Einführung
Willkommen beim AI Summary Hub — Ihrer zentralen Quelle für moderne KI-Konzepte.
Dieser Hub ist für tiefes Wissen gedacht: Jedes Thema bietet klare Definitionen, Funktionsweise (mit Diagrammen und Code wo nützlich) und Links zu offizieller Dokumentation und Codelabs, um vom Verstehen zum Bauen zu kommen.
Was Sie hier finden
Dieses Wiki umfasst 50+ Themen in:
- Grundlagen — Maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze
- Transformers & LLMs — Architektur, BERT, GPT, Fine-Tuning, Prompt-Engineering, Streaming
- RAG — Retrieval-augmentierte Generierung, Vektordatenbanken, Embeddings
- Agenten & Subagenten — KI-Agenten, Multi-Agenten-Systeme, Hierarchien
- Reasoning-Muster — Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts, ReAct, RDD
- Spezifikationsgetriebene Entwicklung — KI-Systeme aus Spezifikationen bauen
- Bereiche — NLP, Computer Vision, Sprache, Robotik, multimodale KI
- Sicherheit, Ethik, Evaluation — KI-Sicherheit, Bias, Erklärbarkeit, Benchmarks
- Infrastruktur & Deployment — Lokale Inferenz, Edge Reasoning, Modellkompression, Quantisierung
- Tools — Hugging Face, LangChain, Cursor, Claude Code, Antigravity, Kiro, PyTorch, TensorFlow
- Fallstudien — ChatGPT, DALL·E, Claude, Gemini, BART, Grok, DeepSeek, Qwen
Jedes Thema enthält Definitionen, Beispiele (Code und Diagramme), Vor-/Nachteile, Benchmarks und Links zur externen Dokumentation (offizielle Docs, Codelabs, Papers).
Weiterführende Ressourcen
- Google AI for Developers — Gemini, APIs und Anleitungen
- Hugging Face NLP Course — Von Transformers zu LLMs
- From Prototypes to Agents with ADK (Codelab) — Ihren ersten Agenten mit Googles Agent Development Kit bauen
Erste Schritte
- Neu bei KI? Starten Sie mit Grundlagen und Neuronale Netze.
- Bauen Sie mit LLMs? Siehe LLMs, RAG und Agenten.
- Reasoning erkunden? Reasoning-Muster und RDD.
- Modelle lokal oder am Edge? Lokale Inferenz und Edge Reasoning.
- Multimodal (Text + Bild, etc.)? Multimodale KI.
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