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 Yoga der KI

Das Konzept 'Yoga der KI' stellt die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Yoga-Praktiken dar. Yoga, eine alte Praxis, die sich auf die Verbindung zwischen Körper und Geist konzentriert, betont Körperhaltungen, Atemtechniken und Meditation. Wenn es mit KI integriert wird, deutet es darauf hin, Technologie zu nutzen, um das Yoga-Erlebnis zu verbessern, wie durch personalisierte Anleitung über virtuelle Coaches und Datenanalysen, die die Ergebnisse der Praxis verbessern.

In der modernen Welt transformiert KI viele Branchen, einschließlich Gesundheit und Fitness. KI kann große Datenmengen analysieren, um die Bedürfnisse der Benutzer zu verstehen, passende Yoga-Kurse zu empfehlen und Echtzeit-Feedback zu Haltung und Technik zu geben. Dies hilft nicht nur den Praktizierenden, bessere Ergebnisse zu erzielen, sondern macht Yoga auch für ein breiteres Publikum zugänglicher.

In Zukunft wird erwartet, dass KI eine zunehmend wichtige Rolle bei der Personalisierung von Yoga-Erfahrungen, Lehrmethoden und Gemeinschaftsinteraktionen spielt, während Herausforderungen bestehen bleiben, wie beispielsweise der Erhalt des Wertes menschlicher Trainer und die Vermeidung der Verwässerung des traditionellen Yoga-Geistes. Für weitere Informationen besuchen Sie bitte diesen Link.