KI-Glossar

Ein Algorithmus ist eine präzise definierte Abfolge von Anwei­sungen oder Regeln, die von einem Computer ausge­führt werden, um ein bestimmtes Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erledigen. In der KI werden Algorithmen verwendet, um Muster und Infor­ma­tionen aus Daten zu extra­hieren.

AI, oder künst­liche Intel­ligenz, ist ein Bereich der Infor­matik, der sich mit der Entwicklung von Computern und Systemen beschäftigt, die menschen­ähn­liche Intel­ligenz und Fähig­keiten nachahmen können. Diese Systeme verwenden Algorithmen und Daten, um zu lernen, Muster zu erkennen und Aufgaben selbst­ständig zu erledigen. KI-Anwen­dungen reichen von Sprach­er­kennung und maschi­nellem Lernen bis hin zur Automa­ti­sierung von Aufgaben in verschie­denen Branchen.

Ein Chatbot ist eine KI-Anwendung, die in der Lage ist, menschen­ähn­liche Textkom­mu­ni­kation durch­zu­führen. Chatbots werden häufig für den Kunden­service, Online-Hilfe und automa­ti­sierte Inter­ak­tionen auf Websites und in Apps einge­setzt.

ChatGPT ist ein Beispiel für ein großes Sprach­modell, das von OpenAI entwi­ckelt wurde. Es kann menschen­ähn­liche Texte generieren und wird oft für Chatbots und Textge­ne­rierung in natür­licher Sprache verwendet.

Ein Cluster ist eine Gruppe ähnlicher Daten­punkte oder Objekte, die in einem Datensatz oder einer Menge von Daten mitein­ander verbunden sind. KI-Algorithmen können verwendet werden, um Cluster zu identi­fi­zieren und Muster in großen Daten­mengen zu erkennen.

Daten sind Infor­ma­tionen, die gesammelt und gespei­chert werden, um Analysen durch­zu­führen oder Erkennt­nisse zu gewinnen. In der KI sind Daten von entschei­dender Bedeutung, da sie zur Schulung von Modellen und zur Verbes­serung von Algorithmen verwendet werden.

Deep Learning ist ein Teilbe­reich des maschi­nellen Lernens, der sich auf neuronale Netzwerke mit vielen Schichten (tiefen Netzwerken) konzen­triert. Diese Netzwerke können komplexe Muster und Merkmale in Daten erkennen und werden häufig für Bild- und Sprach­er­kennung einge­setzt.

Diver­gentes Denken ist eine kreative Denkweise, die darauf abzielt, viele verschiedene Ideen und Lösungen für ein Problem zu generieren. In der KI kann diver­gentes Denken bei der Entwicklung innova­tiver Lösungen hilfreich sein.

GPT‑3 steht für “Generative Pre-trained Trans­former 3” und ist eines der fortschritt­lichsten Sprach­mo­delle. Es kann Texte in natür­licher Sprache generieren und verstehen. Es wird häufig für Aufgaben wie Übersetzung, Textge­ne­rierung und Chatbots verwendet.

GPT‑4 ist eine Weiter­ent­wicklung des GPT-3-Modells und ein leistungs­starkes Sprach­modell für natür­liche Sprach­ver­ar­bei­tungs­auf­gaben. Es zeichnet sich durch eine verbes­serte Textge­ne­rierung und ein tieferes Verständnis der Bedeutung von Texten aus.

Hallu­zi­nation in der KI bezieht sich auf das Generieren von Infor­ma­tionen oder Mustern, die nicht in den ursprüng­lichen Daten vorhanden sind. Dies kann zu fehler­haften oder irrefüh­renden Ergeb­nissen führen und erfordert eine sorgfältige Validierung.

Künst­liche Intel­ligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern oder Maschinen, Aufgaben auszu­führen, die norma­ler­weise mensch­liche Intel­ligenz erfordern. Dies umfasst Problem­lösung, Lernen, Sprach­er­kennung, Muster­er­kennung und vieles mehr.

Konver­gentes Denken bezieht sich auf die Fähigkeit, eine begrenzte Anzahl von Lösungen für ein bestimmtes Problem zu finden. Es konzen­triert sich auf die Auswahl der besten verfüg­baren Optionen und wird oft in der Entschei­dungs­findung verwendet.

Große Sprach­mo­delle sind komplexe KI-Modelle, die in der Lage sind, natür­lich­spra­chige Texte zu generieren und zu verstehen. Sie spielen eine wichtige Rolle in Anwen­dungen wie Textge­ne­rierung, Chatbots und maschi­nellem Übersetzen.

Machine Learning ist ein Teilbe­reich der KI, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen befasst, die aus Daten lernen und sich selbst verbessern können. ML wird für Vorher­sagen, Klassi­fi­zierung und Muster­er­kennung einge­setzt.

Natür­liche Sprach­ver­ar­beitung ist ein Bereich der KI, der sich mit der Verar­beitung und Inter­pre­tation von mensch­licher Sprache befasst. NLP-Modelle werden für Überset­zungen, Textver­ständnis und Chatbots verwendet.

Ein neuro­nales Netzwerk ist ein mathe­ma­ti­sches Modell, das von biolo­gi­schen Gehirnen inspi­riert ist und in der KI zur Muster­er­kennung und Entschei­dungs­findung verwendet wird. Es besteht aus mitein­ander verbun­denen künst­lichen Neuronen.

Parameter in der KI sind Einstel­lungen oder Gewich­tungen in einem Modell, die während des Trainings angepasst werden, um die Leistung des Modells zu verbessern. Die Wahl der richtigen Parameter ist entscheidend für die Genau­igkeit von KI-Modellen.

Ein Prompt ist eine Anfrage oder Eingabe, die an ein KI-Modell gestellt wird, um eine spezi­fische Aufgabe auszu­führen. Prompts werden verwendet, um Textge­ne­rie­rungs­auf­gaben zu steuern und gewünschte Ergeb­nisse zu erzielen.

Ein Prompt Engineer ist eine Person oder ein Experte, der darauf spezia­li­siert ist, effektive Prompts für KI-Modelle zu erstellen. Dies umfasst die Formu­lierung von Einga­be­auf­for­de­rungen, um genaue und gewünschte Ergeb­nisse zu erzielen.

Schwache KI, auch als künst­liche Schwach­in­tel­ligenz bezeichnet, bezieht sich auf KI-Systeme, die auf eine spezielle Aufgabe oder einen begrenzten Aufga­ben­be­reich beschränkt sind. Sie sind nicht in der Lage, mensch­liche Intel­ligenz in allen Aspekten nachzu­bilden.

Sprach­ge­nerierung bezieht sich auf die Fähigkeit von KI-Systemen, menschen­ähn­liche Texte in natür­licher Sprache zu generieren. Dies wird in Content-Erstellung, Textver­ar­beitung und kreativen Schreib­an­wen­dungen einge­setzt.

Starke KI, auch als künst­liche Super­in­tel­ligenz bekannt, bezieht sich auf KI-Systeme, die eine allge­meine Intel­ligenz ähnlich oder überlegen der mensch­lichen Intel­ligenz aufweisen. Sie sind in der Lage, verschiedene Aufgaben zu bewäl­tigen und eigen­ständig zu lernen.

Die Tempe­ratur ist ein Parameter, der bei der Textge­ne­rierung mit KI-Modellen verwendet wird. Sie beein­flusst die Wahrschein­lichkeit, mit der ungewöhn­liche oder zufällige Texte generiert werden. Eine höhere Tempe­ratur führt zu kreati­veren, weniger vorher­seh­baren Texten.

Der Top-k-Parameter ist ein Steuer­pa­ra­meter, der bei der Textge­ne­rierung verwendet wird. Er begrenzt die Auswahl der wahrschein­lichsten Wörter oder Tokens basierend auf ihrer Wahrschein­lichkeit. Dadurch werden Texte kohärenter und verständ­licher.

Der Top-m-Parameter ist ein weiterer Steuer­pa­ra­meter, der bei der Textge­ne­rierung verwendet wird. Er begrenzt die Auswahl von Tokens basierend auf ihrer kumula­tiven Wahrschein­lichkeit. Dies hilft, Texte zu steuern und sinnvolle Ergeb­nisse zu erzielen.

Unüber­wachtes Lernen ist eine Form des maschi­nellen Lernens, bei der Modelle aus nicht gekenn­zeich­neten Daten lernen, ohne dass mensch­liche Etiketten oder Aufsicht benötigt werden. Dies ermög­licht die Entde­ckung von versteckten Mustern und Struk­turen in den Daten.

Validieren in der KI bezieht sich auf den Prozess der Überprüfung und Bestä­tigung von Modellen, Algorithmen oder Ergeb­nissen, um sicher­zu­stellen, dass sie korrekt und zuver­lässig sind. Die Validierung ist ein wichtiger Schritt in der KI-Entwicklung.

Verstär­kendes Lernen ist eine Lernme­thode, bei der KI-Modelle durch Inter­aktion mit einer Umgebung und Beloh­nungen lernen, optimale Entschei­dungen zu treffen. Es wird häufig in der Robotik, Spiel­ent­wicklung und autonomen Systemen einge­setzt.