KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten

Marc Benesch
  • 0.0 (0)
  • Technology
  • Updated Weekly

"KI - kurz und informativ" erklärt Künstliche Intelligenz verständlich, kompakt und ohne Fachchinesisch. In weniger als 5 Minuten erfahrt ihr als Entscheider in Wirtschaft und Verwaltung, worum es eigentlich wirklich geht - ohne Hype von den Grundlagen, über Anwendungen im Unternehmen bis hin zu den neusten Entwicklungen. Was ist ein Large Language Model (LLM)? Was sind neuronale Netze? Welche Datenschutzanforderungen muss ich beachten? EU AI Act? Wie bereite ich meine Daten auf? All das und vieles mehr sind Themen unserer Podcast-Reihe. Viel Spaß beim Zuhören!

  1. 4d ago

    Wie funktioniert OCR? - Wie Maschinen Dokumente lesen

    Was passiert eigentlich, wenn ihr eine Rechnung abfotografiert und ein System daraus automatisch Kundennummer und Betrag zieht? Optical Character Recognition (OCR) ist dabei nur ein Schritt. Moderne Dokumentenverarbeitung ist eine ganze Pipeline: Bildvorverarbeitung, Texterkennung, Layout-Analyse, Zeichenerkennung und schliesslich ein Transformer-Modell, das die wahrscheinlichste Textsequenz bestimmt. In dieser Folge von „KI kurz und informativ" erkläre ich, wie OCR technisch funktioniert: warum CNNs und Vision Transformer dafür eingesetzt werden, warum moderne Systeme nicht mehr Buchstabe für Buchstabe lesen, sondern ganze Sequenzen und warum sich damit zwar Fehler korrigieren lassen. Themen dieser Folge: Was OCR technisch machtVon der Zeichen- zur SequenzerkennungWas Transformer damit zu tun habenWarum synthetische Trainingsdaten bei OCR gut funktionierenDie typische OCR-Pipeline Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠⁠⁠ Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

  2. Sep 24

    Vom Discounter zu Deutschlands KI-Provider?

    Die grösste Einzelinvestition der Unternehmensgeschichte ... kein Logistzentrum sondern ein Rechenzentrum. Die Schwarz Gruppe, bekannt durch Lidl und Kaufland, baut in Lübbenau in Brandenburg für rund 11 Milliarden Euro KI-Infrastruktur. Wir schauen uns in einer Art "Firmenportrait" die Entwicklung vom Discounter zu einem der ambitioniertesten Technologiekonzerne Europas an. Wir sprechen über die Cloud Platform STACKIT, Aleph Alpha und den KI-Campus in Heilbronn. Am Ende bleibt die kritische Frage nach potenziell neuen Abhängigkeiten. Souveränität heisst nicht, sich von jemandem abhängig zu machen, nur weil er in Deutschland sitzt. Weitere Folgen und Links: Interview mit Wirtschaftsminister Dr. Blank: hierFolge über den AI Five Layer Cake: hierBlogpost von NVIDIA: AI is a 5-Layer Cake Quellen: Financial Times Artikel: "How Lidl accidentally took in the big guns of cloud computing"Schwarz Digits: Datacenter Lübbenau: https://schwarz-digits.de/schwarz-digits-datacenter-luebbenauHeise online: Schwarz Digits baut grosses KI-Rechenzentrum in MV: https://www.heise.de/news/Schwarz-Digits-baut-grosses-KI-Rechenzentrum-in-Mecklenburg-Vorpommern-11431329.htmlComputer Base: Ohne Führerhaus, Lidl lässt autonomen Lkw auf die Strasse: https://www.computerbase.de/news/mobilitaet/ohne-fuehrerhaus-lidl-laesst-autonomen-lkw-auf-die-strasse.99420/ZDF heute: Schwarz-Gruppe baut grosses Rechenzentrum bei Rostock: https://www.zdfheute.de/wirtschaft/unternehmen/schwarz-zentrum-rechenzentrum-rostock-100.htmlLidl Pressemitteilung: Autonomer Lkw (15.09.2026) https://unternehmen.lidl.de/pressemitteilungen/2026/260915_autonomer_lkwThe Decoder: Cohere übernimmt Aleph Alpha: https://the-decoder.de/nach-andrulis-abgang-kanadisches-start-up-cohere-uebernimmt-aleph-alpha/Table.Briefings: Dieter Schwarz Stiftung hilft dem Staat auf die Sprünge: https://table.media/berlin/news/ki-forschung-dieter-schwarz-stiftung-hilft-dem-staat-auf-die-spruenge

  3. Sep 17

    KI im HR & HR-Softwareentwicklung - Interview mit Felix Anderegg

    Felix Anderegg, Head of Technology and Innovation bei HR Campus AG, spricht mit mir über Künstliche Intelligenz im Human Resources und wie sie KI in ihrer Softwareentwicklung für HR-Prozessdigitalisierung einsetzen. Als spannendes Beispiel schauen wir uns ein KI-unterstütztes Travel Expense Tool an, das Belege per OCR (Object Character Recognition) einliest, automatisiert kategorisiert und zuordnet usw. Ganz zentral in unserem Gespräch ist die Frage, welche Rolle der Mensch in Zukunft wieder einnehmen wird. Ausserdem sprechen wir über diese Themen: automatisiertes Recruiting, CV-Checks und Co.,wie KI-Transformation bei HR Campus abläuft,wie KI-gestützte Softwareentwicklung im HR-Bereich abläuft. Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠⁠ Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

  4. Sep 10

    Was kostet ein KI-System wirklich? Total Cost of Ownership richtig rechnen

    Der häufigste Fehler bei der Kalkulation von KI-Projekten ist in Kosten pro Monat zu rechnen statt in Kosten pro Vorgang. Ein Pilotbetrieb mit zwanzig Nutzern sagt euch nichts darüber, was das System kostet, wenn es tatsächlich im Einsatz ist. Bei KI steigen die laufenden Kosten nämlich mit der Nutzung. In dieser Folge von „KI kurz und informativ" gehe ich die klassische TCO-Formel durch und zeige am Beispiel eines Schwimmbads, welche Posten sich bei KI-Systemen anders verhalten als bei jeder anderen Software. Meine These ist: Die Kostenarten sind nicht neu, aber ihr bestimmt nicht mehr, wann sie anfallen. Bspw. kennt ihr den Preis eines Vorgangs erst, nachdem er passiert ist. Ein Modell verschlechtert sich lautlos, ohne Fehlermeldung. Und den Termin für die nächste Migration setzt oft euer Anbieter (wie zuletzt bei der Abschaltung der OpenAI Assistants API). Themen dieser Folge: TCO-Formel und was sie bei KI-Systemen nicht abbildetKosten pro Vorgang statt Kosten pro MonatModel Drift und Data Drift Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠ Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet. Link zum Google Paper: D. Sculley et al., „Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems" https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf

  5. Sep 3

    Mixture of Experts (MoE) einfach erklärt: Wie moderne KI-Modelle Rechenkosten sparen

    Mixture of Experts (MoE) steckt inzwischen hinter fast jedem grossen Sprachmodell, weil diese Architektur Rechenkosten spart. Es erklärt ausserdem, warum bei modernen Modellen plötzlich zwei Parameterzahlen angegeben werden. DeepSeek-V3 zum Beispiel hat 671 Milliarden Parameter, nutzt pro Token aber nur 37 Milliarden davon. Wie diese Architektur funktioniert, was ein Router in einem Sprachmodell macht und wie die sogenannten Experten im Training entstehen, erkläre ich in dieser Folge. Wir schauen uns auch, wie immer, Probleme dieser Architektur an, z.B. warum Modelle dadurch schneller, aber nicht kleiner werden. Themen dieser Folge: Router und Experten: Wie MoE die Rechenlast aufteiltGesamtparameter vs. aktive ParameterProbleme wie Load Balancing Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠ Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

  6. Aug 27

    Wie lernen Maschinen? Kostenfunktion und Optimierung einfach erklärt

    Wie lernt ein Machine-Learning-Modell eigentlich? Hinter dem „Lernen" steckt keine Magie, sondern mathematische Optimierung. Und die funktioniert nach einem Prinzip, das ihr aus dem Alltag kennt. Ich erkläre anhand anschaulicher Beispiele, was eine Kostenfunktion ist, was Parameter eines Modells sind und wie beides zusammen dafür sorgt, dass ein Modell besser wird. Die Folge über Optimierungsalgorithmen wie Gradient Descent wird auf diese Folge aufbauen. Themen dieser Folge:• Was mathematische Optimierung ist und warum sie die Grundlage jedes ML-Modells bildet • Kostenfunktion und Parameter • Lineare Regression: Optimierung mit nur zwei Parametern • Warum es Optimierungsalgorithmen wie Gradient Descent braucht Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: ⁠https://podcast.pyucation.de Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet. Folge zu Neuronalen Netzen und wie sie lernen: https://open.spotify.com/episode/1vu4mSvU9YpJs0mZdTwTbC?si=mKhjhhkySjO13raaPw8RiA

  7. Aug 20

    Quiz: Fine-Tuning, KI-Regulatorik, Speicherbedarf, usw. - Wie gut kennst du dich aus?

    Heute gibt es wieder ein Quiz zu den letzten 15 Folgen. Dabei schauen wir uns diese Themen an: ​Fine Tuning (im Vergleich zu RAG)​Reasoning-Modelle​Der AI Five Layer Cake​KI-Regulatorik und der EU AI Act​Kennzeichnungspflicht und Synth ID​Quantisierung und Speicherbedarf von LLMs Bist du inzwischen ein Experte? Schreib gerne in die Kommentare, wie viele Fragen du richtig beantworten konntest! Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: https://podcast.pyucation.de Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

  8. Aug 13

    SynthID - Wie KI-Inhalte gekennzeichnet werden können

    Seit dem 2. August 2026 gilt die EU-Kennzeichnungspflicht für KI-Inhalte (Artikel 50). Heute erkläre ich SynthID und wie das Wasserzeichen von Google DeepMind funktioniert. In jedem gängigen Medium (Bilder, Videos, Texte, Audio) kann SynthID eingesetzt werden. Wir sprechen auch über den Unterschied zu Metdadaten, die Grenzen von SynthID und warum sich die seit 2023 existierende Technik bereits in Teilen umgehen lässt. Auch Anthropic verwendet neu seit dem 11. August 2026 Wasserzeichen für seine von neueren Modellen erzeugten Inhalte. Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei: https://podcast.pyucation.de Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet. Weitere Folgen: ​Regularien rund um KI: https://open.spotify.com/episode/0DgVxFfLxKzPlnEyOeLm15?si=s5QlQdPoQqSw3qsw8Dqf_A​EU AI Act: https://open.spotify.com/episode/2PMaslOzW7gGOax1h6RErv?si=xxaLUD5NRdKHSrNHGiYKhQ Quellen: ​https://deepmind.google/models/synthid/​https://deepmind.google/blog/watermarking-ai-generated-text-and-video-with-synthid/ ​https://help.openai.com/de-de/articles/8912793-provenance-signals-content-credentials-synthid-in-openai-generated-content

See All (58)

About

"KI - kurz und informativ" erklärt Künstliche Intelligenz verständlich, kompakt und ohne Fachchinesisch. In weniger als 5 Minuten erfahrt ihr als Entscheider in Wirtschaft und Verwaltung, worum es eigentlich wirklich geht - ohne Hype von den Grundlagen, über Anwendungen im Unternehmen bis hin zu den neusten Entwicklungen. Was ist ein Large Language Model (LLM)? Was sind neuronale Netze? Welche Datenschutzanforderungen muss ich beachten? EU AI Act? Wie bereite ich meine Daten auf? All das und vieles mehr sind Themen unserer Podcast-Reihe. Viel Spaß beim Zuhören!

Information

You Might Also Like