- Künstliche Intelligenz:
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit von Maschinen oder Systemen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z.B. Wahrnehmung, Lernen, Entscheidungsfindung oder Sprachverarbeitung. - Allgemeine künstliche Intelligenz:
Allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) ist ein hypothetisches Konzept der KI, das sich auf die Fähigkeit von Maschinen oder Systemen bezieht, jede intellektuelle Aufgabe zu erfüllen, die ein Mensch kann, oder sogar darüber hinaus. AGI ist noch nicht erreicht worden und gilt als eines der großen Ziele der KI-Forschung. - Maschinelles Lernen:
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen oder Modellen befasst, die aus Daten lernen und sich anpassen können, ohne explizit programmiert zu werden. ML verwendet oft statistische oder mathematische Methoden, um Muster oder Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Empfehlungen zu machen. - Deep Learning:
Deep Learning (DL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich mit der Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) befasst, die aus mehreren Schichten von miteinander verbundenen Knoten bestehen, die Daten verarbeiten und transformieren können. DL ist besonders geeignet für komplexe oder hochdimensionale Daten, wie z.B. Bilder, Sprache oder Texte, und ermöglicht Anwendungen wie Gesichtserkennung, Sprachübersetzung oder Textgenerierung. - Neuronales Netzwerk:
Ein neuronales Netzwerk (NN) ist eine Struktur aus künstlichen Neuronen, die Daten verarbeiten und Signale an andere Neuronen weitergeben können. Ein NN besteht aus einer Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht. Jedes Neuron ist mit einem Gewicht und einem Schwellenwert verbunden, die seine Aktivierung beeinflussen. NNs können durch Lernalgorithmen trainiert werden, um bestimmte Funktionen zu erfüllen oder Probleme zu lösen. - Supervised Learning:
Supervised Learning ist eine Art von maschinellem Lernen, bei der die Trainingsdaten mit Etiketten oder gewünschten Ausgaben versehen sind. Das Ziel ist es, ein Modell zu lernen, das die Eingabedaten den richtigen Etiketten zuordnen oder die Ausgabedaten vorhersagen kann. Beispiele für Supervised Learning sind Klassifikation, Regression oder Sentimentanalyse. - Unsupervised Learning:
Unsupervised Learning ist eine Art von maschinellem Lernen, bei der die Trainingsdaten keine Etiketten oder gewünschten Ausgaben haben. Das Ziel ist es, ein Modell zu lernen, das die Struktur oder Muster in den Daten erkennen oder die Daten in sinnvolle Gruppen einteilen kann. Beispiele für Unsupervised Learning sind Clustering, Dimensionalitätsreduktion oder Anomalieerkennung. - Reinforcement Learning:
Reinforcement Learning ist eine Art von maschinellem Lernen, bei der ein Agent in einer Umgebung agiert und Belohnungen oder Strafen für seine Aktionen erhält. Das Ziel ist es, eine Strategie oder eine Politik zu lernen, die die kumulative Belohnung des Agenten maximiert oder ein bestimmtes Ziel erreicht. Beispiele für Reinforcement Learning sind Spieltheorie, Robotik oder Navigation.
- Generative KI:
Generative KI ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Erzeugung von neuen Daten oder Inhalten befasst, die auf vorhandenen Daten oder Inhalten basieren, wie z.B. Texten, Bildern, Musik oder Videos. Generative KI verwendet oft Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Variational Autoencoders (VAEs), um realistische oder kreative Ergebnisse zu erzielen. - GAN:
Ein Generative Adversarial Network (GAN) ist eine Art von generativem Modell, das aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzwerken besteht: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator versucht, neue Daten zu erzeugen, die den realen Daten ähneln, während der Diskriminator versucht, zwischen realen und gefälschten Daten zu unterscheiden. Durch diesen Wettbewerb lernt der Generator, realistischere Daten zu produzieren, die den Diskriminator täuschen können. - VAE:
Ein Variational Autoencoder (VAE) ist eine Art von generativem Modell, das aus einem Encoder und einem Decoder besteht. Der Encoder nimmt die Eingabedaten und wandelt sie in eine latente Variable um, die eine kompakte Darstellung der Daten enthält. Der Decoder nimmt die latente Variable und rekonstruiert die Eingabedaten. VAEs verwenden eine probabilistische Annahme über die latente Variable, die es ihnen ermöglicht, neue Daten zu erzeugen, indem sie zufällige Werte aus der latenten Verteilung ziehen. - Natural Language Processing:
Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Analyse, dem Verständnis und der Generierung von natürlicher Sprache befasst. NLP verwendet oft Techniken aus der Linguistik, der Informatik und der Statistik, um Sprachdaten zu verarbeiten und nützliche Informationen oder Anwendungen zu extrahieren. Beispiele für NLP sind Spracherkennung, Maschinelle Übersetzung oder Textzusammenfassung. - Computer Vision:
Computer Vision (CV) ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Erkennung, dem Verständnis und der Manipulation von visuellen Daten befasst. CV verwendet oft Techniken aus der Bildverarbeitung, der Mathematik und der Physik, um Bilder oder Videos zu verarbeiten und nützliche Informationen oder Anwendungen zu extrahieren. Beispiele für CV sind Gesichtserkennung, Objekterkennung oder Bildbearbeitung. - Künstliches neuronales Netzwerk:
Ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) ist eine Struktur aus künstlichen Neuronen, die Daten verarbeiten und Signale an andere Neuronen weitergeben können. Ein KNN besteht aus einer Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht. Jedes Neuron ist mit einem Gewicht und einem Schwellenwert verbunden, die seine Aktivierung beeinflussen. KNNs können durch Lernalgorithmen trainiert werden, um bestimm - Maschinelles Sehen:
Maschinelles Sehen (MS) ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Erkennung, dem Verständnis und der Manipulation von visuellen Daten befasst. MS verwendet oft Techniken aus der Bildverarbeitung, der Mathematik und der Physik, um Bilder oder Videos zu verarbeiten und nützliche Informationen oder Anwendungen zu extrahieren. Beispiele für MS sind Gesichtserkennung, Objekterkennung oder Bildbearbeitung. - Maschinelle Übersetzung:
Maschinelle Übersetzung (MÜ) ist eine Anwendung der KI, die sich mit der automatischen Übersetzung von Texten oder Sprache von einer Sprache in eine andere befasst. MÜ verwendet oft Techniken aus dem NLP, dem ML oder dem DL, um die Bedeutung, die Grammatik und den Stil der Quell- und Zielsprache zu erfassen und zu übertragen. Beispiele für MÜ sind Google Translate, Microsoft Translator oder DeepL. - Textgenerierung:
Textgenerierung ist eine Anwendung der KI, die sich mit der automatischen Erzeugung von Texten aus verschiedenen Quellen oder Anforderungen befasst. Textgenerierung verwendet oft Techniken aus dem NLP, dem ML oder dem DL, um die Struktur, den Inhalt und den Ton des gewünschten Textes zu erzeugen oder anzupassen. Beispiele für Textgenerierung sind Chatbots, Textzusammenfassung oder kreative Schreibhilfen.