Was ist ein MCP?
Ein einfacher Einstieg in Model Context Protocol und seine Bausteine.
02 · Wissensbasis
Data Science & AI Konzepte
Data Science, AI, Model Context Protocol, Instructions und Skills verständlich erklärt – mit Blick auf sichere und praktische Anwendungen.
Instructions und Skills
Wie klare Anweisungen und wiederverwendbare Fähigkeiten zusammenarbeiten.
KI sicher einsetzen
Erste Überlegungen zu Daten, Berechtigungen und Vertrauen.
Daten verstehen
Grundlagen zu Datenqualität, Datenaufbereitung, Merkmalen und nachvollziehbaren Auswertungen.
Modelle richtig einordnen
Überwachte und unüberwachte Verfahren, Evaluation und die Grenzen statistischer Vorhersagen.
KI, Machine Learning und Deep Learning
Die Begriffe einordnen und verstehen, wie regelbasierte Systeme, lernende Modelle und tiefe neuronale Netze zusammenhängen.
Natural Language Processing
Wie Computer Texte strukturieren, vergleichen und nach Mustern oder Kategorien auswerten.
Textvorverarbeitung
Warum Texte vor einer Analyse bereinigt, vereinheitlicht und in geeignete Repräsentationen überführt werden.
Klassifikation und Clustering
Der Unterschied zwischen bekannten Kategorien und automatisch gefundenen Gruppen.
Themen in Textsammlungen finden
Wie Topic Modeling bei der Orientierung in großen Dokumentbeständen helfen kann.
Modelle vergleichen
Naive Bayes, SVMs, Entscheidungsbäume und neuronale Netze anhand ihrer Eigenschaften einordnen.
Transformer und BERT
Warum Aufmerksamkeitsmechanismen für moderne Textmodelle wichtig sind und wo ihre Grenzen liegen.
Eine ML-Pipeline verstehen
Von Rohdaten über Training und Modellvergleich bis zur nachvollziehbaren Nutzung.
Modelle richtig bewerten
Warum Precision, Recall, F1, Fehlertypen, Ressourcen und Praxisnähe gemeinsam zählen.
Embeddings und Dimensionsreduktion
Wie Inhalte in Zahlenräume übersetzt und komplexe Daten für Vergleiche oder Visualisierungen vereinfacht werden.
Gewichtetes Scoring
Wie mehrere Kriterien transparent zusammengeführt werden können, ohne menschliche Verantwortung durch eine Zahl zu ersetzen.
Wissensgraphen
Wie Knoten und Beziehungen Wissen, Suche und nachvollziehbare Zusammenhänge abbilden.
Neuronale Netze
Wie Schichten, Gewichte und Training aus Beispielen Muster ableiten.
SVMs und Random Forests
Zwei klassische Modellfamilien und ihre unterschiedlichen Stärken.
CNNs für Bilder
Wie Convolutional Neural Networks räumliche Muster in Bildern erkennen.
RNNs und LSTMs
Wie neuronale Netze Reihenfolgen und zeitliche Zusammenhänge verarbeiten.
Reinforcement Learning
Wie ein Agent durch Zustände, Aktionen und Rückmeldungen lernt.
Modelloptimierung
Wie Verlustfunktionen und Training Modellparameter verbessern – und wo Überanpassung droht.
KI-Ethik
Fairness, Transparenz, Datenschutz, Sicherheit und menschliche Verantwortung praktisch einordnen.
Wie wird KI-Nutzung sicher und nachvollziehbar?
Datenklassifizierung, Freigaben, menschliche Prüfung und der Lebenszyklus von AI-Systemen.
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