Sie zielt auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen<\/strong> ab, die es Maschinen erm\u00f6glichen, selbstst\u00e4ndig zu lernen, zu argumentieren, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n Nach einer langen Phase der Stagnation<\/strong>, die als „KI-Winter“ bezeichnet wurde, hat das Interesse an dieser Technologie in den letzten Jahren dank der Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens ein gro\u00dfes Wiederaufleben erlebt. Insbesondere der Einsatz von tiefen neuronalen Netzen und Deep Learning<\/a> haben neue Anwendungsf\u00e4lle entstehen lassen.<\/p>\n Machine Learning erm\u00f6glicht es Computern, aus Daten zu lernen und sich mit zunehmender Erfahrung zu verbessern. So kann Amazon Produkte empfehlen, Gmail Antworten auf Nachrichten vorschlagen oder Spotify dir neue Musik empfehlen.<\/p>\n \u00c4hnlich ist die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP<\/a>) eine KI-Technik, die es Maschinen erm\u00f6glicht, menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Chatbots f\u00fcr den Kundenservice und Sprachassistenten wie Apple Siri basieren auf dieser Technik.<\/p>\n Mit dem j\u00fcngsten Aufkommen von Breiten Sprachmodellen wie OpenAI GPT oder Google PaLM<\/a> sind 2022 neue Werkzeuge entstanden: generative KI, wie ChatGPT<\/a> oder Bard.<\/p>\n Jetzt ist K\u00fcnstliche Intelligenz in der Lage, jede Art von geschriebenen, visuellen oder sogar Audio-Inhalten aus einem einfachen Prompt zu generieren, den der Nutzer eingibt.<\/p>\n Das ist eine Revolution, aber erst der Anfang. In naher Zukunft wird die KI als Gehirn f\u00fcr humanoid geformte Roboter dienen<\/a>, die alle Arten von manuellen Aufgaben \u00fcbernehmen k\u00f6nnen, wie der Tesla Optimus.<\/p>\n Auf l\u00e4ngere Sicht k\u00f6nnte die Forschung zur Entstehung einer „Allgemeinen K\u00fcnstlichen Intelligenz“<\/strong> f\u00fchren, die der menschlichen Intelligenz gleichwertig oder sogar \u00fcberlegen ist…<\/p>\n Es besteht kein Zweifel daran, dass KI die Welt ver\u00e4ndern und die Automatisierung vieler geistiger oder manueller Aufgaben<\/a> erm\u00f6glichen wird. Im Gegenzug k\u00f6nnten viele Berufe verschwinden und mehrere Experten bef\u00fcrchten eine beispiellose Welle der Arbeitslosigkeit.<\/p>\n Allerdings wird diese Technologie auch Millionen neuer Arbeitspl\u00e4tze schaffen. Wenn sie sich weiterentwickelt, werden neue Anwendungsf\u00e4lle entstehen und die Nachfrage nach Experten, die K\u00fcnstliche Intelligenz erstellen, verwalten oder anwenden k\u00f6nnen, wird steigen.<\/p>\n Um diese neuen beruflichen M\u00f6glichkeiten zu nutzen, ist ein KI-Training eine sehr relevante Wahl f\u00fcr deine Karriere. Hier sind die Gr\u00fcnde daf\u00fcr.<\/p>\n Laut dem Weltwirtschaftsforum<\/a> wird die Zahl der Arbeitspl\u00e4tze, die durch KI ersetzt werden, die Zahl der neu geschaffenen Arbeitspl\u00e4tze bei weitem \u00fcbertreffen. Bis 2025 k\u00f6nnten \u00fcber 97 Millionen neue Jobs entstehen.<\/p>\n Noch besser: Es w\u00e4ren Rollen, die „besser an die neue Arbeitsteilung zwischen Menschen, Maschinen und Algorithmen angepasst sind“.<\/p>\n Wenn du also jetzt lernst, K\u00fcnstliche Intelligenz zu beherrschen, kann das ein wertvoller Schl\u00fcssel zu zuk\u00fcnftigen KI-Berufen sein oder dazu, die Technologie in deinen aktuellen Beruf zu integrieren.<\/p>\n Die Technologie wird sich in den n\u00e4chsten Jahren weiter verbessern und sich auf immer vielf\u00e4ltigere Branchen und Anwendungsbereiche ausdehnen.<\/p>\n Sie wird bereits in vielen Branchen wie dem Finanzwesen,<\/a> der Medizin, der Sicherheitstechnik oder der Automobilindustrie eingesetzt und wird bald in allen Bereichen zum Einsatz kommen.<\/p>\n Angesichts der hohen Nachfrage k\u00f6nnen KI-Fachleute<\/strong> von einer hohen Verg\u00fctung profitieren. Laut Talent.com liegt ihr Medianeinkommen in Frankreich bei 45.000 \u20ac pro Jahr und \u00fcbersteigt 70.000 \u20ac f\u00fcr die Erfahrensten.<\/p>\n Dieser Experte konzentriert sich auf die Entwicklung von Werkzeugen, Systemen und Prozessen,<\/strong> mit denen KI auf Probleme in der realen Welt angewendet werden kann. Die Algorithmen werden durch Daten trainiert, was ihnen hilft, zu lernen und ihre Leistung zu verbessern.<\/p>\n So hilft ein KI-Ingenieur<\/strong> einer Organisation, Kosten zu senken, die Produktivit\u00e4t und den Gewinn zu steigern und die besten strategischen Entscheidungen zu treffen. Laut Glassdoor liegt sein Durchschnittsgehalt in Frankreich bei 40.000 Euro und in den USA bei 120.000 US-Dollar.<\/p>\n Der Machine Learning Engineer oder ML Engineer<\/a> forscht, entwirft und baut die KI, die f\u00fcr das Machine Learning verwendet wird. Er wartet und verbessert bestehende Systeme und arbeitet mit Data Scientists zusammen, die Modelle f\u00fcr den Aufbau von KI-Systemen entwickeln.<\/p>\n Im Alltag f\u00fchrt diese Fachkraft Experimente und Tests<\/strong> durch, f\u00fchrt statistische Analysen durch und entwickelt Machine-Learning-Systeme. Sein Gehalt liegt laut Glassdoor in Frankreich bei \u00fcber 50.000 Euro und in den USA bei 125.000 Dollar.<\/p>\n Ein weiterer Beruf im Zusammenhang mit KI ist der des Data Engineers. Er k\u00fcmmert sich um das Sammeln, Verwalten und Umwandeln von Rohdaten in verwertbare Informationen f\u00fcr Datenwissenschaftler und andere Business-Analysten. Das Durchschnittsgehalt liegt laut Glassdoor<\/a> in den USA bei 115.592 US-Dollar und in Deutschland bei 45.000 Euro.<\/p>\n In \u00e4hnlicher Weise nutzt der Data Scientist Daten, um Fragen zu beantworten und Probleme eines Unternehmens zu l\u00f6sen.<\/strong> Er entwickelt pr\u00e4diktive Modelle, die zur Vorhersage von Ergebnissen verwendet werden, und kann Techniken des maschinellen Lernens einsetzen. Sein Mediangehalt liegt in Frankreich bei 48.000 Euro und in den USA bei 126.000 US-Dollar.<\/p>\n Der Software-Ingenieur oder Software Engineer<\/a> spielt ebenfalls eine Rolle in der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Er nutzt Computercode, um alle Arten von Programmen zu erstellen oder zu verbessern. Sein Durchschnittsgehalt betr\u00e4gt 55.000 Euro in Frankreich und 107.000 US-Dollar in den USA.<\/p>\n Laut einem Bericht von McKinsey stellten 2022 39 % der Unternehmen Software-Ingenieure ein und 35 % besch\u00e4ftigten Data Engineers in KI-bezogenen Positionen.<\/p>\n Schlie\u00dflich wird K\u00fcnstliche Intelligenz sehr bald in Roboter eingebaut werden, sodass Robotik-Ingenieure ebenfalls zu den KI-Berufen geh\u00f6ren werden.<\/p>\n Sie entwerfen neue Produkte oder bauen Prototypen<\/strong> zusammen, um sie zu testen, und beobachten ihre Leistung. In diesem Beruf, der Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik kombiniert, kann man ein Gehalt von \u00fcber 42.000 Euro pro Jahr und 100.000 US-Dollar in den USA verdienen.<\/p>\n Dies sind nur einige Beispiele f\u00fcr KI-Berufe. In Zukunft werden viele weitere Berufe entstehen, wie z. B. der des Prompt-Engineers, der Prompts entwirft, um mit einem Tool wie ChatGPT die besten Ergebnisse zu erzielen.<\/a><\/p>\n Unabh\u00e4ngig davon, welche Rolle du im Bereich der KI aus\u00fcben m\u00f6chtest, ist es wichtig, eine Ausbildung zu absolvieren, um das erforderliche Fachwissen zu erlangen.<\/p>\n Um deine Karriere im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu starten, kannst du eine professionelle Zertifizierung erwerben, um Arbeitgebern dein Fachwissen zu demonstrieren.<\/p>\n Zu den bekanntesten KI-Zertifizierungen geh\u00f6ren derzeit das MIT-Zertifikat „Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy“, die USAII-Zertifikate f\u00fcr KI-Ingenieure, -Berater und -Wissenschaftler und der ARTIBA-Titel Artificial Intelligence Engineer.<\/p>\n Um einen Abschluss zu erlangen und alle F\u00e4higkeiten zu verinnerlichen, die f\u00fcr die Arbeit in der KI unerl\u00e4sslich sind. Du kannst dich f\u00fcr Liora entscheiden. Unsere Machine Learning Engineer-, Data Engineer- oder Data Scientist-Ausbildungen werden dir das n\u00f6tige Fachwissen vermitteln, um deinen Traumberuf auszu\u00fcben.<\/p>\n Du wirst insbesondere die Grundlagen der k\u00fcnstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens, der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung<\/a> (NLP), des Computersehens (Computer Vision<\/a>) oder auch die ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI kennen lernen.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/ia-evolution.jpg\")
Warum sollte man eine Ausbildung in k\u00fcnstlicher Intelligenz machen?<\/h3>\n
\nKI Weiterbildung
\n<\/a><\/p>\nKI-Berufe und ihre Geh\u00e4lter<\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/formation-intelligence-artificielle.png\")
Wie kann man eine Ausbildung in k\u00fcnstlicher Intelligenz absolvieren?<\/h3>\n