Im Prozess der Namensfindung, wurde unser Co-Founder Boris sicherlich unterbewusst bei seiner Weiterbildung zum CSPO bei Jensen und Komplizen, beeinflusst. Der Begriff "Komplize" hat im Deutschen eine starke und markante Bedeutung. Er wird oft mit Partner:innen oder Helfer:innen in einem gemeinsamen Vorhaben assoziiert. Auch hat Fabian J.G. Westerheide mit seinem Satz in Leetspeak "1nt3ll3g3nc3 15 3ss3nt14l f0r succ3ss" auf der Rise of AI, unsere Schreiform unwissentlich beeinflusst ;-)

Nein. Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmen (B2B). Dazu zählen Startups, KMU´s sowie (Nicht)-Regierungsorganisationen, bis hin zu Corporates. Die Anzahl der Mitarbeitenden bzw. User spielt dabei eine untergeordnete Rolle. Ausnahme: Für einige unserer Standard-Tools sind wir Affiliate-Partner. Diese Produkte können ohne unser Zutun über den jeweiligen Link bestellt werden. Dafür gelten die jeweiligen Konditionen der Anbieter.

Die AI COMPL1ZEN UG wurde in Düsseldorf gegründet und hat hier ihren Hauptsitz. Stand Januar 2025 gibt es keine weiteren Niederlassungen im In-und Ausland.

Da wir kein Ladenlokal betreiben, haben wir keine klassischen Öffnungszeiten. Wir sind Werktags von Mo-Fr. zwischen 08:30 Uhr - 17:00 Uhr erreichbar.

Wir adressieren mit unseren eLearning Angeboten in erster Linie den Mittelstand mit min. 500 Mitarbeitenden. Nach oben hin gibt es keine Grenzen. Wir können mit unserem skalierbaren Team an AI Fazilitatoren:innen auch Corporates mit mehreren 10-Tausen Mitarbeitenden bedienen. Gleiches gilt für unsere KI-Standard-Lösungen und die Individualentwicklung. Beim Thema Barrierefreiheit können wir allen Organisationen, die vom barrierefreiheitsstärkungsgesetzt [BFSG] betroffen sind, eine passende Lösung anbieten. Meist sind das Agenturen und/oder die Endkunden selbst.

Ja, wird haben eine Möglichkeit der Rabattierung nach vorheriger Absprache.

Du benötigst: - einen Desktop-Computer - Lautsprecher, je nach Umgebung empfehlen sich Kopfhörer - Eine Kamera für die interaktive Teilnahme - eine stabile Internetverbindung Alle weiteren digitalen Tools/Lizenzen bekommst Du von uns zu Beginn des Kurses gestellt.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die menschenähnliche Intelligenz zeigen. Diese Systeme können Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern, wie zum Beispiel Sprachverarbeitung, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung.

Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, der Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um Computersystemen das eigenständige Lernen aus Daten zu ermöglichen. Anstatt explizit programmiert zu werden, lernen diese Systeme aus Erfahrung und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit.

Deep Learning ist eine Unterkategorie des Machine Learning, die künstliche neuronale Netze mit mehreren versteckten Schichten nutzt. Diese tieferen Netzwerke können komplexe Muster und Beziehungen in Daten erkennen, was sie besonders effektiv für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung macht.

KI ist der übergeordnete Begriff für Systeme, die intelligente Aufgaben ausführen können. Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, der sich auf Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen. Deep Learning ist wiederum ein spezialisierter Bereich des Machine Learning, der tiefe neuronale Netze einsetzt, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

Neuronale Netze verarbeiten Daten durch Schichten von Neuronen. Jede Verbindung besitzt ein Gewicht, das die Stärke der Signale beeinflusst. Während des Trainings passt das Netzwerk diese Gewichte an, um Fehler zu minimieren und genaue Vorhersagen oder Klassifizierungen zu ermöglichen.

Die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen sind Python, R, Java und C++. Python ist besonders beliebt wegen seiner einfachen Syntax und umfangreichen Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn, die speziell für KI und Machine Learning entwickelt wurden.

KI wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter: Gesundheitswesen: Diagnoseunterstützung, personalisierte Medizin. Finanzen: Betrugserkennung, Algorithmischer Handel. Verkehr: Autonomes Fahren, Verkehrsflussoptimierung. E-Commerce: Personalisierte Empfehlungen, Bestandsmanagement. Sprachassistenz: Virtuelle Assistenten, Übersetzung

Vorteile: Automatisierung von Routineaufgaben. Verbesserte Entscheidungsfindung durch Datenanalysen. Personalisierte Dienstleistungen und Produkte. Effizienzsteigerungen in verschiedenen Branchen. Risiken: Arbeitsplatzverlust durch Automatisierung. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken. Ethische Fragen bei Entscheidungsprozessen. Mögliche Voreingenommenheit in Algorithmen.

Convolutional Neural Networks sind spezielle neuronale Netze, die hauptsächlich für die Verarbeitung von zweidimensionalen Bilddaten entwickelt wurden. Sie verwenden Faltungen (Convolutions), um Merkmale wie Kanten, Texturen und Formen in Bildern zu erkennen.

Natural Language Processing ist ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. NLP ermöglicht es Maschinen, gesprochene oder geschriebene Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren.

Überwachtes Lernen: Algorithmen werden mit gelabelten Daten trainiert. Das heißt, die richtigen Antworten sind bekannt, und das System lernt, Eingaben mit den korrekten Ausgaben zu verknüpfen. Unüberwachtes Lernen: Algorithmen arbeiten mit ungelabelten Daten. Das System versucht, versteckte Muster oder Strukturen in den Daten zu finden, ohne spezifische Anweisungen.

Beginne mit den Grundlagen der Programmierung, idealerweise mit Python. Nutze Online-Kurse und Ressourcen, um sich in Statistik, lineare Algebra und grundlegende Machine-Learning-Konzepte einzuarbeiten. Plattformen wie Coursera, edX und Udemy bieten Einsteigerkurse an.

Big Data liefert die großen Mengen an Informationen, die erforderlich sind, um KI- und Machine-Learning-Modelle effektiv zu trainieren. Mit mehr Daten können Modelle genauere Vorhersagen treffen und komplexere Muster erkennen.

Generative Modelle: Wie GPT-3, die natürliche Sprache erzeugen können. Federated Learning: Dezentralisiertes Lernen, das Datenschutz verbessert. Explainable AI (XAI): KI-Systeme, deren Entscheidungen nachvollziehbar sind. Ethik in der KI: Fokus auf faire und verantwortungsvolle KI-Entwicklung. Reinforcement Learning: Verbesserte Lernmethoden durch Belohnungssysteme.

Transfer Learning ist ein Machine-Learning-Ansatz, bei dem ein Modell, das für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde, als Ausgangspunkt für eine verwandte Aufgabe verwendet wird. Dies spart Zeit und Ressourcen, da das Modell nicht von Grund auf neu trainiert werden muss.

Reinforcement Learning ist ein Lernparadigma, bei dem ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt. Durch Trial-and-Error erhält der Agent Belohnungen oder Bestrafungen und passt sein Verhalten an, um maximale Gesamtnutzen zu erzielen.

KI automatisiert viele Routineaufgaben, was Effizienz steigert, aber auch Arbeitsplätze verändern oder ersetzen kann. Gleichzeitig entstehen neue Berufe im KI-Bereich. Die Anpassung durch Umschulungen und Weiterbildung wird immer wichtiger.

Bias und Diskriminierung: Sicherstellen, dass KI nicht voreingenommen ist. Transparenz: Wie Entscheidungen von KI-Systemen getroffen werden. Datenschutz: Schutz persönlicher Informationen. Verantwortung: Klärung, wer für KI-Entscheidungen haftet.

Die Sicherheit von KI-Systemen hängt von ihrer Robustheit gegenüber Angriffen und Fehlern ab. Risiken wie adversarielle Angriffe können Systeme manipulieren. Daher ist es wichtig, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und Systeme kontinuierlich zu überwachen.

Schwache KI (auch als "narrow AI" bezeichnet) ist auf spezifische Aufgaben spezialisiert und arbeitet innerhalb vordefinierter Parameter. Sie kann in ihrem Spezialgebiet hervorragende Leistungen erbringen, verfügt aber nicht über ein allgemeines Verständnis oder Bewusstsein. Beispiele sind Sprachassistenten, Schachcomputer oder Bilderkennungssysteme. Starke KI (oder "Artificial General Intelligence", AGI) hingegen bezieht sich auf hypothetische Systeme, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzen. Eine starke KI wäre in der Lage, jede intellektuelle Aufgabe zu bewältigen, die ein Mensch ausführen kann. Sie würde über Selbstbewusstsein, Verständnis und die Fähigkeit zum abstrakten Denken verfügen. Bis 2025 existiert starke KI nur als theoretisches Konzept und ist Gegenstand intensiver Forschung und philosophischer Debatten.

Das Training von KI-Modellen erfolgt in mehreren Schritten: Datenvorbereitung: Sammeln, Bereinigen und Aufbereiten relevanter Daten. Modellauswahl: Wahl einer geeigneten Architektur (z.B. neuronales Netz, Random Forest). Training: Anpassung der Modellparameter durch iteratives Lernen aus den Trainingsdaten. Validierung: Überprüfung der Modellleistung mit einem separaten Datensatz. Feinabstimmung: Optimierung von Hyperparametern zur Verbesserung der Leistung. Die Evaluation erfolgt anhand verschiedener Metriken, abhängig von der Aufgabe: Für Klassifikationsaufgaben: Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score. Für Regressionsaufgaben: Mean Squared Error (MSE), R-Quadrat. Für komplexere Aufgaben: Aufgabenspezifische Metriken (z.B. BLEU-Score für Übersetzungen). Wichtig ist auch die Verwendung von Testdaten, die während des Trainings nicht verwendet wurden, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu bewerten.

Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine innovative Architektur im Deep Learning, entwickelt von Ian Goodfellow und Kollegen im Jahr 2014. GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die gegeneinander "spielen": Generator: Erzeugt synthetische Daten (z.B. Bilder). Diskriminator: Versucht, echte von generierten Daten zu unterscheiden. Der Prozess läuft wie folgt ab: Der Generator erzeugt Daten aus zufälligem Rauschen. Der Diskriminator bewertet diese Daten zusammen mit echten Daten. Beide Netze lernen iterativ: Der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, während der Diskriminator seine Unterscheidungsfähigkeit verbessert. Durch diesen "Wettstreit" lernt der Generator, immer realistischere Daten zu erzeugen. GANs finden Anwendung in der Bildgenerierung, Textsynthese, Datenvervollständigung und sogar in der Medikamentenentwicklung.

Explainable AI (XAI) ist entscheidend für die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Systeme, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Medizin, Finanzen oder Justiz. XAI zielt darauf ab, die "Black Box" der KI-Entscheidungsfindung transparenter zu machen. Ihre Bedeutung liegt in mehreren Aspekten: Verständlichkeit: XAI ermöglicht es Nutzern und Entwicklern, die Logik hinter KI-Entscheidungen nachzuvollziehen. Verantwortlichkeit: Transparente Systeme erleichtern die Zuordnung von Verantwortung bei Fehlentscheidungen. Verbesserung: Durch das Verständnis der Entscheidungsprozesse können Systeme gezielter optimiert werden. Regulatorische Compliance: In vielen Bereichen fordern Gesetze zunehmend erklärbare KI-Systeme. Ethische Überprüfung: XAI ermöglicht es, Voreingenommenheit und unfaire Entscheidungen in KI-Systemen zu identifizieren und zu korrigieren. Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) oder SHAP (SHapley Additive exPlanations) werden eingesetzt, um komplexe Modelle interpretierbar zu machen.

Künstliche Intelligenz spielt eine zentrale Rolle in der modernen Robotik und ermöglicht Robotern, komplexe Aufgaben autonom auszuführen: Wahrnehmung: Computer Vision und Sensordatenverarbeitung ermöglichen Robotern, ihre Umgebung zu "verstehen". Bewegungsplanung: KI-Algorithmen planen effiziente und sichere Bewegungsabläufe in dynamischen Umgebungen. Entscheidungsfindung: Reinforcement Learning befähigt Roboter, optimale Aktionen in verschiedenen Situationen zu wählen. Mensch-Roboter-Interaktion: NLP und Gesichtserkennung verbessern die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine. Adaptives Lernen: Roboter können aus Erfahrungen lernen und ihre Leistung kontinuierlich verbessern. Schwarmrobotik: KI koordiniert die Zusammenarbeit mehrerer Roboter für komplexe Aufgaben. Anwendungsbeispiele reichen von Industrierobotern in der Fertigung über autonome Fahrzeuge bis hin zu Assistenzrobotern in der Pflege und Chirurgie.

Die Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse bringt verschiedene Herausforderungen mit sich: Datenqualität und -verfügbarkeit: KI-Systeme benötigen große Mengen hochwertiger, relevanter Daten. Technische Infrastruktur: Bestehende IT-Systeme müssen oft modernisiert werden, um KI-Lösungen zu unterstützen. Fachkräftemangel: Es fehlt oft an Experten mit den notwendigen KI-Kenntnissen. Change Management: Mitarbeiter müssen für die Arbeit mit KI-Systemen geschult und motiviert werden. Ethische und rechtliche Fragen: Datenschutz, Haftung und ethische Überlegungen müssen berücksichtigt werden. ROI-Nachweis: Der Mehrwert von KI-Investitionen muss klar demonstriert werden. Integration mit Legacy-Systemen: Ältere Systeme sind oft schwer mit modernen KI-Lösungen zu verbinden. Skalierbarkeit: KI-Pilotprojekte müssen erfolgreich auf das gesamte Unternehmen ausgeweitet werden können. Kontinuierliche Wartung und Aktualisierung: KI-Systeme erfordern ständige Pflege und Anpassung an sich ändernde Bedingungen. Erfolgreiche Integration erfordert eine ganzheitliche Strategie, die technologische, organisatorische und menschliche Faktoren berücksichtigt.