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 Künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit eines Computersystems, menschliche Intelligenz zu imitieren. Sie kann komplexe Aufgaben wie Lernen, Schlussfolgern, Problemlösen und das Verstehen natürlicher Sprache ausführen. Mit der Verbesserung der Rechenleistung und der Zunahme von Datenvolumen expandieren KI-Anwendungen schnell in verschiedenen Bereichen, von Gesundheitswesen über Finanzen bis hin zu autonomem Fahren und Smart Homes.

Die Bedeutung von KI liegt in ihrer Fähigkeit, die Effizienz zu steigern, Arbeitskosten zu senken und bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung zu helfen. Allerdings bringt KI auch ethische und datenschutzrechtliche Bedenken mit sich, wie z.B. Datensicherheit, algorithmische Voreingenommenheit und deren Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. KI-Systeme arbeiten typischerweise mit Techniken des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens, die es Computern ermöglichen, aus großen Datenmengen zu lernen und Vorhersagen zu treffen.

In Zukunft wird erwartet, dass KI weiterhin entwickelt wird und möglicherweise höhere Autonomie- und Intelligenzniveaus erreicht. Mit dem Fortschritt der Technologie werden auch die gesellschaftliche Regulierung und ethische Richtlinien zur KI immer wichtiger. Benutzer müssen sich der potenziellen Risiken von KI-Technologien bewusst sein und deren verantwortungsvollen Einsatz sicherstellen.