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Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist ein Chatbot

Ein Chatbot ist ein Softwareprogramm, das entwickelt wurde, um menschliche Gespräche mithilfe von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) zu simulieren. Sein Hauptzweck besteht darin, mit Benutzern zu interagieren, Informationen bereitzustellen, Fragen zu beantworten oder Aufgaben auszuführen. Mit dem schnellen Fortschritt der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Technologien des maschinellen Lernens erweitern sich die Anwendungen von Chatbots ständig.


Chatbots spielen eine entscheidende Rolle in verschiedenen Branchen, insbesondere im Kundenservice, im Vertrieb, in der Bildung und im Bereich Unterhaltung. Sie können rund um die Uhr Dienstleistungen anbieten, die betriebliche Effizienz erheblich steigern, Arbeitskosten senken und die Benutzererfahrung verbessern.


In der Regel funktioniert ein Chatbot, indem er auf spezifischen Algorithmen und Datensätzen trainiert wird, um die Absicht des Benutzers zu verstehen und geeignete Antworten zu generieren. Sie können regelbasierte Systeme sein, die vordefinierte Antworten verwenden, oder KI-basierte Systeme, die durch Lernen ihre Antwortfähigkeit kontinuierlich verbessern.


Viele Unternehmen haben bereits Chatbots auf ihren Websites und sozialen Medien implementiert. Zum Beispiel verwenden viele E-Commerce-Websites Chatbots, um Kunden bei der Abfrage von Bestellstatus und Produktinformationen zu helfen. Auch soziale Medienplattformen wie Facebook Messenger erlauben es Benutzern, mit Chatbots zu interagieren.


Die Zukunft der Chatbots verspricht eine immer höhere Intelligenz. Durch die Kombination fortschrittlicherer neuronaler Netzwerke und Deep-Learning-Technologien werden Chatbots in der Lage sein, komplexere Gespräche zu verstehen und personalisierte Dienstleistungen anzubieten. Darüber hinaus wird die Anwendung von Chatbots in Sprachassistenten zunehmend verbreitet sein.


Die Vorteile von Chatbots umfassen eine erhöhte Effizienz, Kostensenkung und die Bereitstellung von Dienstleistungen rund um die Uhr, während sie jedoch auch Einschränkungen bei der Verständigung komplexer Probleme aufweisen, was zu einer unbefriedigenden Benutzererfahrung führen kann. Unternehmen müssen diese Faktoren beim Einsatz von Chatbots ausbalancieren und sicherstellen, dass bei Bedarf menschliche Unterstützung verfügbar ist.


Beim Entwerfen und Implementieren von Chatbots sollten Unternehmen auf den Datenschutz und die Datensicherheit der Benutzer achten und sicherstellen, dass sie die relevanten Gesetze und Vorschriften einhalten. Die kontinuierliche Überwachung und Optimierung der Leistung des Chatbots ist ebenfalls entscheidend, um die Benutzererfahrung zu verbessern.