[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE)
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# Künstliche Intelligenz für Anfänger - Ein Lehrplan

|![ Sketchnote von [(@girlie_mac)](https://twitter.com/girlie_mac) ](./lessons/sketchnotes/ai-overview.png)|
|:---:|
| KI für Anfänger - _Sketchnote von [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |

Entdecken Sie die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen, 24-Lektion umfassenden Lehrplan! Er umfasst praktische Lektionen, Quizze und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Werkzeuge wie TensorFlow und PyTorch sowie ethische Aspekte der KI.

## Was Sie lernen werden

**[Mindmap des Kurses](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**

In diesem Lehrplan werden Sie lernen:

* Verschiedene Ansätze zur Künstlichen Intelligenz, einschließlich des "guten alten" symbolischen Ansatzes mit **Wissensrepräsentation** und Schlussfolgerungen ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* **Neuronale Netzwerke** und **Deep Learning**, die im Zentrum der modernen KI stehen. Wir werden die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen anhand von Code in zwei der beliebtesten Frameworks - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) und [PyTorch](http://pytorch.org) - veranschaulichen.
* **Neuronale Architekturen** für die Arbeit mit Bildern und Texten. Wir werden aktuelle Modelle behandeln, aber möglicherweise nicht die neuesten Entwicklungen.
* Weniger populäre KI-Ansätze, wie **Genetische Algorithmen** und **Multi-Agenten-Systeme**.

Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln werden:

> [Finden Sie alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn Sammlung](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)

* Geschäftsanwendungen der **KI im Geschäft**. Erwägen Sie, den Lernpfad [Einführung in KI für Geschäftsanwender](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) auf Microsoft Learn zu belegen oder die **AI Business School** ([AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)), die in Zusammenarbeit mit [INSEAD](https://www.insead.edu/) entwickelt wurde.
* **Klassisches maschinelles Lernen**, das in unserem [Lehrplan für maschinelles Lernen für Anfänger](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) gut beschrieben ist.
* Praktische KI-Anwendungen, die mit **[Kognitiven Diensten](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** erstellt wurden. Dafür empfehlen wir, mit den Modulen von Microsoft Learn für [Bildverarbeitung](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natürliche Sprachverarbeitung](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative KI mit Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** und anderen zu beginnen.
* Spezifische ML **Cloud-Frameworks**, wie [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) oder [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Ziehen Sie in Betracht, die Lernpfade [Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) und [Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) zu nutzen.
* **Konversationelle KI** und **Chatbots**. Es gibt einen separaten Lernpfad [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), und Sie können auch [diesen Blogbeitrag](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) für weitere Details konsultieren.
* **Tiefe Mathematik** hinter Deep Learning. Dafür empfehlen wir das Buch [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online unter [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) verfügbar ist.

Für eine sanfte Einführung in die Themen _KI in der Cloud_ könnten Sie den Lernpfad [Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) in Betracht ziehen.

# Inhalt

|     |                                                                  Link zur Lektion                                                                  |                                           PyTorch/Keras/TensorFlow                                          | Lab                                                            |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0  |                                 [Kurssetup](./lessons/0-course-setup/setup.md)                                 |                      [Entwicklungsumgebung einrichten](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)                       |   |
| I  |               [**Einführung in KI**](./lessons/1-Intro/README.md)      | | |
| 01  |       [Einführung und Geschichte der KI](./lessons/1-Intro/README.md)       |           -                            | -  |
| II |              **Symbolische KI**              |
| 02  |       [Wissenrepräsentation und Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/README.md)       |            [Expertensysteme](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) /  [Ontologie](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Konzeptgraph](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb)                             |  |
| III |                        [**Einführung in neuronale Netzwerke**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03  |                [Perzeptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md)                 |                       [Notizbuch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb)                      | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04  |                   [Mehrschichtiges Perzeptron und Erstellen unseres eigenen Frameworks](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md)                   |        [Notizbuch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb)        | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05  |            [Einführung in Frameworks (PyTorch/TensorFlow) und Überanpassung](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb)             | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV  |            [**Computer Vision**](./lessons/4-ComputerVision/README.md)             | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Entdecken Sie Computer Vision auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06  |            [Einführung in die Computer Vision. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md)             |           [Notebook](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb)         | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07  |            [Konvolutionale Neuronale Netzwerke](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) &  [CNN-Architekturen](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb)             | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08  |            [Vortrainierte Netzwerke und Transferlernen](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) und [Trainingstricks](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb)             | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09  |            [Autoencoder und VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb)             |  |
| 10  |            [Generative Adversarial Networks & Stilübertragung](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb)             |  |
| 11  |            [Objekterkennung](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md)             |         [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb)             | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12  |            [Semantische Segmentierung. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb)             |  |
| V  |            [**Verarbeitung natürlicher Sprache**](./lessons/5-NLP/README.md)             | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Erforschen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13  |            [Textdarstellung. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb)             | |
| 14  |            [Semantische Wort-Einbettungen. Word2Vec und GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb)             |  |
| 15  |            [Sprachmodellierung. Trainieren Sie Ihre eigenen Einbettungen](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb)             | [Labor](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16  |            [Rekurrente Neuronale Netze](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb)             |  |
| 17  |            [Generative Rekurrente Netze](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md)             |           [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.md) / [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.md)             | [Labor](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18  |            [Transformatoren. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/READMEtransformers.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb)             |  |
| 19  |            [Erkennung benannter Entitäten](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md)             |           [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb)             | [Labor](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20  |            [Große Sprachmodelle, Prompt-Programmierung und Few-Shot-Aufgaben](./lessons/5-NLP/20-LangModels/READMELargeLang.md)             |           [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI |            **Andere KI-Techniken** || |
| 21  |            [Genetische Algorithmen](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md)             |           [Notebook](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22  |            [Deep Reinforcement Learning](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md)             |           [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb)             | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23  |            [Multi-Agent-Systeme](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md)             |  | |
| VII |            **KI-Ethische Aspekte** | | |
| 24  |            [KI-Ethische Grundsätze und verantwortungsvolle KI](./lessons/7-Ethics/README.md)             |           [Microsoft Learn: Grundsätze für verantwortungsvolle KI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX  |            **Extras** | | |
| 25  |            [Multi-Modal-Netzwerke, CLIP und VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md)             |           [Notebook](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb)    | |

## Jede Lektion enthält

* Vorbereitende Materialien
* Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft spezifisch für das Framework (**PyTorch** oder **TensorFlow**) sind. Das ausführbare Notebook enthält auch viele theoretische Inhalte, daher sollten Sie mindestens eine Version des Notebooks (entweder PyTorch oder TensorFlow) durchgehen, um das Thema zu verstehen.
* **Labs**, die für einige Themen verfügbar sind und Ihnen die Möglichkeit geben, das Gelernte auf ein spezifisches Problem anzuwenden.
* Einige Abschnitte enthalten Links zu [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) Modulen, die verwandte Themen abdecken.

## Erste Schritte

- Wir haben eine [Einrichtungslektion](./lessons/0-course-setup/setup.md) erstellt, um Ihnen bei der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung zu helfen. - Für Lehrende haben wir ebenfalls eine [Lehrpläne-Einrichtungslektion](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) erstellt!
- So [führen Sie den Code in VSCode oder Codepace aus](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)

Befolgen Sie diese Schritte:

Forken Sie das Repository: Klicken Sie auf die Schaltfläche "Fork" in der oberen rechten Ecke dieser Seite.

Klonen Sie das Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`

Vergessen Sie nicht, dieses Repo zu star (🌟), um es später leichter zu finden.

## Lernen Sie andere Lernende kennen

Treten Sie unserem [offiziellen KI-Discord-Server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) bei, um andere Lernende, die diesen Kurs belegen, zu treffen und sich zu vernetzen sowie Unterstützung zu erhalten.

## Quizze 

> **Eine Anmerkung zu Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Ordner Quiz-app in etc\quiz-app. Sie sind von den Lektionen aus verlinkt. Die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; folgen Sie den Anweisungen im `quiz-app` Ordner. Sie werden schrittweise lokalisiert.

## Hilfe gewünscht

Haben Sie Vorschläge oder haben Sie Schreib- oder Codefehler gefunden? Erstellen Sie ein Issue oder einen Pull Request.

## Besonderer Dank

* **✍️ Hauptautor:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 Redakteur:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 Sketchnote-Illustrator:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ Quiz-Ersteller:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 Hauptbeitragsleistende:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)

## Weitere Lehrpläne

Unser Team produziert auch andere Lehrpläne! Schauen Sie sich an:

* [Data Science für Anfänger](https://aka.ms/ds4beginners)
* [**Version 2.0** Generative KI für Anfänger](https://aka.ms/genai-beginners)
* [**NEU** Cybersicherheit für Anfänger](https://github.com/microsoft/Security-101??WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
* [Webentwicklung für Anfänger](https://aka.ms/webdev-beginners)
* [IoT für Anfänger](https://aka.ms/iot-beginners)
* [Maschinelles Lernen für Anfänger](https://aka.ms/ml4beginners)
* [XR-Entwicklung für Anfänger](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners)
* [GitHub Copilot für KI-gestütztes Programmieren meistern](https://aka.ms/GitHubCopilotAI)

**Haftungsausschluss**:  
Dieses Dokument wurde mit maschinellen KI-Übersetzungsdiensten übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als die maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen.