KI-Glossar-Die wichtigsten Begriffe auf einen Blick

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Künstliche Intelligenz (KI) ist ein faszinierendes und sich schnell entwickelndes Feld.

Dieses Glossar bietet Ihnen einen kurzen Überblick über einige der wichtigsten Begriffe, um Ihnen den Einstieg in die Welt der KI zu erleichtern.


Inhalt

  1. Begriffs-Erklärungen zum KI von A-Z
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  3. KI einfach erklärt


A

Algorithmus

  • Eine präzise Folge von Anweisungen, die ein Computer ausführt, um ein bestimmtes Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erledigen. Im Kontext von KI sind Algorithmen das Herzstück, das es Maschinen ermöglicht zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen

Agent (Künstlicher Agent)

  • Ein autonomes System, das seine Umgebung wahrnimmt und Aktionen ausführt, um seine Ziele zu erreichen. KI-Agenten können Softwareprogramme oder auch physische Roboter sein.

Anomaly Detection (Anomalieerkennung)

  • Der Prozess der Identifizierung seltener oder unerwarteter Elemente in einem Datensatz, die sich deutlich von der Mehrheit der Daten unterscheiden. In der KI wird dies beispielsweise zur Betrugserkennung oder Fehlerdiagnose eingesetzt.

Augmented Reality (AR)

  • Eine Technologie, die computergenerierte Bilder über die reale Welt legt und so die Wahrnehmung der Realität erweitert. KI kann in AR-Systemen eingesetzt werden, um Objekte zu erkennen und interaktive Erlebnisse zu schaffen.

B

Bias (Verzerrung)

  • Systematische Fehler in den Daten oder im Design eines KI-Modells, die zu unfairen oder ungenauen Ergebnissen führen können. Es ist wichtig, Bias in KI-Systemen zu erkennen und zu minimieren.

Big Data

  • Extrem große und komplexe Datensätze, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden schwer zu analysieren sind. KI-Techniken sind oft notwendig, um Muster und Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen.

Black Box

  • Ein System, dessen interne Funktionsweise undurchsichtig oder schwer nachvollziehbar ist, obwohl die Eingaben und Ausgaben bekannt sind. Viele komplexe KI-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Netzwerke, werden oft als Black Boxes betrachtet.

C

Chatbot

  • Ein Computerprogramm, das in der Lage ist, menschenähnliche Gespräche in natürlicher Sprache zu führen, typischerweise über Text- oder Sprachschnittstellen.

Clustering

  • Eine Technik des unüberwachten Lernens, bei der ähnliche Datenpunkte in Gruppen (Cluster) zusammengefasst werden, um Muster oder Strukturen in den Daten zu entdecken.

Computer Vision (Bildverarbeitung)

  • Ein Bereich der KI, der sich darauf konzentriert, Computern das "Sehen" und Interpretieren von Bildern und Videos zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bildanalyse.

D

Data Mining (Datengewinnung)

  • Der Prozess der Extraktion nützlicher Informationen, Muster und Trends aus großen Datensätzen mithilfe verschiedener statistischer und KI-Techniken.

Datensatz (Dataset)

  • Eine Sammlung von Daten, die für das Training oder die Bewertung eines KI-Modells verwendet wird.

Deep Learning (Tiefes Lernen)

  • Eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten (daher "tief") verwendet, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu lernen. Es hat in vielen Bereichen wie Bilderkennung und natürlicher Sprachverarbeitung zu Durchbrüchen geführt.

E

Explainable AI (XAI) (Erklärbare KI)

  • Ein Forschungsbereich, der darauf abzielt, KI-Modelle transparenter und ihre Entscheidungen für Menschen nachvollziehbar zu machen. Dies ist wichtig für Vertrauen, Verantwortlichkeit und die Identifizierung von Bias.

G

Generative AI (Generative KI)

  • Eine Art von KI-Modellen, die in der Lage sind, neue, originelle Daten zu erzeugen, die den Daten ähneln, mit denen sie trainiert wurden. Beispiele sind Textgenerierung (wie bei ChatGPT), Bildgenerierung und Musikkomposition.

Generative Adversarial Networks (GANs)

  • Eine spezielle Architektur für generative Modelle, die aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzen besteht: einem Generator, der neue Daten erzeugt, und einem Diskriminator, der versucht, zwischen echten und generierten Daten zu unterscheiden.

I

Inferenz

  • Der Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell neue, unbekannte Daten verarbeitet und Vorhersagen oder Entscheidungen trifft.

K

Klassifikation

  • Eine Aufgabe des überwachten Lernens, bei der ein KI-Modell lernt, Eingabedaten in vordefinierte Kategorien oder Klassen einzuordnen (z. B. Spam vs. Nicht-Spam).

Künstliche Intelligenz (KI) (Artificial Intelligence - AI)

  • Die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche kognitive Funktionen wie Lernen, Problemlösung, Entscheidungsfindung und Sprachverständnis auszuführen. KI ist ein breites Feld, das verschiedene Techniken und Anwendungen umfasst.

L

Large Language Model (LLM) (Großes Sprachmodell)

  • Ein Deep-Learning-Modell, das auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurde und in der Lage ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Beispiele sind GPT-3 und ähnliche Modelle.

Machine Learning (ML) (Maschinelles Lernen)

  • Ein Teilbereich der KI, der sich darauf konzentriert, Computern die Fähigkeit zu geben, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. ML-Algorithmen identifizieren Muster in Daten und verwenden diese, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen.

N

Natural Language Processing (NLP) (Natürliche Sprachverarbeitung)

  • Ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. Ziel ist es, Computern das Verstehen, Interpretieren und Generieren von natürlicher Sprache zu ermöglichen.   

Neuronales Netzwerk (Neural Network)

  • Ein Rechensystem, das von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Es besteht aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen) in Schichten, die Informationen verarbeiten und weiterleiten.

P

Prompt

  • Eine Eingabe, die einem generativen KI-Modell gegeben wird, um eine bestimmte Ausgabe zu erzeugen (z. B. eine Frage an einen Chatbot oder eine Textbeschreibung für einen Bildgenerator).

Predictive Analytics (Prädiktive Analytik)

  • Der Einsatz von Daten, statistischen Algorithmen und maschinellen Lerntechniken, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen.

R

Reinforcement Learning (RL) (Bestärkendes Lernen)

  • Eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, in einer Umgebung zu handeln, um eine kumulative Belohnung zu maximieren. Der Agent erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen für seine Aktionen.

Regression

  • Eine Aufgabe des überwachten Lernens, bei der ein KI-Modell lernt, einen kontinuierlichen numerischen Wert vorherzusagen (z. B. den Preis eines Hauses basierend auf verschiedenen Merkmalen).

S

Supervised Learning (Überwachtes Lernen)

  • Eine Art des maschinellen Lernens, bei der das Modell anhand von gelabelten Daten trainiert wird. Das bedeutet, dass für jede Eingabe die korrekte Ausgabe bekannt ist, und das Modell lernt, die Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe zu erlernen.

Starke KI (oder Allgemeine Künstliche Intelligenz - AGI)

  • Eine hypothetische Form der KI mit menschenähnlicher allgemeiner Intelligenz, die jede intellektuelle Aufgabe ausführen kann, die ein Mensch bewältigen kann. Derzeit existiert keine starke KI.

Schwache KI (oder Spezifische KI)

  • KI-Systeme, die für eine bestimmte Aufgabe oder einen begrenzten Anwendungsbereich konzipiert sind und darin sehr gut sein können (z. B. Schach spielen, Bilder klassifizieren). Die meisten aktuellen KI-Anwendungen fallen in diese Kategorie.

T

Training (Trainieren)

  • Der Prozess, bei dem ein KI-Modell anhand von Daten lernt, Muster zu erkennen und seine Parameter (z. B. Gewichte in einem neuronalen Netzwerk) so anzupassen, dass es seine Leistung bei einer bestimmten Aufgabe verbessert.

Transformer

  • Eine spezielle Architektur neuronaler Netze, die sich bei der Verarbeitung sequenzieller Daten, insbesondere in der natürlichen Sprachverarbeitung, als sehr effektiv erwiesen hat. Viele moderne LLMs basieren auf der Transformer-Architektur.

Turing-Test

  • Ein Test, der 1950 von Alan Turing vorgeschlagen wurde, um die Fähigkeit einer Maschine zu beurteilen, menschenähnliches intelligentes Verhalten zu zeigen, das von dem eines Menschen ununterscheidbar ist.

U

Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen)

  • Eine Art des maschinellen Lernens, bei der das Modell anhand von ungelabelten Daten trainiert wird und versucht, selbstständig Strukturen, Muster oder Beziehungen in den Daten zu finden (z. B. Clustering)nem separaten Datensatz (dem Validierungsdatensatz), der während des Trainings nicht verwendet wurde. Dies hilft, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu beurteilen und Überanpassung zu erkennen.

V

Validierung (Validation)

Die Validierung ist ein entscheidender Schritt im Entwicklungsprozess von KI-Systemen. Sie dient dazu, sicherzustellen, dass das trainierte KI-Modell zuverlässig, robust und generalisierungsfähig ist und seine beabsichtigte Funktion in der realen Welt effektiv erfüllt. Im Wesentlichen beantwortet die Validierung die Frage: "Funktioniert das Modell so, wie es soll, auf neuen, ungesehenen Daten?"

Verstärkungslernen (Reinforcement Learning - RL) 

  • Siehe Eintrag unter "R".

W

Weak AI (Schwache KI)

  • Siehe Eintrag unter "S" (als "Schwache KI").

Y

YOLO (You Only Look Once)

  • Ein populärer und effizienter Algorithmus für die Objekterkennung in Bildern. Er verarbeitet das gesamte Bild in einem einzigen Durchlauf des neuronalen Netzes und sagt gleichzeitig die Begrenzungsboxen und die zugehörigen Klassenwahrscheinlichkeiten vorher.

Z

Zero-Shot Learning

  • Die Fähigkeit eines KI-Modells, Aufgaben oder Objekte zu erkennen und zu klassifizieren, die während des Trainings nicht explizit gesehen wurden. Das Modell stützt sich dabei auf vorher erlerntes Wissen und semantische Beziehungen.


Dies ist nur ein Auszug der wichtigsten Begriffe. Die Welt der KI ist dynamisch und entwickelt sich ständig weiter, daher kommen regelmäßig neue Fachbegriffe hinzu. Ich hoffe, diese Erklärungen sind verständlich!


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