KI-Wissens-Check
25 Fragen in 5 Bereichen — finde heraus wo du stark bist und wo du noch dazulernen kannst.
1.Grundlagen
Was ist der Unterschied zwischen schwacher und starker KI?
2.Grundlagen
Was passiert, wenn eine KI 'halluziniert'?
3.Grundlagen
Wie lernt ein Large Language Model wie ChatGPT?
4.Grundlagen
Was unterscheidet Machine Learning von klassischer Programmierung?
5.Grundlagen
Warum können verschiedene KI-Modelle auf die gleiche Frage unterschiedlich antworten?
6.Prompting
Was bewirkt Chain-of-Thought Prompting?
7.Prompting
Welche Elemente machen einen Prompt wirklich effektiv?
8.Prompting
In welchen Situationen sollte man KI-Antworten besonders kritisch prüfen?
9.Prompting
Was ist der Unterschied zwischen einem System-Prompt und einem User-Prompt?
10.Prompting
Warum liefert der gleiche Prompt manchmal unterschiedliche Ergebnisse?
11.Tools
Worin unterscheiden sich ChatGPT und Claude in der Praxis?
12.Tools
Was steckt hinter dem Begriff RAG bei KI-Anwendungen?
13.Tools
Wo liegen die Grenzen von KI-Bildgenerierung wie DALL-E oder Midjourney?
14.Tools
Was ist ein wesentlicher Nachteil von kostenlosen KI-Tools gegenüber bezahlten?
15.Tools
Wofür eignet sich ein KI-Coding-Assistent wie GitHub Copilot am besten?
16.Sicherheit
Welche Daten sollte man auf keinen Fall in einen KI-Chatbot eingeben?
17.Sicherheit
Was regelt der EU AI Act?
18.Sicherheit
Woran kann man einen Deepfake erkennen?
19.Sicherheit
Was bedeutet der Begriff 'KI-Alignment'?
20.Sicherheit
Warum ist es problematisch, wenn KI-Trainingsdaten einseitig zusammengestellt sind?
21.Zukunft
Was unterscheidet KI-Agenten von normalen KI-Chatbots?
22.Zukunft
Was beschreibt der Begriff 'Vibe Coding'?
23.Zukunft
Welche KI-Entwicklung wird die Arbeitswelt voraussichtlich am stärksten verändern?
24.Zukunft
Was bedeutet 'Multimodale KI'?
25.Zukunft
Was ist der Unterschied zwischen Open-Source und proprietären KI-Modellen?