Künstliche Intelligenz in Deutschland | Theorie und Praxis

00:00 Hi! 01:57 Was ist Künstliche Intelligenz? 07:07 Klassische Paradigmen des Machine Learning 11:54 Vom klassischen ML zum Deep Learning 15:09 Neuronale Netze als Grundprinzip 19:06 Universal Approximation Theorem and No Free Lunch Theorem 23:42 Discriminative / Predictive vs. Generative Ansätze 25:45 Embeddings 31:21 Encoder-Decoder Architekturen, Transformer, GPT & Co. 33:39 Was sind die Herausvorderungen? 37:20 Ansätze zum Hinzufügen von Domännenwissen 41:27 Hinzufügen von Speicher und Agentenbasierte Systeme 43:29 Deep Seek 46:37 Fazit ________________ Hier sind mehr Videos über Statistics, Data Science und Machine Learning    • Künstliche Intelligenz einfach erklärt | H...