Für alle, die KI endlich verstehen wollen

Künstliche Intelligenz, ehrlich und ohne Fachchinesisch erklärt.

Was ist ein Large Language Model? Was macht ein Harness? Wofür braucht man eine SDK? Hier bekommst du Antworten. Schritt für Schritt, mit Beispielen, ohne Vorwissen.

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Kapitel, vom ersten Aha bis zur Praxis

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Vorwissen nötig, wirklich Null

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Beispiele, Analogien & Bilder im Kopf

Warum diese Seite?

KI wird heute überall erwähnt, aber selten erklärt.

"Das LLM hat über die API mit dem Harness kommuniziert, und der Agent hat das Tool über MCP aufgerufen." Wenn du jetzt nur Bahnhof verstehst: genau dafür gibt's diese Seite. Wir nehmen jedes Wort einzeln auseinander, mit ruhigen Worten und Bildern, die im Kopf bleiben.

Die Themenkarte

Alles, was du über KI verstehen solltest.

Du kannst der Reihe nach durchgehen, oder direkt zu dem Thema springen, das dich gerade interessiert.

Was ist KI überhaupt?

Maschinen, die "denken", wirklich? Wir klären den Unterschied zwischen Magie, Mathe und echtem Können.

Wie funktioniert eine KI?

Wahrscheinlichkeiten, Tokens, Vorhersagen. Warum KI eigentlich nur "sehr gutes Raten" macht, und das richtig clever.

Neuronale Netze

Das Gehirn als Vorbild: warum man Schichten, Neuronen und Gewichte braucht, verständlich gemacht.

Training & Daten

Wie lernt eine KI? Was sind Trainingsdaten? Und warum ist "Müll rein, Müll raus" eine harte Wahrheit.

Large Language Models (LLMs)

ChatGPT, Claude, Gemini, was steckt hinter diesen "Sprachmodellen"? Und warum sind sie so groß?

Prompts & Prompt Engineering

Wie du mit einer KI wirklich gute Ergebnisse bekommst. Der Unterschied zwischen "ok" und "wow" liegt im Prompt.

Zwei Wörter, die Programmierer ständig benutzen. Wir erklären sie mit Pizza-Lieferdienst und Werkzeugkasten.

Was ist ein KI-Harness?

Das "Geschirr", das eine KI erst nützlich macht. Wir erklären, warum reine Modelle alleine wenig können.

Wenn die KI plötzlich selbst Werkzeuge bedient, Dateien liest und Aufgaben in mehreren Schritten löst.

MCP. Model Context Protocol

Der "USB-Anschluss für KIs": ein gemeinsames Format, mit dem KIs an alles Mögliche andocken können.

RAG. KI mit Bibliothek

Wie eine KI auf dein eigenes Wissen zugreift, ohne dass sie neu trainiert werden muss.

Warum KI halluziniert

Wenn KI selbstbewusst Quatsch erzählt: woher das kommt, und wie man sich davor schützt.

Safety, Alignment & Bias

Wie macht man KI sicher? Wie verhindert man, dass sie Vorurteile lernt? Eine kleine Tour durch das Thema.

Benchmarks verstehen

MMLU, SWE-bench, GPQA, was bedeuten diese Zahlen wirklich? Eine Übersicht aller wichtigen KI-Benchmarks.

Alle Begriffe noch mal kompakt zum Nachschlagen, von "Agent" bis "Zero-Shot".

Was du danach kannst

Mitreden. Verstehen. Selbst einschätzen.

01

Begriffe einordnen

API, SDK, Harness, Agent, MCP, RAG, du weißt nicht nur, was es ist, sondern auch, was es nicht ist.

02

Quatsch erkennen

Du erkennst, wann eine KI eine plausible Geschichte erfindet, und wann sie wirklich weiß, wovon sie spricht.

03

Bessere Prompts schreiben

Du verstehst, warum kleine Änderungen am Prompt riesige Effekte haben, und wie du das gezielt nutzt.

04

Einschätzen, was geht

Du kannst beurteilen, welche Probleme sich für KI eignen, und welche besser nicht.

Versprechen

Keine schwarze Magie. Keine Buzzwords. Nur Klarheit.

Jedes Kapitel beginnt mit einer Alltagsanalogie. Jedes Fremdwort wird beim ersten Auftauchen erklärt. Jedes Kapitel endet mit einer Zusammenfassung in drei Punkten. Wenn ein Konzept schwer ist, gehen wir langsamer, nicht schneller.