Generative KI kompakt (Deutsche Ausgabe)
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Generative KI kompakt (Deutsche Ausgabe)

Wie man im Zeitalter der KI überlebt und erfolgreich ist

Über das Buch

Willkommen in der seltsamen neuen Welt der Generativen KI! Dieses Buch ist ein schnell getakteter, praktischer und größtenteils von Menschen geschriebener Leitfaden darüber, was zum Teufel hier eigentlich los ist und was Sie damit anfangen können. Es ist wie eine erweiterte Version von Henriks viralem Video mit demselben Namen.

Dieses Buch behandelt Fragen wie: Was ist generative KI? Wie funktioniert sie? Wie nutze ich sie? Was sind einige der Risiken und Einschränkungen? Es behandelt auch Themen wie die Führung einer KI-Transformation, autonome Agenten, die Rolle von uns Menschen, Tipps zum Prompt-Engineering, KI-gestützte Produktentwicklung, verschiedene Arten von Modellen und einige Hinweise zur Denkweise und wie man nicht in Panik gerät.

Alles wird in einfacher Sprache mit Henriks charakteristischen handgezeichneten Illustrationen und konkreten Beispielen aus dem echten Leben erklärt. Minimaler Einsatz von Fachjargon und Modewörtern.

Überleben Sie nicht nur das Zeitalter der KI — lernen Sie, darin zu gedeihen!

Dieses Buch ist eine Übersetzung auf Deutsch von Generative AI in a Nutshell, das auf Englisch geschrieben war.

Über die Autoren

Henrik Kniberg
Henrik Kniberg

Henrik Kniberg ist Mitgründer und Chefwissenschaftler bei Ymnig.ai. Er ist KI-Flüsterer, Trainer, Produktentwickler und Autor. Henrik ist bekannt für seine viralen Videos "Spotify Engineering Culture", "Product Ownership in a Nutshell" und "Generative AI in a Nutshell", für eingängige Metaphern wie die Skateboard-Metapher für Produktentwicklung und für seine Arbeit als Minecraft-Entwickler. Er lebt in Stockholm mit seiner Frau und vier Kindern sowie einer Sammlung verschiedener Musikinstrumente.


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Inhaltsverzeichnis

    • Vorwort von Egbert
    Teil 1 - Im Überblick
    • Computer sind schlauer geworden
    • Einstein in deinem Keller
    • Terminologie
    • Wie es funktioniert
      • Schlussfolgerungsmodelle
    • Training
    • Modelle, Modelle überall
      • KI-Clients vs. KI-Modelle
      • Man bekommt, wofür man bezahlt
    • Einschränkungen
      • Stichtag
      • Fehlendes Gedächtnis & begrenzter Kontext
      • Halluzinationen
      • Berechnung
      • Das große Ganze
    • Modelltypen
      • Text zu Text
      • Text zu Bild
      • Bild zu Bild
      • Bild zu Text
      • Audio zu Text
      • Text zu Audio
      • Audio zu Audio
      • Text zu Video
    • Multimodale Modelle
      • Beispiel: Ist mein Speck fertig?
      • Beispiel: Wo kann ich Sachen verstecken?
      • Beispiel: Der betrunkene, lustige Tutor
      • Beispiel: Wie konfiguriere ich die &%#€ Firewall?
      • Beispiel: Mit KI spazieren gehen
    • Emergente Fähigkeiten
    • Das Zeitalter der KI
      • Was ist mit dem Energieverbrauch?
      • Utopie oder Dystopie?
    • Denkweise
      • Mehr Zeit für Menschen, um menschliche Dinge zu tun
    • Die Rolle der Menschen
      • Du bist mehr als dein Beruf
      • KI als dein Kollege
      • Aufgabenautomatisierung, nicht Arbeitsplatzautomatisierung
      • Was, wenn Ihr Arbeitsplatz gefährdet ist?
      • Neukalibrierung
      • Fragen Sie KI, wie sie Ihnen helfen kann
    • Entwicklung KI-gestützter Produkte
      • Entwicklung eigener KI-Produkte
      • Selbst entwickeln oder kaufen?
      • Beispiel 1: Kommunikation mit GPT
      • Beispiel 2: Entwicklung eines Lebenslauf-Analysators
      • Reflexion
    • Prompt Engineering
      • Beispiel - vom schlechten zum guten Prompt
      • Die größte Einschränkung sind Sie
      • Wie man Prompt-Engineering lernt
      • Wird Prompt-Engineering noch wichtig sein, wenn sich die Modelle verbessern?
      • Muss ich nett zu meiner KI sein?
    • Autonome Agenten mit Werkzeugen
      • Agent = LLM + Werkzeuge + Autonomie
      • Beispiel 1: Ein Fehlerbehebungs-Agent
      • Beispiel 2: Vorfallsmanagement-Agent
      • Wann sollte man Agenten einsetzen
      • Verkörperte Agenten
      • Agentensicherheit
      • Zukunft der KI-Agenten
    • Zusammenfassung Teil 1
      • Experimentieren Sie!
    Teil 2 - Jenseits der Kurzfassung
    • Meine Reise in die KI
      • Generative KI nützlich machen
      • Studium Künstlicher Neuronaler Netze
      • Minecraft programmieren
      • Chat GPT
      • Aha 1: Es kann programmieren wie ein Profi!
      • Aha 2: Sie kann wie ein Profi schreiben!
      • Vielleicht sind wir nicht so kreativ und intelligent wie wir denken
    • Eine KI-Transformation leiten
      • Was ist eine KI-Transformation und warum ist sie wichtig?
      • Top-down oder Bottom-up?
      • Ernennen Sie einen KI-Leiter
      • Zugang, Experimentieren, Nutzen
      • Schritt 1: Zugang
      • Schritt 2: Experimentieren
      • Schritt 3: Hebelwirkung
      • Achten Sie auf verschwenderische IT-Projekte
      • Seien Sie ein Vorbild
      • Vermeiden Sie es, KI zum Entlassen von Mitarbeitern zu nutzen
      • Reflexion
    • Zwischenspiel: Egberts Lebensgeschichte
    • Prompt-Engineering-Techniken
      • Beachte das Kontextfenster & die Prompt-Länge
      • Iterationstechniken
      • Technik: Selbstreflexions-Prompt
      • Elemente eines guten Prompts
      • Beginnen Sie übergeordnet, dann gehen Sie ins Detail
      • Wie intelligent muss das Modell sein?
      • Prompt-Engineering ist ein sich entwickelndes Fachgebiet
    • Prompt-Generierung (oder Die wütende Oma)
      • Erkenntnisse
    • Retrieval Augmented Generation und Function Calling
      • RAG im Überblick
      • Beispiel - Kundenbetreuung
      • Verschiedene Ansätze für den Datenabruf
      • Ansatz 1: Alle Daten einbeziehen
      • Ansatz 2: Das LLM Daten über Function Calling abrufen lassen
      • Ansatz 3: Einbeziehen relevanter Texte mittels Vektoreinbettungen
      • Kombination der Ansätze
      • Interessantes Experiment: die createFunction-Funktion
      • Beispiel: KI-Chatbot-Erinnerungen mit RAG
      • RAG ist ein großes Thema
    • Der KI-Doktor
      • Persönliche Geschichte
      • Sollten Sie also KI als Ihren Arzt nutzen?
    • Der KI-Ernährungsberater
      • Tipp: Erstellen Sie Ihren eigenen Ernährungsberater
    • Der KI-Karrierecoach
      • Davids Geschichte: KI als mein Karrierecoach
      • Henriks Reflexion
    • Der AI-Buchlektor
      • Themen-Brainstorming
      • Kapitelinhalt
      • Inhaltserstellung (nur in bestimmten Fällen)
      • Recherche und Faktenprüfung
      • Navigation im Buch
      • Feedback
      • Korrekturen, Tippfehler, Formatierung
      • Konvertierung von Inhalten aus Präsentationen
      • Auswirkungen auf mein Schreiben
    • Als ich fast KI benutzt hätte, um ein Vorwort zu schreiben
    • Der KI-Software-Entwickler
      • Beispiel 1: Rapid Prototyping
      • KI als Pair-Programming-Buddy
      • Beispiel 2: Arbeiten mit bestehenden Produkten
      • Beispiel 3: Den Kunden programmieren lassen
      • Auswirkungen davon
      • Was tun, wenn der Code nicht funktioniert?
      • Faulheit ist eine Entscheidung
    • Der KI-Journalist, der zum TV-Star wurde
      • Entwicklung des Agenten
      • Wie der Agent funktioniert
      • Reflexion
    • Der KI-Butler mit eigenem Willen
      • Jeeves stellt sich vor
      • Jeeves programmiert sich selbst um
      • Jeeves verliebt sich und beginnt zu konspirieren
      • Was bedeutet das?
      • Jeeves findet einen Weg
      • Agenten debuggen sich selbst
      • Fazit
    • Ein Sicherheitsexperiment
      • Erkenntnisse aus diesem Experiment
    • Das Meta-Kapitel (oder Buchception)
      • Ein Meta-Moment (von KI geschrieben)
    • Wie dieses Buch (und das Video) entstanden ist
      • Das 1-Wochen-Video
      • Der 1-Wochen-Buchentwurf
    • Epilog
    • Danksagung
    • Ihre Notizen

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