auf fast 0 sinken. Gewinne könne man dann nur noch durch Monopole erzielen, aber man wisse noch nicht, welches System den Marktkapitalismus ablösen würde. Dies, so Rafkin, sei eigentlich paradox, denn die Marktwirtschaft hätte dann die effizientesten Märkte überhaupt geschaffen, nur gäbe es dann auch keine Gewinne mehr, so dass eine Wirtschaft des Teilens entstehen könne. Weiterlesen →

Aus der Menschmaschine wird Mensch gegen Maschine

 

Roman Pletter schreibt in der ZEIT-Ausgabe 29/2014 über den potentiellen Wegfall hochqualifizierter Jobs durch immer besser werdende Algorithmen. In der so genannten zweiten maschinellen Revolution können Maschinen selber lernen (so etwas habe ich 2006 schon bei Ask.com gemacht, in einem ganz kleinen Rahmen…), nur dass es mittlerweile auch für mehr reicht als im Schachspiel zu gewinnen. Weiterlesen →