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Fachinformatik-Wiki

Moettke — Thu, 30 Apr 2026 11:51:04 GMT

← Nächstältere Version		Version vom 30. April 2026, 11:51 Uhr
(7 dazwischenliegende Versionen desselben Benutzers werden nicht angezeigt)
Zeile 1:		Zeile 1:
	<metadesc>		<metadesc>
	Fachinformatik-Wiki erklärt ~~Systemtechnik,~~ Hardware, Netzwerke, Programmierung, Datenbanken und alle wichtigen Inhalte der Ausbildung zum Fachinformatiker.		Fachinformatik-Wiki erklärt Hardware, Netzwerke, Programmierung, Datenbanken und alle wichtigen Inhalte der Ausbildung zum Fachinformatiker.
	</metadesc>		</metadesc>
	'''Fachinformatik-Wiki bietet verständliche Inhalte zu Fachinformatik~~, Systemtechnik~~, Hardware, Netzwerken, Programmierung, Datenbanken und allen wichtigen Themen der Ausbildung zum Fachinformatiker bzw. zur Fachinformatikerin.'''		'''Fachinformatik-Wiki bietet verständliche Inhalte zu Fachinformatik, Hardware, Netzwerken, Programmierung, Datenbanken und allen wichtigen Themen der Ausbildung zum Fachinformatiker bzw. zur Fachinformatikerin.'''

	[[Datei:Feil server.png\|zentriert]]
			[[Datei:Feil server.png\|zentriert\|frameless\|upright=2]]


			<br>

FI-Wiki:Datenschutz

Moettke — Thu, 30 Apr 2026 09:29:14 GMT

3. Allgemeine Hinweise und Pflichtinformationen

← Nächstältere Version		Version vom 30. April 2026, 09:29 Uhr
Zeile 54:		Zeile 54:
	Die verantwortliche Stelle für die Datenverarbeitung auf dieser Website ist:		Die verantwortliche Stelle für die Datenverarbeitung auf dieser Website ist:
	Martin Poguntke		Martin Poguntke
	~~Bizetstr~~. ~~107~~		c/o COCENTER
	~~13088 Berlin~~		Koppoldstr. 1
			86551 Aichach
	Telefon: +49 (0) 172 3766466		Telefon: +49 (0) 172 3766466
	E-Mail: info@poguntke.berlin		E-Mail: info@poguntke.berlin

FI-Wiki:Impressum

Moettke — Thu, 30 Apr 2026 09:28:19 GMT

← Nächstältere Version		Version vom 30. April 2026, 09:28 Uhr
Zeile 2:		Zeile 2:
	Angaben gemäß § 5 TMG:		Angaben gemäß § 5 TMG:
	Martin Poguntke		Martin Poguntke
	~~Bizetstr~~. 17		c/o COCENTER
	~~13088 Berlin~~		Koppoldstr. 1
			86551 Aichach

	Kontakt:		Kontakt:

JOIN vs. Subquery

Moettke — Wed, 29 Apr 2026 05:53:24 GMT

Die Seite wurde neu angelegt: „Dieser Artikel erklärt den Unterschied zwischen '''JOINs''' und '''Subqueries''' anhand einfacher Beispiele. == Grundprinzip == * '''JOIN''' → Tabellen werden miteinander '''verbunden''' * '''Subquery''' → Eine Abfrage wird '''innerhalb einer anderen Abfrage''' verwendet == Beispieltabellen == '''Tabelle: kunde''' {| class="wikitable" ! kundennr !! name |- | 1 || Anna |- | 2 || Ben |- | 3 || Clara |} '''Tabelle: bestellung''' {| class="wikitab…“

Neue Seite

Dieser Artikel erklärt den Unterschied zwischen '''JOINs''' und '''Subqueries''' anhand einfacher Beispiele.

== Grundprinzip ==

* '''JOIN''' → Tabellen werden miteinander '''verbunden'''
* '''Subquery''' → Eine Abfrage wird '''innerhalb einer anderen Abfrage''' verwendet

== Beispieltabellen ==

'''Tabelle: kunde'''

{| class="wikitable"
! kundennr !! name
|-
| 1 || Anna
|-
| 2 || Ben
|-
| 3 || Clara
|}

'''Tabelle: bestellung'''

{| class="wikitable"
! bestellnr !! kundennr !! betrag
|-
| 101 || 1 || 50
|-
| 102 || 1 || 80
|-
| 103 || 2 || 30
|}

== 1. JOIN – Tabellen verbinden ==

Ziel: Bestellungen zusammen mit Kundennamen anzeigen

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT
k.name,
b.bestellnr,
b.betrag
FROM kunde k
JOIN bestellung b
ON k.kundennr = b.kundennr;
</syntaxhighlight>

'''Ergebnis:'''

{| class="wikitable"
! name !! bestellnr !! betrag
|-
| Anna || 101 || 50
|-
| Anna || 102 || 80
|-
| Ben || 103 || 30
|}

'''Wichtig:'''
* Ein Kunde kann mehrfach erscheinen
* Grund: 1:n-Beziehung (ein Kunde → mehrere Bestellungen)

'''Merksatz:'''
'''JOIN verbindet passende Zeilen aus mehreren Tabellen.'''

== 2. Subquery – Teilfrage stellen ==

Ziel: Kunden anzeigen, die mindestens eine Bestellung haben

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT name
FROM kunde
WHERE kundennr IN (
SELECT kundennr
FROM bestellung
);
</syntaxhighlight>

'''Ergebnis:'''

{| class="wikitable"
! name
|-
| Anna
|-
| Ben
|}

'''Wichtig:'''
* Clara erscheint nicht (keine Bestellung)
* Die Subquery liefert eine Liste von Kundennummern

'''Merksatz:'''
'''Subquery liefert ein Zwischenergebnis für die äußere Abfrage.'''

== 3. Gleiche Aufgabe – zwei Lösungen ==

Ziel: Kunden mit Bestellungen anzeigen

=== Mit Subquery ===

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT name
FROM kunde
WHERE kundennr IN (
SELECT kundennr FROM bestellung
);
</syntaxhighlight>

=== Mit JOIN ===

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT DISTINCT k.name
FROM kunde k
JOIN bestellung b
ON k.kundennr = b.kundennr;
</syntaxhighlight>

'''Hinweis:'''
* '''DISTINCT''' ist notwendig, da ein Kunde mehrere Bestellungen haben kann

== 4. Subquery für Berechnungen ==

Ziel: Anzahl der Bestellungen pro Kunde

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT
name,
(
SELECT COUNT(*)
FROM bestellung b
WHERE b.kundennr = k.kundennr
) AS anzahl_bestellungen
FROM kunde k;
</syntaxhighlight>

'''Ergebnis:'''

{| class="wikitable"
! name !! anzahl_bestellungen
|-
| Anna || 2
|-
| Ben || 1
|-
| Clara || 0
|}

'''Eigenschaften:'''
* '''skalare Subquery''' (liefert genau einen Wert)
* '''korrelierte Subquery''' (bezieht sich auf äußere Abfrage)

== 5. Gleiche Aufgabe mit JOIN ==

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT
k.name,
COUNT(b.bestellnr) AS anzahl_bestellungen
FROM kunde k
LEFT JOIN bestellung b
ON k.kundennr = b.kundennr
GROUP BY k.kundennr, k.name;
</syntaxhighlight>

'''Warum LEFT JOIN?'''
* Damit auch Kunden ohne Bestellung angezeigt werden (z. B. Clara)

'''Warum GROUP BY?'''
* Mehrere Bestellungen müssen zu einer Zeile zusammengefasst werden

== 6. Wann JOIN, wann Subquery? ==

{| class="wikitable"
! Situation !! Empfehlung
|-
| Daten aus mehreren Tabellen anzeigen || JOIN
|-
| Nur prüfen, ob Daten existieren || Subquery (EXISTS / IN)
|-
| Vergleich mit Durchschnitt / Summe || Subquery
|-
| Anzahl pro Datensatz berechnen || beides möglich
|-
| Alle Datensätze behalten (auch ohne Treffer) || LEFT JOIN
|}

== Fazit ==

'''JOIN'''
* verbindet Tabellen
* liefert kombinierte Daten

'''Subquery'''
* beantwortet eine Teilfrage
* wird innerhalb einer Abfrage verwendet

'''Wichtiger Merksatz:'''
JOIN = Tabellen verbinden
Subquery = Ergebnis einer Abfrage weiterverwenden

Datenbanken

Moettke — Wed, 29 Apr 2026 05:52:52 GMT

Erweiterte SQL-Techniken

← Nächstältere Version		Version vom 29. April 2026, 05:52 Uhr
Zeile 53:		Zeile 53:
	* [[RIGHT JOIN]]		* [[RIGHT JOIN]]
	* [[FULL JOIN]]		* [[FULL JOIN]]
			* [[JOIN vs. Subquery]]

	== Übersicht Datenbanken Abschnitt 3 ==		== Übersicht Datenbanken Abschnitt 3 ==

HTTP-Protokoll

Moettke — Tue, 28 Apr 2026 11:15:17 GMT

Die Seite wurde neu angelegt: „== HTTP-Protokoll == Das '''HTTP-Protokoll''' (HyperText Transfer Protocol) ist ein Kommunikationsprotokoll zur Übertragung von Daten im World Wide Web. Es wird verwendet, um Webseiten, Bilder und andere Ressourcen zwischen einem Client (z. B. Browser) und einem Server auszutauschen. HTTP arbeitet nach dem '''Client-Server-Prinzip'''. == Funktionsweise == Die Kommunikation erfolgt in zwei Schritten: # Der Client (z. B. Webbrowser) sendet eine Anfr…“

Neue Seite

== HTTP-Protokoll ==

Das '''HTTP-Protokoll''' (HyperText Transfer Protocol) ist ein Kommunikationsprotokoll zur Übertragung von Daten im World Wide Web.
Es wird verwendet, um Webseiten, Bilder und andere Ressourcen zwischen einem Client (z. B. Browser) und einem Server auszutauschen.

HTTP arbeitet nach dem '''Client-Server-Prinzip'''.

== Funktionsweise ==

Die Kommunikation erfolgt in zwei Schritten:

# Der Client (z. B. Webbrowser) sendet eine Anfrage (Request) an den Server
# Der Server antwortet mit einer Antwort (Response)

Beispiel:
* Benutzer gibt eine URL ein
* Browser sendet HTTP-Request
* Server liefert HTML-Seite zurück

== Aufbau einer HTTP-Anfrage (Request) ==

Eine HTTP-Anfrage besteht aus:

<syntaxhighlight lang="text">
GET /index.html HTTP/1.1
Host: www.example.com
User-Agent: Mozilla/5.0
</syntaxhighlight>

=== Bestandteile ===
{| class="wikitable" style="width:100%; text-align:center;"
! Teil !! Bedeutung
|-
| Request-Line || Methode, Pfad, HTTP-Version
|-
| Header || Zusatzinformationen (z. B. Browser, Sprache)
|-
| Body || optionale Daten (z. B. bei POST)
|}

== Aufbau einer HTTP-Antwort (Response) ==

<syntaxhighlight lang="text">
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/html

<html>...</html>
</syntaxhighlight>

=== Bestandteile ===
{| class="wikitable" style="width:100%; text-align:center;"
! Teil !! Bedeutung
|-
| Status-Line || HTTP-Version + Statuscode
|-
| Header || Informationen über die Antwort
|-
| Body || eigentlicher Inhalt (HTML, JSON, Bild)
|}

== HTTP-Methoden ==
HTTP verwendet verschiedene Methoden für unterschiedliche Aktionen:

{| class="wikitable" style="width:100%; text-align:center;"
! Methode !! Bedeutung
|-
| GET || Daten abrufen
|-
| POST || Daten senden (z. B. Formular)
|-
| PUT || Daten aktualisieren
|-
| DELETE || Daten löschen
|}

== HTTP-Statuscodes ==
Statuscodes zeigen das Ergebnis einer Anfrage:

{| class="wikitable" style="width:100%; text-align:center;"
! Code !! Bedeutung
|-
| 200 || OK (erfolgreich)
|-
| 301 || Weiterleitung (Redirect)
|-
| 400 || Fehlerhafte Anfrage
|-
| 403 || Zugriff verboten
|-
| 404 || Seite nicht gefunden
|-
| 500 || Serverfehler
|}

== Eigenschaften von HTTP ==

* '''zustandslos (stateless)'''
→ jede Anfrage ist unabhängig von vorherigen
* '''textbasiert'''
→ leicht lesbar und analysierbar
* '''portbasiert'''
→ Standardport: 80

== HTTPS (sicheres HTTP) ==

HTTPS ist die sichere Variante von HTTP.

* nutzt '''TLS/SSL-Verschlüsselung'''
* schützt Daten vor Abhören und Manipulation
* Standardport: 443

== HTTP vs. HTTPS ==
{| class="wikitable" style="width:100%; text-align:center;"
! Merkmal !! HTTP !! HTTPS
|-
| Verschlüsselung || nein || ja
|-
| Sicherheit || gering || hoch
|-
| Port || 80 || 443
|}

== Typische Einsatzgebiete ==
* Webseiten (HTML)
* Web-APIs (JSON, XML)
* Dateiübertragungen
* Webanwendungen

== Kurz gesagt ==
'''HTTP ist das zentrale Protokoll des Webs.
Es ermöglicht die Kommunikation zwischen Browser und Server über Requests und Responses.'''

Web

Moettke — Tue, 28 Apr 2026 11:15:03 GMT

Übersicht Web Abschnitt 1

← Nächstältere Version		Version vom 28. April 2026, 11:15 Uhr
Zeile 7:		Zeile 7:
	* [[Code Editor]]		* [[Code Editor]]
	* [[Grundlagen HTML]]		* [[Grundlagen HTML]]
			* [[HTTP-Protokoll]]

	=== Grundlagen CSS ===		=== Grundlagen CSS ===

XML

Moettke — Tue, 28 Apr 2026 10:53:40 GMT

@@ Zeile 1: / Zeile 1: @@
 '''XML (Extensible Markup Language)''' ist ein textbasiertes Datenformat zur strukturierten Darstellung von Informationen.
-Es verwendet verschachtelte Tags, um Daten hierarchisch und eindeutig zu beschreiben.
+Es verwendet verschachtelte Tags, um Daten eindeutig und hierarchisch zu beschreiben.
 == Aufbau ==
@@ Zeile 17: / Zeile 19: @@
 </Person>
 </syntaxhighlight>
 == Merkmale ==
 * streng strukturiert
-* hierarchische Darstellung
+* hierarchische Datenstruktur
 * menschen- und maschinenlesbar
-* unterstützt Attribute und verschachtelte Elemente
+* erweiterbar (eigene Tags)
-* erweiterbar (keine festen Tags vorgeschrieben)
+* plattformunabhängig
 == Vorteile ==
-* sehr flexibel – eigene Tags möglich
+* flexibel und erweiterbar
-* gut für komplexe Daten
+* standardisiert
-* validierbar (z. B. DTD, XSD)
+* validierbar
-* maschinen- und menschenlesbar
+* geeignet für komplexe Datenstrukturen
 == Nachteile ==
-* viel Overhead, große Dateien
+* viel Overhead → große Dateien
-* komplexer als [[JSON]] oder [[CSV]]
+* schwerer lesbar als [[JSON]]
-* braucht Parser
+* benötigt Parser
 == Typische Einsatzgebiete ==
 * Konfigurationsdateien
-* Austausch zwischen Anwendungen
+* Datenaustausch zwischen Systemen
-* Dokumentformate (z. B. EPUB, SVG)
+* Webservices (SOAP)
-* Webservices (SOAP)
+* Dokumentformate (SVG, EPUB, Office-Formate)
 == Kurzmerksatz ==
-'''XML beschreibt Daten strukturiert und hierarchisch, sehr flexibel, aber oft umfangreicher als [[JSON]].'''
+'''XML beschreibt Daten strikt strukturiert und hierarchisch.'''

Grundlagen HTML

Moettke — Tue, 28 Apr 2026 10:46:58 GMT

Nicht-semantische Tags

@@ Zeile 73: / Zeile 73: @@
 | <nowiki><div> ... </div></nowiki> || Bereich / Container
 |}
 == Attribute ==

HashMap

Moettke — Wed, 22 Apr 2026 05:56:31 GMT

Erstellen und Befüllen einer HashMap

Änderungen zeigen

Künstliche Intelligenz Überblick

Moettke — Tue, 14 Apr 2026 13:00:35 GMT

Token

← Nächstältere Version		Version vom 14. April 2026, 13:00 Uhr
(7 dazwischenliegende Versionen desselben Benutzers werden nicht angezeigt)
Zeile 61:		Zeile 61:

	=== Token ===		=== Token ===
	Ein '''Token''' ist eine kleine Texteinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird.		Ein '''Token''' ist eine kleine Texteinheit, die von einem KI-Modell verarbeitet wird.
	~~Ein Token kann sein:~~		Sie können ein einzelnes Zeichen, ein Wort oder Teile eines Wortes sein. <br>
	* ein Wort		Englischer Text hat typischerweise etwa 4 Zeichen oder 0,75 Wörter pro Token. <br>
	* ein Teil eines Wortes		KI-Modelle unterscheiden zwischen Input-Tokens (vom Benutzer eingegebener Text) und Output-Tokens (vom Modell generierte Antworten), wobei die Kosten oft unterschiedlich berechnet werden.
	* ein Satzzeichen

	~~'''Beispiel:'''~~
	~~„Ich gehe nach Hause~~.~~“ → mehrere Tokens~~

	KI-Modelle verarbeiten Text '''nicht als ganze Sätze, sondern als Token-Folgen'''.		KI-Modelle verarbeiten Text '''nicht als ganze Sätze, sondern als Token-Folgen'''.
Zeile 77:		Zeile 73:
	* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)		* wichtig für Kontext (z. B. „wie viel Text merkt sich das Modell?“)

	~~== Kurzmerksatz ==~~		'''KI ist der Oberbegriff, [[Machine Learning\|ML]] lernt aus Daten, [[Deep Learning\|DL]] nutzt neuronale Netze. KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''
	'''KI ist der Oberbegriff, ML lernt aus Daten, DL nutzt neuronale Netze ~~– und~~ KI arbeitet intern mit Tokens, gesteuert durch Prompts.'''

	== Einsatzmöglichkeiten ==		== Einsatzmöglichkeiten ==

MediaWiki:Sidebar

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:37:39 GMT

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:37 Uhr
(Eine dazwischenliegende Version desselben Benutzers wird nicht angezeigt)
Zeile 15:		Zeile 15:
	** Datensicherheit\|Datensicherheit		** Datensicherheit\|Datensicherheit
	** Datenschutz\|Datenschutz		** Datenschutz\|Datenschutz
			** Künstliche Intelligenz Überblick\|Künstliche Intelligenz
	** Programmiertechnik\|Programmiertechnik		** Programmiertechnik\|Programmiertechnik
	** Übersicht Projektmanagement\|Projektmanagement		** Übersicht Projektmanagement\|Projektmanagement

Deep Learning

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:34:34 GMT

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:34 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	'''Deep Learning (DL)''' ist ein Teilbereich des '''[[~~Mashine Learning~~\|Maschinellen Lernens]]'''.		'''Deep Learning (DL)''' ist ein Teilbereich des '''[[Machine_Learning\|Maschinellen Lernens]]'''.
	Es verwendet '''künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten''' (deep), um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.		Es verwendet '''künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten''' (deep), um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

Deep Learning

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:33:35 GMT

Die Seite wurde neu angelegt: „'''Deep Learning (DL)''' ist ein Teilbereich des '''Maschinellen Lernens'''. Es verwendet '''künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten''' (deep), um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. == Grundprinzip == Ein neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten von „Neuronen“, die Daten schrittweise verarbeiten. Dabei werden Merkmale automatisch erkannt, ohne dass sie vorher definiert werden müssen. == Merkm…“

Neue Seite

'''Deep Learning (DL)''' ist ein Teilbereich des '''[[Mashine Learning|Maschinellen Lernens]]'''.
Es verwendet '''künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten''' (deep), um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

== Grundprinzip ==
Ein neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten von „Neuronen“, die Daten schrittweise verarbeiten.
Dabei werden Merkmale automatisch erkannt, ohne dass sie vorher definiert werden müssen.

== Merkmale ==
* arbeitet mit neuronalen Netzen (mehrschichtig)
* erkennt komplexe Muster automatisch
* benötigt große Datenmengen
* hohe Rechenleistung erforderlich (z. B. GPU)

== Beispiele ==
* Bilderkennung (z. B. Gesichtserkennung)
* Sprachverarbeitung (Speech-to-Text)
* Chatbots und generative KI
* autonomes Fahren

== Vorteile ==
* sehr hohe Genauigkeit bei komplexen Aufgaben
* automatische Merkmalserkennung
* leistungsfähig bei großen Datenmengen

== Nachteile ==
* hoher Rechenaufwand
* benötigt viele Trainingsdaten
* oft schwer erklärbar („Black Box“)

== Kurzmerksatz ==
'''Deep Learning nutzt neuronale Netze, um komplexe Muster in großen Datenmengen automatisch zu erkennen.'''

Künstliche Intelligenz Überblick

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:32:50 GMT

KI vs. ML vs. DL – Unterschiede

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:32 Uhr
Zeile 18:		Zeile 18:
	* Klassifikation (z. B. „Katze oder Hund“)		* Klassifikation (z. B. „Katze oder Hund“)

	* '''Deep Learning (DL)''' ist ein Teilbereich des ML.		* '''[[Deep Learning]] (DL)''' ist ein Teilbereich des ML.
	Es verwendet '''künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten''' (deep = tief).		Es verwendet '''künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten''' (deep = tief).
	Diese Modelle lernen Merkmale automatisch aus großen Datenmengen.		Diese Modelle lernen Merkmale automatisch aus großen Datenmengen.

Machine Learning

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:32:19 GMT

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:32 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	'''Maschinelles Lernen (ML)''' ist ein Teilbereich der '''Künstlichen Intelligenz'''.		'''Maschinelles Lernen (ML)''' ist ein Teilbereich der '''[[Künstliche_Intelligenz_Überblick\|Künstlichen Intelligenz]]'''.
	Dabei lernen Programme aus Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.		Dabei lernen Programme aus Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.

Künstliche Intelligenz Überblick

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:31:40 GMT

KI vs. ML vs. DL – Unterschiede

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:31 Uhr
Zeile 8:		Zeile 8:
	* lernende Systeme ([[Machine Learning]])		* lernende Systeme ([[Machine Learning]])

	* '''[[Maschinelles Lernen (ML)]]''' ist ein Teilbereich der KI.		* '''[[Machine_Learning\|Maschinelles Lernen (ML)]]''' ist ein Teilbereich der KI.
	Hier werden Modelle mit Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.		Hier werden Modelle mit Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
	Der Ablauf ist typisch:		Der Ablauf ist typisch:

Machine Learning

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:31:10 GMT

Die Seite wurde neu angelegt: „'''Maschinelles Lernen (ML)''' ist ein Teilbereich der '''Künstlichen Intelligenz'''. Dabei lernen Programme aus Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. == Grundprinzip == Ein Modell wird mit Beispieldaten trainiert und kann anschließend neue, unbekannte Daten bewerten. '''Ablauf:''' * Trainingsdaten bereitstellen * Modell lernen lassen * Modell anwenden (Vorhersage) == Arten des maschinell…“

Neue Seite

'''Maschinelles Lernen (ML)''' ist ein Teilbereich der '''Künstlichen Intelligenz'''.
Dabei lernen Programme aus Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.

== Grundprinzip ==
Ein Modell wird mit Beispieldaten trainiert und kann anschließend neue, unbekannte Daten bewerten.

'''Ablauf:'''
* Trainingsdaten bereitstellen
* Modell lernen lassen
* Modell anwenden (Vorhersage)

== Arten des maschinellen Lernens ==

* '''Überwachtes Lernen (Supervised Learning)'''
* Lernen mit bekannten Ergebnissen (Labels)
* Beispiel: Spam-Erkennung

* '''Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)'''
* Finden von Mustern ohne vorgegebene Ergebnisse
* Beispiel: Kundengruppen (Clustering)

* '''Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)'''
* Lernen durch Belohnung und Bestrafung
* Beispiel: Spiele oder Robotik

== Beispiele ==
* Spamfilter
* Produktempfehlungen
* Bilderkennung
* Betrugserkennung

== Vorteile ==
* erkennt komplexe Muster
* automatisiert Entscheidungen
* verbessert sich mit mehr Daten

== Nachteile ==
* benötigt viele Daten
* Ergebnisse nicht immer erklärbar
* abhängig von Datenqualität

== Kurzmerksatz ==
'''Maschinelles Lernen erkennt Muster in Daten und trifft darauf basierend Vorhersagen.'''

Künstliche Intelligenz Überblick

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:30:49 GMT

KI vs. ML vs. DL – Unterschiede

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:30 Uhr
Zeile 6:		Zeile 6:
	Dazu gehören:		Dazu gehören:
	* regelbasierte Systeme (z. B. [[Expertensystem]]e mit festen Regeln)		* regelbasierte Systeme (z. B. [[Expertensystem]]e mit festen Regeln)
	* lernende Systeme (Machine Learning)		* lernende Systeme ([[Machine Learning]])

	* '''Maschinelles Lernen (ML)''' ist ein Teilbereich der KI.		* '''[[Maschinelles Lernen (ML)]]''' ist ein Teilbereich der KI.
	Hier werden Modelle mit Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.		Hier werden Modelle mit Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
	Der Ablauf ist typisch:		Der Ablauf ist typisch:

Expertensystem

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:28:46 GMT

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:28 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	Ein '''Expertensystem''' ist ein regelbasiertes KI-System, das das Wissen von menschlichen Experten nachbildet, um Entscheidungen zu treffen oder Probleme zu lösen.		Ein '''Expertensystem''' ist ein regelbasiertes [[Künstliche_Intelligenz_Überblick\|KI-System]], das das Wissen von menschlichen Experten nachbildet, um Entscheidungen zu treffen oder Probleme zu lösen.

	Es arbeitet nicht mit Lernen aus Daten, sondern mit festen '''Wenn-Dann-Regeln'''.		Es arbeitet nicht mit Lernen aus Daten, sondern mit festen '''Wenn-Dann-Regeln'''.

Künstliche Intelligenz Überblick

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:28:25 GMT

KI vs. ML vs. DL – Unterschiede

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:28 Uhr
Zeile 5:		Zeile 5:
	* '''Künstliche Intelligenz (KI)''' ist der Oberbegriff für alle Verfahren, die „intelligentes“ Verhalten nachbilden.		* '''Künstliche Intelligenz (KI)''' ist der Oberbegriff für alle Verfahren, die „intelligentes“ Verhalten nachbilden.
	Dazu gehören:		Dazu gehören:
	* regelbasierte Systeme (z. B. ~~Expertensysteme~~ mit festen Regeln)		* regelbasierte Systeme (z. B. [[Expertensystem]]e mit festen Regeln)
	* lernende Systeme (Machine Learning)		* lernende Systeme (Machine Learning)

Expertensystem

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:27:48 GMT

Die Seite wurde neu angelegt: „Ein '''Expertensystem''' ist ein regelbasiertes KI-System, das das Wissen von menschlichen Experten nachbildet, um Entscheidungen zu treffen oder Probleme zu lösen. Es arbeitet nicht mit Lernen aus Daten, sondern mit festen '''Wenn-Dann-Regeln'''. '''Aufbau:''' * '''Wissensbasis''' – enthält Fakten und Regeln (z. B. „Wenn Symptom A und B, dann Krankheit X“) * '''Inferenzmaschine''' – wendet die Regeln an und zieht Schlussfolgerungen '''Be…“

Neue Seite

Ein '''Expertensystem''' ist ein regelbasiertes KI-System, das das Wissen von menschlichen Experten nachbildet, um Entscheidungen zu treffen oder Probleme zu lösen.

Es arbeitet nicht mit Lernen aus Daten, sondern mit festen '''Wenn-Dann-Regeln'''.

'''Aufbau:'''
* '''Wissensbasis''' – enthält Fakten und Regeln (z. B. „Wenn Symptom A und B, dann Krankheit X“)
* '''Inferenzmaschine''' – wendet die Regeln an und zieht Schlussfolgerungen

'''Beispiel:'''
Ein medizinisches Expertensystem:
* Wenn Fieber + Husten → mögliche Grippe
* Wenn Hautausschlag → mögliche Allergie

'''Merkmale:'''
* nachvollziehbare Entscheidungen
* keine Lernfähigkeit
* stark vom hinterlegten Wissen abhängig

== Kurzmerksatz ==
'''Ein Expertensystem trifft Entscheidungen auf Basis fester Regeln, nicht durch Lernen aus Daten.'''

Künstliche Intelligenz Überblick

Moettke — Fri, 10 Apr 2026 06:27:15 GMT

KI vs. ML vs. DL – Unterschiede

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:27 Uhr
(Eine dazwischenliegende Version desselben Benutzers wird nicht angezeigt)
Zeile 39:		Zeile 39:
	\| Ansatz \|\| Regeln + Lernen \|\| Lernen aus Daten \|\| Neuronale Netze (mehrschichtig)		\| Ansatz \|\| Regeln + Lernen \|\| Lernen aus Daten \|\| Neuronale Netze (mehrschichtig)
	\|-		\|-
	\| Beispiele \|\| Expertensystem \|\| Spamfilter \|\| Bilderkennung, ChatGPT		\| Beispiele \|\| [[Expertensystem]] \|\| Spamfilter \|\| Bilderkennung, ChatGPT
	\|-		\|-
	\| Datenbedarf \|\| gering–hoch \|\| mittel–hoch \|\| sehr hoch		\| Datenbedarf \|\| gering–hoch \|\| mittel–hoch \|\| sehr hoch
Zeile 59:		Zeile 59:

	Je genauer der Prompt, desto besser das Ergebnis.		Je genauer der Prompt, desto besser das Ergebnis.

	~~---~~

	=== Token ===		=== Token ===

← Nächstältere Version		Version vom 10. April 2026, 06:37 Uhr
(Eine dazwischenliegende Version desselben Benutzers wird nicht angezeigt)
Zeile 15:		Zeile 15:
	** Datensicherheit\|Datensicherheit		** Datensicherheit\|Datensicherheit
	** Datenschutz\|Datenschutz		** Datenschutz\|Datenschutz
			** Künstliche Intelligenz Überblick\|Künstliche Intelligenz
	** Programmiertechnik\|Programmiertechnik		** Programmiertechnik\|Programmiertechnik
	** Übersicht Projektmanagement\|Projektmanagement		** Übersicht Projektmanagement\|Projektmanagement