KI-Glossar: Das KI-Lexikon der wichtigsten Begriffe der künstlichen Intelligenz

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KI-Glossar: Das KI-Lexikon der wichtigsten Begriffe der künstlichen Intelligenz

von | Jun 11, 2024 | 0 Kommentare

Willkom­men zu unserem KI-Glos­sar, in dem wir die wichtig­sten Begriffe und Def­i­n­i­tio­nen aus dem Bere­ich der Kün­stlichen Intel­li­genz erk­lären. Dieses kom­pak­te Nach­schlagew­erk ist ide­al für dich, wenn du dich über AI-Begriffe informieren möcht­est und klare, präg­nante Erk­lärun­gen suchst. Von grundle­gen­den Konzepten wie neu­ronalen Net­zw­erken bis hin zu fort­geschrit­te­nen Tech­niken wie Inpaint­ing und Out­paint­ing find­est du in unserem KI-Lexikon alles Wichtige auf einen Blick. Unser Glos­sar hil­ft dir, die Welt der KI bess­er zu ver­ste­hen und die neuesten Entwick­lun­gen nachzu­vol­lziehen. Per­fekt für Ein­steiger und Experten gle­icher­maßen, bieten wir dir eine wertvolle Ressource, um deine Ken­nt­nisse im Bere­ich der Kün­stlichen Intel­li­genz zu erweit­ern.

A
AGI (Arti­fi­cial Gen­er­al Intel­li­gence, All­ge­meine Kün­stliche Intel­li­genz)
AGI ist eine Form der kün­stlichen Intel­li­genz, die jede intellek­tuelle Auf­gabe bewälti­gen kann, die ein Men­sch erledi­gen kann. Sie ist flex­i­bel und uni­versell ein­set­zbar im Gegen­satz zu spezial­isierten KI-Sys­te­men. AGI existiert derzeit noch nicht, wird aber als langfristiges Ziel der KI-Forschung ange­se­hen. Kom­mende Mod­elle, wie z.B. Sora von Ope­nAI, haben die Diskus­sion des Begriffes in 2024 inten­siviert, da sie ein tiefes p
AI (KI, kün­stliche Intel­li­genz)
Kün­stliche Intel­li­genz beze­ich­net die Fähigkeit von Maschi­nen, Auf­gaben auszuführen, die nor­maler­weise men­schliche Intel­li­genz erfordern, wie z.B. Ler­nen, Prob­lem­lösen und Entschei­dungs­find­ung. KI umfasst ver­schiedene Teil­bere­iche wie maschinelles Ler­nen, natür­liche Sprachver­ar­beitung und Com­put­er Vision. Ziel der KI ist es, Sys­teme zu entwick­eln, die men­schliche kog­ni­tive Funk­tio­nen nachah­men.
Adher­ence (Adhärenz, Ein­hal­tung)
Adher­ence beze­ich­net die Genauigkeit, mit der ein KI-Sys­tem vorgegebene Richtlin­ien, Regeln oder Vor­gaben ein­hält. Es ist wichtig, um sicherzustellen, dass das Sys­tem zuver­läs­sig und kon­sis­tent arbeit­et. Adher­ence bezieht sich oft auf die Ein­hal­tung von ethis­chen Stan­dards und rechtlichen Vor­gaben. Ein pop­uläres Mod­ell, das oft in diesem Zusam­men­hang gepriesen wird, ist Sta­ble Dif­fu­sion von Sta­bil­i­ty AI.
Adver­sar­i­al Attack (Feindlich­er Angriff)
Eine Adver­sar­i­al Attack ist ein Ver­such, ein KI-Mod­ell zu täuschen, indem man absichtlich fehler­hafte oder irreführende Dat­en ein­speist. Diese Angriffe kön­nen dazu führen, dass das Mod­ell falsche Vorher­sagen trifft oder uner­wartete Ver­hal­tensweisen zeigt. Sie sind beson­ders rel­e­vant für Sicher­heit­san­wen­dun­gen und erfordern robuste Vertei­di­gungsstrate­gien.
Algo­rith­mus
Ein Algo­rith­mus ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung oder ein Satz von Regeln, die zur Lösung eines Prob­lems oder zur Durch­führung ein­er Berech­nung ver­wen­det wer­den. In der KI wer­den Algo­rith­men ver­wen­det, um Dat­en zu ver­ar­beit­en und Entschei­dun­gen zu tre­f­fen. Sie sind das Herzstück von KI-Anwen­dun­gen.
AutoML (Auto­mat­ed Machine Learn­ing, Automa­tisiertes Maschinelles Ler­nen)
AutoML ist der Prozess der Automa­tisierung der End-to-End-Anwen­dung von maschinellem Ler­nen, von der Date­nauf­bere­itung bis zur Mod­ell­be­w­er­tung. Es zielt darauf ab, den Ein­satz von maschinellem Ler­nen auch für Nicht-Experten zugänglich zu machen. AutoML-Tools kön­nen den Zeit- und Arbeit­saufwand für die Entwick­lung von ML-Mod­ellen erhe­blich reduzieren.
B
Bias (Vor­ein­genom­men­heit)
Bias bezieht sich auf sys­tem­a­tis­che Fehler in einem KI-Mod­ell, die zu unfairen oder unge­nauen Ergeb­nis­sen führen kön­nen. Diese Fehler kön­nen aus den Train­ings­dat­en oder den Algo­rith­men selb­st stam­men. Es ist wichtig, Bias zu erken­nen und zu min­imieren, um ethis­che und faire KI-Sys­teme zu gewährleis­ten.
Big Data
Big Data beze­ich­net extrem große Daten­sätze, die mit tra­di­tionellen Daten­ver­ar­beitungsmeth­o­d­en schw­er zu analysieren sind. KI nutzt Big Data, um Muster und Zusam­men­hänge zu erken­nen, die für Vorher­sagen und Entschei­dun­gen ver­wen­det wer­den kön­nen. Die Ver­ar­beitung von Big Data erfordert spezial­isierte Tech­nolo­gien und Algo­rith­men.
C
Chat­bot
Ein Chat­bot ist ein KI-gestütztes Pro­gramm, das mit Men­schen in natür­lich­er Sprache kom­mu­nizieren kann. Chat­bots wer­den häu­fig für Kun­denser­vice, Infor­ma­tions­beschaf­fung und als virtuelle Assis­ten­ten einge­set­zt. Sie nutzen natür­liche Sprachver­ar­beitung (NLP), um Benutzer­an­fra­gen zu ver­ste­hen und zu beant­worten.
Coher­ence (Kohärenz)
Coher­ence beze­ich­net die logis­che Kon­sis­tenz und Ver­ständlichkeit der Aus­gaben eines KI-Sys­tems. Ein kohärenter Text ist zusam­men­hän­gend und fol­gt einem klaren, nachvol­lziehbaren Gedanken­gang. Kohärenz ist beson­ders wichtig für Anwen­dun­gen wie Textgener­ierung und Chat­bots.
Com­put­er Vision (Maschinelles Sehen)
Com­put­er Vision ist ein Bere­ich der KI, der Maschi­nen befähigt, visuelle Infor­ma­tio­nen aus der realen Welt zu inter­pretieren und zu ver­ste­hen. Anwen­dun­gen umfassen Bilderken­nung, Gesicht­serken­nung und autonome Fahrzeuge. Diese Tech­nolo­gie nutzt kom­plexe Algo­rith­men und neu­ronale Net­zw­erke zur Ver­ar­beitung von Bild­dat­en.
Con­text Win­dow
Das Kon­textfen­ster bezieht sich auf die Menge an Infor­ma­tio­nen, die ein KI-Mod­ell gle­ichzeit­ig ver­ar­beit­en kann, um eine Antwort zu gener­ieren. Ein größeres Kon­textfen­ster ermöglicht es dem Mod­ell, län­gere Texte oder kom­plexere Zusam­men­hänge zu berück­sichti­gen. Dies ist entschei­dend für die Genauigkeit und Rel­e­vanz der KI-Antworten.
D
Data Min­ing (Date­n­analyse)
Data Min­ing ist der Prozess der Ent­deck­ung von Mustern und Wis­sen aus großen Daten­men­gen. Es nutzt ver­schiedene Tech­niken aus den Bere­ichen Sta­tis­tik, maschinelles Ler­nen und Daten­banken, um wertvolle Infor­ma­tio­nen zu extrahieren. Data Min­ing wird in vie­len Branchen zur Entschei­dung­sun­ter­stützung einge­set­zt.
Deep Learn­ing (Tiefes Ler­nen)
Deep Learn­ing ist ein Teil­bere­ich des maschinellen Ler­nens, der auf kün­stlichen neu­ronalen Net­zw­erken basiert. Es wird ver­wen­det, um kom­plexe Muster in großen Daten­men­gen zu erken­nen und Auf­gaben wie Bilderken­nung und Sprachver­ar­beitung zu automa­tisieren. Deep Learn­ing hat in den let­zten Jahren erhe­bliche Fortschritte gemacht und ist die Grund­lage viel­er mod­ern­er KI-Anwen­dun­gen.
E
Explain­able AI (Erk­lär­bare KI)
Explain­able AI bezieht sich auf KI-Sys­teme, deren Entschei­dun­gen und Hand­lun­gen für Men­schen ver­ständlich und nachvol­lziehbar sind. Dies ist wichtig für das Ver­trauen in KI und die Ein­hal­tung von ethis­chen und rechtlichen Stan­dards. Erk­lär­bare KI hil­ft dabei, die „Black Box“-Natur viel­er KI-Mod­elle zu über­winden.
F
Fea­ture Engi­neer­ing (Merk­mals-Engi­neer­ing)
Fea­ture Engi­neer­ing ist der Prozess der Auswahl, Mod­i­fika­tion und Erstel­lung von Vari­ablen (Merk­malen) aus Roh­dat­en, die für den Ein­satz in maschinellen Lern­mod­ellen geeignet sind. Gute Merk­male kön­nen die Leis­tung eines Mod­ells erhe­blich verbessern. Es erfordert Fach­wis­sen über die Domäne und das Prob­lem, das gelöst wer­den soll.
Fed­er­at­ed Learn­ing (Föderiertes Ler­nen)
Fed­er­at­ed Learn­ing ist ein maschinelles Lern­ver­fahren, bei dem mehrere Geräte oder Serv­er zusam­me­nar­beit­en, um ein Mod­ell zu trainieren, ohne dass die Dat­en zen­tral­isiert wer­den müssen. Dies verbessert die Pri­vat­sphäre und Sicher­heit, da die Dat­en auf den jew­eili­gen Geräten verbleiben. Föderiertes Ler­nen wird häu­fig in mobilen Anwen­dun­gen und im Gesund­heitswe­sen einge­set­zt.
G
GPT (Gen­er­a­tive Pre-trained Trans­former)
GPT ist ein von Ope­nAI entwick­eltes Sprach­mod­ell, das auf der Trans­former-Architek­tur basiert. Es kann men­schenähn­liche Texte gener­ieren, indem es große Men­gen an Text­dat­en analysiert und darauf trainiert wird. GPT wird in vie­len Anwen­dun­gen ver­wen­det, von Chat­bots bis hin zu automa­tisierten Textgener­ierungstools.
GenAI (Gen­er­a­tive Arti­fi­cial Intel­li­gence, Gen­er­a­tive Kün­stliche Intel­li­genz)
GenAI bezieht sich auf KI-Mod­elle, die neue Inhalte erzeu­gen kön­nen, wie z.B. Texte, Bilder oder Musik. Diese Mod­elle basieren oft auf tiefen neu­ronalen Net­zw­erken und kön­nen kreative Out­puts liefern, die men­schenähn­lich sind. Obwohl der Begriff sich auf kreative Out­puts jeglich­er Gat­tung bezieht, wird er in der kün­stlichen Intel­li­genz umgang­sprach­lich häu­fig nur syn­onym für die Erzeu­gung von Bildern genutzt. Beispiele für pop­uläre GenAI-Tools sind z.B. Mid­jour­ney und Sta­ble Dif­fu­sion.
Ground­ing (Erdung, Ver­ankerung)
Ground­ing in der KI bezieht sich auf die Fähigkeit eines Mod­ells, Konzepte und Bedeu­tun­gen in der realen Welt zu ver­ste­hen und zu verknüpfen. Es geht darum, sicherzustellen, dass die Antworten des Mod­ells auf realen Dat­en und Kon­tex­ten basieren. Ground­ing ist entschei­dend für die Genauigkeit und Rel­e­vanz der KI-Antworten.
Guard Rails (Leit­planken, Begren­zun­gen)
Guard Rails sind Sicher­heitsvorkehrun­gen und Richtlin­ien, die in KI-Sys­teme inte­gri­ert wer­den, um Fehlver­hal­ten oder uner­wün­schte Ergeb­nisse zu ver­hin­dern. Sie dienen dazu, die Ethik und Sicher­heit der KI zu gewährleis­ten. Dies kann beispiel­sweise durch Ein­schränkun­gen bei der Daten­nutzung oder durch spez­i­fis­che Antwort­muster erfol­gen.
I
Inpaint­ing (Bil­drestau­rierung)
Inpaint­ing ist eine Tech­nik in der Bild­ver­ar­beitung, bei der fehlende oder beschädigte Teile eines Bildes durch Kün­stliche Intel­li­genz rekon­stru­iert wer­den. Es wird ver­wen­det, um Bild­fehler zu kor­rigieren oder uner­wün­schte Objek­te zu ent­fer­nen. Mod­erne Inpaint­ing-Meth­o­d­en nutzen tiefe neu­ronale Net­zw­erke, um real­is­tis­che und naht­lose Ergeb­nisse zu erzeu­gen.
L
LLM (Large Lan­guage Mod­el, Großes Sprach­mod­ell)
LLM sind KI-Mod­elle, die auf der Ver­ar­beitung und Gener­ierung von natür­lich­er Sprache basieren und eine sehr große Anzahl an Para­me­tern haben. Diese Mod­elle kön­nen kom­plexe Auf­gaben wie Textver­ständ­nis, Über­set­zung und Gener­ierung mit hoher Genauigkeit bewälti­gen. Beispiele für LLMs sind Chat­G­PT und Claude.
M
Machine Learn­ing (Maschinelles Ler­nen)
Maschinelles Ler­nen ist ein Teil­bere­ich der KI, der es Com­put­ern ermöglicht, aus Dat­en zu ler­nen und sich ohne explizite Pro­gram­mierung zu verbessern. Es ver­wen­det Algo­rith­men, um Muster in Dat­en zu erken­nen und Vorher­sagen zu tre­f­fen. Maschinelles Ler­nen ist die Grund­lage für viele mod­erne KI-Anwen­dun­gen.
N
NLP (Nat­ur­al Lan­guage Pro­cess­ing, Natür­liche Sprachver­ar­beitung)
NLP ist ein Teil­bere­ich der KI, der sich mit der Inter­ak­tion zwis­chen Com­put­ern und men­schlich­er Sprache befasst. Es umfasst Tech­niken zur Ver­ar­beitung, Analyse und Gener­ierung von Text und Sprache. NLP-Anwen­dun­gen sind unter anderem Über­set­zungs­di­en­ste, Chat­bots und Spracherken­nungssys­teme.
Neu­ronale Net­zw­erke
Neu­ronale Net­zw­erke sind eine Rei­he von Algo­rith­men, die darauf aus­gelegt sind, Muster zu erken­nen, ähn­lich wie das men­schliche Gehirn. Sie beste­hen aus Neu­ro­nen, die in Schicht­en organ­isiert sind, und sind die Grund­lage viel­er mod­ern­er KI-Anwen­dun­gen. Neu­ronale Net­zw­erke sind beson­ders effek­tiv bei Auf­gaben wie Bilderken­nung und Sprachver­ar­beitung.
O
Out­paint­ing (Bild­weit­er­führung)
Out­paint­ing ist eine Erweiterung der Inpaint­ing-Tech­nik, bei der der Bild­in­halt über die ursprünglichen Gren­zen hin­aus erweit­ert wird. Dies ermöglicht es, Bilder zu ver­größern oder neue Szenen zu gener­ieren, die stilis­tisch und inhaltlich zum Orig­i­nal passen. Out­paint­ing nutzt eben­falls neu­ronale Net­zw­erke und wird oft in kreativ­en und kün­st­lerischen Anwen­dun­gen ver­wen­det.
P
Prompt (Eingabeauf­forderung)
Ein Prompt ist der Text oder die Eingabe, die einem KI-Mod­ell gegeben wird, um eine Antwort oder Aktion auszulösen. Die Qual­ität und For­mulierung des Prompts kann die Genauigkeit und Rel­e­vanz der gener­ierten Antwort erhe­blich bee­in­flussen. Prompts sind ein zen­trales Ele­ment bei der Arbeit mit gen­er­a­tiv­en KI-Mod­ellen wie GPT.
R
Rein­force­ment Learn­ing (Ver­stärk­endes Ler­nen)
Rein­force­ment Learn­ing ist eine Meth­ode des maschinellen Ler­nens, bei der ein Agent durch Beloh­nun­gen und Bestra­fun­gen lernt, wie er sich in ein­er Umge­bung ver­hal­ten soll. Der Agent ver­sucht, durch Ver­such und Irrtum die besten Hand­lungsstrate­gien zu find­en. Diese Lern­meth­ode wird oft in Spie­len, Robotik und autonomen Sys­te­men angewen­det.
Robot­ic Process Automa­tion (RPA, Robot­er­prozes­sautoma­tisierung)
RPA ist die Ver­wen­dung von Soft­ware-Robot­ern, um repet­i­tive und regel­basierte Auf­gaben zu automa­tisieren. Diese Tech­nolo­gie wird häu­fig in Geschäft­sprozessen einge­set­zt, um die Effizienz zu steigern und Fehler zu reduzieren. RPA kann Auf­gaben wie Daten­ver­ar­beitung, Kun­denser­vice und Buch­hal­tung automa­tisieren.
S
Styl­is­tic Coher­ence (Stilis­tis­che Kohärenz)
Styl­is­tic Coher­ence bezieht sich auf die Kon­sis­tenz und Übere­in­stim­mung im Stil eines erzeugten Textes oder Bildes durch ein KI-Mod­ell. Es stellt sich­er, dass das gesamte Werk, unab­hängig von sein­er Länge oder Kom­plex­ität, stilis­tisch ein­heitlich bleibt. Diese Eigen­schaft ist beson­ders wichtig für Anwen­dun­gen wie Textgener­ierung und Bildsyn­these, um natür­liche und ansprechende Ergeb­nisse zu erzie­len.
Super­vised Learn­ing (Überwacht­es Ler­nen)
Super­vised Learn­ing ist ein Ansatz des maschinellen Ler­nens, bei dem ein Mod­ell mit einem Daten­satz trainiert wird, der sowohl Eingaben als auch die entsprechen­den gewün­scht­en Aus­gaben enthält. Das Mod­ell lernt, die Eingaben den Aus­gaben zuzuord­nen, um Vorher­sagen zu tre­f­fen. Diese Meth­ode wird häu­fig für Klas­si­fika­tions- und Regres­sion­sauf­gaben ver­wen­det.
T
Trans­fer Learn­ing (Trans­fer­ler­nen)
Trans­fer Learn­ing ist ein maschinelles Lern­ver­fahren, bei dem ein Mod­ell, das für eine bes­timmte Auf­gabe trainiert wurde, auf eine andere, ver­wandte Auf­gabe angewen­det wird. Dies kann die Train­ingszeit verkürzen und die Leis­tung verbessern, ins­beson­dere wenn wenig Dat­en für die neue Auf­gabe ver­füg­bar sind. Trans­fer Learn­ing wird häu­fig in Bere­ichen wie Bild- und Spracherken­nung ver­wen­det.
Tur­ing Test
Der Tur­ing Test wurde vom britis­chen Math­e­matik­er Alan Tur­ing entwick­elt, um zu bes­tim­men, ob eine Mas­chine men­schlich­es Denkver­mö­gen nachah­men kann. Bei diesem Test ver­sucht ein men­schlich­er Prüfer, durch Fra­gen und Antworten zu erken­nen, ob er mit einem Men­schen oder ein­er Mas­chine kom­mu­niziert. Wenn der Prüfer dies nicht zuver­läs­sig unter­schei­den kann, gilt die Mas­chine als »intel­li­gent« nach den Kri­te­rien des Tests.
U
Unsu­per­vised Learn­ing (Unüberwacht­es Ler­nen)
Unsu­per­vised Learn­ing ist eine Meth­ode des maschinellen Ler­nens, bei der das Mod­ell mit einem Daten­satz trainiert wird, der nur Eingaben und keine entsprechen­den Aus­gaben enthält. Das Mod­ell ver­sucht, Muster und Struk­turen in den Dat­en zu erken­nen. Diese Meth­ode wird oft für Clus­ter- und Dimen­sion­sre­duk­tion­sauf­gaben ver­wen­det.
V
Virtueller Assis­tent
Ein virtueller Assis­tent ist ein KI-gestütztes Pro­gramm, das Benutzern bei ver­schiede­nen Auf­gaben helfen kann, wie z.B. Ter­min­pla­nung, Infor­ma­tion­ssuche und Kom­mu­nika­tion. Bekan­nte Beispiele sind Siri, Alexa und Google Assis­tant. Diese Assis­ten­ten nutzen natür­liche Sprachver­ar­beitung, um Benutzer­an­fra­gen zu ver­ste­hen und zu beant­worten.

Wir hof­fen, dass unser KI-Glos­sar dir geholfen hat, die wichtig­sten Begriffe der Kün­stlichen Intel­li­genz bess­er zu ver­ste­hen. Wenn du der Mei­n­ung bist, dass unserem KI-Lexikon wichtige Begriffe fehlen oder Ein­träge an entschei­den­den Punk­ten fehler­haft oder unvoll­ständig sind, zögere bitte nicht, uns zu kon­tak­tieren. Wir wer­den deine Vorschläge umge­hend prüfen und unser Nach­schlagew­erk entsprechend erweit­ern.

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