Glossar zur künstlichen Intelligenz: Lernen Sie diese KI Begriffe

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Wenn Sie eine Karriere im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) anstreben, ist es ratsam, sich mit gängigen Branchenbegriffen und -konzepten vertraut zu machen. Diese Liste mit KI Begriffen bietet einen Überblick über wichtige Themen im Bereich KI und maschinelles Lernen. Nutzen Sie diese KI Begriffe, um Ihren Wortschatz zu erweitern, wenn Sie für ein Berufszertifikat lernen, einen Lebenslauf erstellen oder sich für eine Stelle im KI-Bereich bewerben. So können Sie Ihre Qualifikationen Arbeitgebern leichter präsentieren und mit anderen Branchenexperten sinnvolle Gespräche über KI führen.

Egal, ob Sie Ihre Karriere beginnen oder aus einem anderen Bereich wechseln, mit dieser Liste von KI Begriffen fühlen Sie sich zuversichtlich und bereit für die bevorstehende Reise.

KI Begriffe verstehen

Die KI-Terminologie umfasst das für den Bereich der Künstlichen Intelligenz wesentliche Fachvokabular und beschreibt die Technologien, Prozesse und Anwendungen, die es Maschinen ermöglichen, menschliche Intelligenz nachzuahmen. Da Künstliche Intelligenz Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und die Fertigung mit innovativen Lösungen revolutioniert, ist das Verständnis dieser Begriffe entscheidend, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und über neue Trends auf dem Laufenden zu bleiben.

Die Kenntnis der KI-Terminologie ist für Fachleute, Studierende und Unternehmen unerlässlich. Sie ermöglicht es Fachleuten in technischen Bereichen, ihre Fähigkeiten zu erweitern und effektiv an KI-basierten Projekten zusammenzuarbeiten. Studierende profitieren von einem vertieften Verständnis von KI-Konzepten und werden so auf ihre zukünftige Karriere vorbereitet. Unternehmen erhalten die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen über die Einführung von KI zu treffen, mit KI-Experten zu kommunizieren und Strategien zu implementieren, die ihre Betriebsabläufe und ihren Wettbewerbsvorteil verbessern. Die Vertrautheit mit KI Begriffen überbrückt die Lücke zwischen komplexen Prozessen und praktischen Anwendungen und gewährleistet so eine effektive Auseinandersetzung mit modernen technologischen Fortschritten.

KI-Begriffe

AI (Artificial Intelligence)

AI, auch KI genannt (Künstliche Intelligenz), bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen oder Computersysteme. AI kann menschliche Fähigkeiten wie Kommunikation, Lernen und Entscheidungsfindung nachahmen.

Erfahren Sie mehr: Erweitern Sie Ihr Verständnis intelligenter Systeme, indem Sie KI-Kurse erkunden .

AI Ethics

AI Ethics, oder auch KI-Ethik, bezieht sich auf die Aspekte, die KI-Akteure wie Ingenieure und Regierungsvertreter berücksichtigen müssen, um eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung der Technologie sicherzustellen. Dies bedeutet die Einführung und Implementierung von Systemen, die einen sicheren, unvoreingenommenen und umweltfreundlichen Ansatz für künstliche Intelligenz unterstützen.

Erfahren Sie mehr: Navigieren Sie durch die Komplexität moralischer Richtlinien in der Technologie, indem Sie Kurse zur KI-Ethik erkunden .

Algorithmus

Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Regeln, die einer KI-Maschine zur Ausführung einer Aufgabe oder zur Lösung eines Problems gegeben werden. Gängige Algorithmen sind Klassifizierung, Regression und Clustering.

API

Eine API (Application Programming Interface), auch Programmierschnittstelle genannt, ist eine Reihe von Protokollen, die die Interaktion zweier Softwareanwendungen bestimmen. APIs werden in der Regel in Programmiersprachen wie C++ oder JavaScript geschrieben.

Erfahren Sie mehr: Entdecken Sie mit API-Kursen, wie Sie KI-Funktionen in Anwendungen integrieren.

Big Data

Big Data bezeichnet große Datensätze, die untersucht werden können, um Muster und Trends aufzudecken und so Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Der Begriff „Big Data“ kommt daher, dass Unternehmen mithilfe von Datenerfassungstools und -systemen heute riesige Mengen komplexer Daten erfassen können. Big Data kann sehr schnell erfasst und in verschiedenen Formaten gespeichert werden.

Erfahren Sie mehr: Schöpfen Sie das Potenzial großer Datensätze aus, indem Sie Big Data-Kurse erkunden, die für KI-gesteuerte Analysen unerlässlich sind.

Bilderkennung

Bilderkennung ist der Prozess der Identifizierung eines Objekts, einer Person, eines Ortes oder eines Textes in einem Bild oder Video. 

Chatbot

Ein Chatbot ist eine Softwareanwendung, die dazu dient, menschliche Gespräche durch Text- oder Sprachbefehle zu imitieren.

Erfahren Sie mehr: Lernen Sie mit Chatbot-Entwicklungskursen, interaktive KI-Assistenten zu entwerfen und einzusetzen.

Cognitive Computing

Cognitive Computing ist im Wesentlichen dasselbe wie KI. Es handelt sich um ein computergestütztes Modell, das menschliche Denkprozesse wie Mustererkennung und Lernen nachahmt. Marketingteams verwenden diesen Begriff manchmal, um den Science-Fiction-Mythos der KI zu zerstreuen.

Computer Vision

Computer Vision ist ein interdisziplinäres Wissenschafts- und Technologiefeld, das sich mit der Frage beschäftigt, wie Computer Bilder und Videos verstehen können. KI-Ingenieuren ermöglicht Computer Vision die Automatisierung von Aktivitäten, die typischerweise vom menschlichen Sehsystem ausgeführt werden.

Erfahren Sie mehr: Erkunden Sie mit Computer Vision-Kursen die Techniken, mit denen Maschinen visuelle Daten interpretieren können.

Data Mining

Beim Data Mining handelt es sich um den Prozess, große Datensätze zu durchsuchen, um Muster zu erkennen, die Modelle verbessern oder Probleme lösen können.

Erfahren Sie mehr: Entdecken Sie mit Data-Mining-Kursen Muster und Erkenntnisse aus großen Datensätzen, einer wichtigen Fähigkeit in KI-Anwendungen.

Data Science

Data Science, auch Datenwissenschaft genannt, ist ein interdisziplinäres Technologiefeld, das mithilfe von Algorithmen und Prozessen große Datenmengen sammelt und analysiert, um Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen.

Erfahren Sie mehr: Erkunden Sie die Schnittstelle zwischen Statistik, maschinellem Lernen und Datenanalyse mit Data Science-Kursen.

Deep Learning 

Deep Learning ist eine Funktion der KI, die das menschliche Gehirn nachahmt, indem sie lernt, wie es Informationen strukturiert und verarbeitet, um Entscheidungen zu treffen. Anstatt sich auf einen Algorithmus zu verlassen, der nur eine bestimmte Aufgabe erfüllen kann, kann diese Teilmenge des maschinellen Lernens unbeaufsichtigt aus unstrukturierten Daten lernen.

Erfahren Sie mehr: Meistern Sie komplexe neuronale Netzwerke und fortgeschrittene KI-Modelle mit Deep-Learning-Kursen. 

Emergentes Verhalten

Emergentes Verhalten, auch Emergenz genannt, liegt vor, wenn ein KI-System unvorhersehbare oder unbeabsichtigte Fähigkeiten zeigt.

Generative KI

Generative KI ist eine Technologie, die mithilfe künstlicher Intelligenz Inhalte wie Texte, Videos, Code und Bilder erstellt. Ein generatives KI-System wird mit großen Datenmengen trainiert, um Muster für die Generierung neuer Inhalte zu erkennen.

Erfahren Sie mehr: Erfahren Sie, wie Sie mit Kursen zu generativer KI erweiterte synthetische Inhalte und Modelle erstellen, wobei der Schwerpunkt auf Techniken wie GPT und DALL-E liegt.

Guardrails

Mit „Guardrails“ sind Beschränkungen und Regeln gemeint, die KI-Systemen auferlegt werden, um sicherzustellen, dass sie angemessen mit Daten umgehen und keine unethischen Inhalte generieren.

Halluzination

Unter Halluzination versteht man eine falsche Antwort eines KI-Systems oder falsche Informationen in einer Ausgabe, die als Tatsacheninformation dargestellt wird.

Hyperparameter

Ein Hyperparameter ist ein Parameter oder Wert, der die Lernweise eines KI-Modells beeinflusst. Er wird normalerweise manuell außerhalb des Modells festgelegt.

Large Language Model (LLM)

Ein Large Language Model (LLM), auch großes Sprachmodell genannt, ist ein KI-Modell, das anhand großer Textmengen trainiert wurde, damit es Sprache verstehen und menschenähnlichen Text generieren kann.

Erfahren Sie mehr: Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit des Sprachverständnisses und der Sprachgenerierung mit Kursen zu großen Sprachmodellen, mit Schwerpunkt auf Technologien wie GPT und BERT. 

Limited Memory

Limited Memory ist eine Art KI-System, das Wissen aus Echtzeit-Ereignissen empfängt und in der Datenbank speichert, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Machine Learning

Machine Learning, auch Maschinelles Lernen genannt, ist ein Teilgebiet der KI, das Aspekte der Informatik, Mathematik und Programmierung umfasst. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die Maschinen helfen, aus Daten zu lernen und Trends und Verhaltensweisen ohne menschliches Zutun vorherzusagen.

Erfahren Sie mehr: Schöpfen Sie das Potenzial prädiktiver Analysen und algorithmischer Verarbeitung mit Kursen zum maschinellen Lernen aus.

NLP

Natural Language Processing (NLP), auch natürliche Sprachverarbeitung genannt, ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, gesprochene und geschriebene menschliche Sprache zu verstehen. NLP ermöglicht Funktionen wie Text- und Spracherkennung auf Geräten.

Erfahren Sie mehr: Verbessern Sie Ihr Verständnis dafür, wie Maschinen menschliche Sprache verarbeiten, mit Kursen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Neuronales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk ist eine Deep-Learning-Technik, die die Struktur des menschlichen Gehirns nachahmt. Neuronale Netzwerke benötigen große Datensätze, um Berechnungen durchzuführen und Ergebnisse zu erzeugen. Dies ermöglicht Funktionen wie Sprach- und Bilderkennung.

Erfahren Sie mehr: Tauchen Sie mit Kursen zu neuronalen Netzwerken in die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte künstlicher neuronaler Netzwerke ein.

Overfitting

Overfitting tritt beim Machine-Learning-Training auf, wenn der Algorithmus nur mit bestimmten Beispielen innerhalb der Trainingsdaten arbeiten kann. Ein typisches funktionierendes KI-Modell sollte in der Lage sein, Muster in den Daten zu verallgemeinern, um neue Aufgaben zu bewältigen.

Pattern Recognition

Pattern Recognition, auch Mustererkennung genannt, ist die Methode, Computeralgorithmen zu verwenden, um Regelmäßigkeiten in Daten zu analysieren, zu erkennen und zu kennzeichnen. Dies gibt Aufschluss darüber, wie die Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt werden.

Prädiktive Analytik

Die Prädiktive Analytik ist eine Art der Analyse, bei der Technologie verwendet wird, um auf der Grundlage historischer Daten und Muster vorherzusagen, was in einem bestimmten Zeitraum passieren wird.

Erfahren Sie mehr: Lernen Sie, Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen, indem Sie Kurse zur prädiktiven Analytik absolvieren.

Präskriptive Analytik

Bei der präskriptiven Analytik handelt es sich um eine Art der Analytik, bei der Technologie zur Analyse von Daten hinsichtlich Faktoren wie möglichen Situationen und Szenarien, vergangener und gegenwärtiger Leistung und anderer Ressourcen eingesetzt wird, um Unternehmen dabei zu unterstützen, bessere strategische Entscheidungen zu treffen.

Prompt

Ein Prompt, auch Eingabeaufforderung genannt, ist eine Eingabe, die ein Benutzer in ein KI-System einspeist, um ein gewünschtes Ergebnis oder eine gewünschte Ausgabe zu erhalten.

Quantencomputing

Quantencomputing ist der Prozess, quantenmechanische Phänomene wie Verschränkung und Superposition für Berechnungen zu nutzen. Quantenmaschinelles Lernen nutzt diese Algorithmen auf Quantencomputern, um die Arbeit zu beschleunigen, da es deutlich schneller arbeitet als ein klassisches maschinelles Lernprogramm und ein Computer.

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein Algorithmus durch die Interaktion mit seiner Umgebung lernt und dann auf der Grundlage seiner Aktionen entweder belohnt oder bestraft wird.

Erfahren Sie mehr: Tauchen Sie mit Reinforcement Learning-Kursen in das Training von Modellen durch Belohnungen und Strafen ein.

Spracherkennung

Spracherkennung, auch Voice Recognition genannt, ist eine Methode der Mensch-Computer-Interaktion, bei der Computer menschliche Diktate (Sprache) hören, interpretieren und schriftliche oder gesprochene Ausgaben erstellen. Beispiele hierfür sind Siri von Apple und Alexa von Amazon, Geräte, die freihändige Anfragen und Aufgaben ermöglichen.

Stimmungsanalyse

Bei der Sentimentanalyse, auch als Opinion Mining bekannt, handelt es sich um den Prozess, bei dem mithilfe künstlicher Intelligenz der Ton und die Meinung eines bestimmten Textes analysiert werden.

Mehr erfahren: Lernen Sie mit Kursen zur Sentimentanalyse, wie Sie Emotionen in Textdaten interpretieren und analysieren.

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind definierte und durchsuchbare Daten. Dazu gehören Daten wie Telefonnummern, Daten und Produkt-SKUs.

Supervised Learning

Supervised Learning, auch überwachtes Lernen genannt, ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der klassifizierte Ausgabedaten verwendet werden, um die Maschine zu trainieren und die richtigen Algorithmen zu entwickeln. Es ist deutlich häufiger als unüberwachtes Lernen.

Erfahren Sie mehr: Entwickeln Sie mithilfe von Supervised Learning-Kursen Fähigkeiten zum Trainieren von Modellen anhand markierter Daten.

Token

Ein Token ist eine grundlegende Texteinheit, die ein LLM zum Verstehen und Generieren von Sprache verwendet. Ein Token kann ein ganzes Wort oder Teile eines Wortes sein.

Trainingsdaten

Trainingsdaten sind Informationen oder Beispiele, die einem KI-System gegeben werden, um ihm das Lernen, das Erkennen von Mustern und das Erstellen neuer Inhalte zu ermöglichen.

Transferlernen

Transferlernen ist ein maschinelles Lernsystem, das vorhandene, zuvor erlernte Daten nutzt und auf neue Aufgaben und Aktivitäten anwendet.

Turing-Test

Der Turing-Test wurde vom Informatiker Alan Turing entwickelt, um die Fähigkeit einer Maschine zu bewerten, eine dem Menschen gleichwertige Intelligenz zu zeigen, insbesondere in Sprache und Verhalten. Bei der Durchführung des Tests beurteilt ein menschlicher Prüfer Gespräche zwischen Mensch und Maschine. Kann der Prüfer die Antworten nicht unterscheiden, hat die Maschine den Turing-Test bestanden.

Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind undefinierte und schwer durchsuchbare Daten. Dazu gehören Audio-, Foto- und Videoinhalte. Die meisten Daten weltweit sind unstrukturiert.

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning, auch unüberwachtes Lernen genannt, ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Algorithmus mit nicht klassifizierten und nicht gekennzeichneten Daten trainiert wird, sodass er ohne Aufsicht agiert.

Erfahren Sie mehr: Erkunden Sie die Techniken zur Analyse unbeschrifteter Datensätze mit Kursen zum unüberwachten Lernen.

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