1) Klassifikation üben. Ist der Empfehlungs-Algorithmus von Netflix "KI"? Antwort: Ja — meist Machine-Learning-basiert, also Teilbereich der KI. Konkreter: Collaborative Filtering + Deep Learning.
2) Spam-Filter im Mail-Programm.Antwort:Klassisches Supervised-Learning-Beispiel. Lernt aus "Spam/nicht Spam"-Klicks der Nutzer.
3) Roomba-Saugroboter. Ist das KI? Antwort: Schwache KI — limited memory + reaktive Komponenten. Lernt Karte des Raums, kein generelles Verständnis.
4) Beispiel für unsupervised Learning. Antwort: Kunden-Segmentierung im Marketing — gruppiert Käufer ohne vorgegebene Kategorien.
5) Beispiel für Reinforcement Learning. Antwort: AlphaGo, Roboter-Lauflernen, autonomes Fahren. Belohnung für gutes Verhalten, Bestrafung für schlechtes.
6) Erkenne den Mythos. Behauptung: "ChatGPT lernt aus jeder meiner Konversationen weiter." Antwort: Mythos! Standard-Modelle sind nach Training fixiert. Konversationen werden zwar gespeichert (zum Training späterer Versionen), aber das aktive Modell ändert sich nicht.
7) Welche KI-Art ist Tesla Autopilot? Antwort: Limited-Memory-KI. Kombiniert Bilderkennung (Deep Learning) + Sensor-Fusion + Reinforcement Learning. Aber: schwache KI, kein allgemeines Verstehen.
