
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahrzehnten eine beispiellose Transformation in verschiedenen Sektoren wie Medizin, Finanzen, Transport und natürlich der Informatik bewirkt.
Welche Fachbegriffe spielen eine Rolle, was sollte man kennen, und was bedeutet das jeweils? Hier sind Antworten.
Es handelt sich um ein multidisziplinäres Forschungsfeld, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche Funktionen wie Lernen, Schlussfolgern und Problemlösen auszuführen.
Die Komplexität und das Potenzial der KI sind kaum zu überschätzen. Die Verwendung von KI reicht von einfachen Alltagsanwendungen wie Sprachassistenten bis hin zu hochentwickelten Systemen, die komplexe Aufgaben in der Forschung und Entwicklung lösen. Siehe auch
- 47 englische Wörter, die im digitalen Zeitalter unverzichtbar sind
- 38 englische Begriffe, die zur Bildungssprache gehören
Liste mit Fachbegriffen aus der Welt der KI
Die aufgeführten Begriffe bieten einen Überblick über verschiedene Aspekte und Fachgebiete der KI. Ohne das Englische geht es hier nicht.
- Algorithmus (Ein festgelegter Prozess oder Satz von Regeln, der von einem Computer befolgt wird, um eine Aufgabe oder ein Problem zu lösen)
- Analytik (Der Prozess der Untersuchung von Daten und dem Extrahieren von Mustern oder Informationen)
- Automatisierung (Der Einsatz von Technologie, um Prozesse ohne menschliches Eingreifen auszuführen)
- Big Data (Große Mengen an Daten, die analysiert werden können, um Muster und Trends zu erkennen)
- Chatbot (Ein Softwareprogramm, das Gespräche mit Nutzern führt, oft mit Elementen künstlicher Intelligenz)
- ChatGPT (Ein von der Firma OpenAI entwickeltes Modell für natürliche Sprachverarbeitung, das Text basierend auf gegebenen Eingabeaufforderungen generiert)
- Datenanalyse (Der Prozess der Untersuchung, Reinigung und Transformation von Daten, um nützliche Informationen zu gewinnen)
- Datenwissenschaft (Ein interdisziplinäres Feld, das Methoden, Prozesse und Systeme verwendet, um Wissen und Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren)
- Deep Learning (Ein Teilgebiet des Machine Learning, das auf künstlichen neuronalen Netzen basiert)
- Digitalisierung (Die Umwandlung von Informationen in ein digitales Format)
- Expertensysteme (Computersysteme, die menschenähnliche Expertise in einem spezifischen Bereich simulieren)
- Generative Modelle (Algorithmen, die in der Lage sind, Datenpunkte zu generieren, die ähnlich wie echte Daten sind)
- Heuristik (Ein pragmatischer Lösungsansatz, der die Suche nach einer Lösung beschleunigt)
- Kognitives Computing (Nachahmung menschlicher Denkprozesse durch Computer)
- Künstliche neuronale Netze (Computersysteme, die lose nach der Funktionsweise des menschlichen Gehirns modelliert sind)
- Machine Learning (Ein KI-Feld, das Computern das Lernen aus Daten ermöglicht, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen)
- Mustererkennung (Die Zuordnung von Eingabe zu einer von mehreren Kategorien auf der Grundlage statistischer Informationen)
- Optimierung (Der Prozess der Verbesserung eines Systems oder Prozesses)
- Predictive Analytics (Die Verwendung statistischer Algorithmen und Machine Learning-Techniken, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen)
- Reinforcement Learning (Eine Art des Machine Learning, bei der ein Agent in einer Umgebung agiert, um Belohnungen zu maximieren)
- Supervised Learning (Ein Typ des Machine Learning, bei dem ein Algorithmus aus gelabelten Trainingsdaten lernt)
- Unsupervised Learning (Ein Typ des Machine Learning, bei dem ein Algorithmus aus ungelernten Daten lernt)
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP = Natural Language Processing) (Ein Feld der KI, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen über natürliche Sprache beschäftigt)
- Virtual Reality (Eine simulierte Erfahrung, die entweder der realen Welt ähnlich sein kann oder vollkommen anders ist)
- Visualisierung (Die Darstellung komplexer Daten in einer leicht verständlichen Form, oft mit Grafiken oder Diagrammen)
- Wissensbasierte Systeme (Ein Computerprogramm, das menschenähnliches Wissen in einem spezifischen Fachbereich simuliert)
- Zielgerichtete Systeme (Systeme, die speziell entwickelt wurden, um eine bestimmte Aufgabe oder ein Ziel zu erreichen)
Q & A
- Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz (KI)?
KI bezieht sich auf Maschinen, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Problemlösung, Spracherkennung und -verstehen sowie Lern- und Anpassungsfähigkeiten. - Wie wird Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in der KI eingesetzt?
NLP ist ein Teilgebiet der KI, das sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen durch natürliche Sprache konzentriert. Es ermöglicht Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, interpretieren und generieren. - Was ist ChatGPT, und wie steht es in Verbindung mit KI?
ChatGPT ist ein Modell für Sprachgenerierung, das auf Deep Learning basiert. Es wird in der KI eingesetzt, um kohärente und informative Texte zu erzeugen, wie beispielsweise in Chatbots oder Textassistenzsystemen. - Wie trägt maschinelles Lernen (ML) zur Textanalyse bei?
Maschinelles Lernen ist ein Kernkonzept der KI, das Algorithmen verwendet, um aus Datenmustern zu lernen. In der Textanalyse kann ML verwendet werden, um Trends zu erkennen, Gefühle zu analysieren, und sogar um vorherzusagen, welcher Text als Nächstes kommen könnte. Es revolutioniert, wie wir Text verstehen und interpretieren. - Was sind die ethischen Überlegungen im Zusammenhang mit KI?
Die Implementierung von KI wirft auch ethische Fragen auf. Dazu gehören Themen wie Datenschutz, Diskriminierung in Algorithmen, Jobverlust durch Automatisierung und die Verantwortung für Entscheidungen, die von Maschinen getroffen werden. Ethik in der KI erfordert sorgfältige Überlegungen, um diese Technologie verantwortungsbewusst einzusetzen.
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Werkstattbericht
Das Beitragsbild ist einzigartig und wurde mit der brandneuen KI von Adobe Express erzeugt. Den Text schrieb größtenteils auch eine KI, nämlich ChatGPT, das im Text auch erwähnt wird.
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