Glossary

0-9

1-shot learning 3D convolution 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 2-stage detector 9-layer network 0-shot learning 4D data

A

AGI / Artificial General Intelligence Attention Autoencoder Algorithm Artificial Intelligence (AI)

B

Backpropagation Batch Normalization BERT Bias Boosting

C

Clustering CNN / Convolutional Neural Network Chatbot Classifier / Classification Cross-Validation

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Encoder Embedding Ensemble Learning Epoch Explainable AI (XAI)

F

Foundation Model Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Feature Extraction Forward Propagation

G

Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial Network Generative AI Gradient Descent Grounding

H

Hierarchical Model Hyperparameter Hidden Layer Hallucination Heuristic

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

JAX Jittering Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition

K

Kernel Trick KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means Clustering K-Shot Learning Knowledge Distillation

L

Learning Rate Large Language Model (LLM)Latent Variable Loss Function LSTM / Long Short-Term Memory

M

Model Machine Learning (ML)Meta-learning Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

Neural Network Novelty Detection / Anomaly Detection NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Normalization

O

Objective Function Optimizer One-hot Encoding Online Learning Overfitting

P

Parameter Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining

Q

Query Q-learning Quality Estimation Quantization Queue / Buffer

R

Representation Learning Regularization Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network

S

Sampling Self-Supervised Learning Sequence Modeling Softmax Supervised Learning

T

Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning Training Data

U

Universal Approximation Theorem U-Net Underfitting Uncertainty Estimation Unsupervised Learning

V

Validation Set Vanishing / Exploding Gradient Variational Autoencoder (VAE)Vector Embedding Vision Transformer (ViT)

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem X-axis / feature axis XAI / Explainable AI XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI

Z

Zero-gradient phenomenon Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zygosity in augmentation

Was ist 5G + KI

5G, die fünfte Generation der Mobilfunktechnologie, revolutioniert die Art und Weise, wie wir uns mit der digitalen Welt verbinden und interagieren. Mit deutlich schnelleren Geschwindigkeiten, geringerer Latenz und höherer Kapazität kann 5G eine massive Anzahl von Geräten gleichzeitig online unterstützen. Diese Technologie ist entscheidend für Anwendungen wie intelligente Städte und autonome Fahrzeuge.

Künstliche Intelligenz (KI) hingegen transformiert die Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung. Sie ermöglicht die automatische Analyse großer Datenmengen durch Algorithmen und steigert die Betriebseffizienz. Wenn 5G und KI kombiniert werden, entsteht eine leistungsstarke Synergie, die eine Echtzeit-Datenverarbeitung und sofortige Reaktionen ermöglicht, insbesondere in Bereichen wie intelligenten Verkehrssystemen, in denen 5G Echtzeitdaten liefert und KI den Verkehrsfluss optimiert.

Die Zukunft der Integration von 5G und KI verspricht bedeutende Fortschritte in der digitalen Transformation in verschiedenen Branchen. Mit der zunehmenden Verbreitung von 5G-Netzwerken werden Unternehmen zunehmend erkunden, wie KI ihre Fähigkeiten verbessern kann. Diese schnelle technologische Entwicklung birgt jedoch auch Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit und des Datenschutzes, die angegangen werden müssen.