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 Aufmerksamkeit

Aufmerksamkeit bezieht sich auf den kognitiven Prozess, selektiv auf bestimmte Reize zu fokussieren und andere zu ignorieren. Sie spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Bereichen wie Psychologie, Bildung und Marketing. Das Verständnis der Aufmerksamkeitsmechanismen ist wesentlich für die Verbesserung der Lernergebnisse und die Stärkung der Kommunikation.

In der Psychologie kann Aufmerksamkeit in selektive Aufmerksamkeit, anhaltende Aufmerksamkeit und verteilte Aufmerksamkeit unterteilt werden. Selektive Aufmerksamkeit ermöglicht es Individuen, sich auf bestimmte Informationen zu konzentrieren und Ablenkungen zu ignorieren. Anhaltende Aufmerksamkeit umfasst das Halten der Konzentration über einen längeren Zeitraum, während verteilte Aufmerksamkeit das gleichzeitige Verarbeiten mehrerer Informationsquellen ermöglicht.

Im Technologiebereich, insbesondere in der künstlichen Intelligenz, wurden Aufmerksamkeitsmechanismen entwickelt, um die Leistung von Modellen in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Computer Vision zu verbessern. Diese Mechanismen ermöglichen es den Modellen, sich auf die wichtigen Teile der Eingabedaten zu konzentrieren, was die Genauigkeit und Effizienz erhöht.

Die Zukunft der Forschung zur Aufmerksamkeit ist vielversprechend, mit möglichen Fortschritten bei der Entwicklung intelligenter Systeme, die die Aufmerksamkeitsverteilung automatisch an die Umgebungsanforderungen anpassen können. Darüber hinaus könnte ihre Anwendung im Bereich der psychischen Gesundheit wertvolle Einblicke in die Bewältigung von Angstzuständen und Aufmerksamkeitsstörungen bieten.

Allerdings kann übermäßige Konzentration zu Müdigkeit und psychischen Problemen führen, was die Notwendigkeit eines ausgewogenen Ansatzes bei der Gestaltung und Anwendung hervorhebt.