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Algorithmus | Ein Algorithmus ist eine endliche Folge von Anweisungen zur Lösung eines Problems oder zur Durchführung einer Berechnung. In der KI wird er verwendet, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.

Artificial General Intelligence, AGI (Allgemeine KI) | Bezeichnet die Intelligenz eines hypothetischen Computerprogramms, welches die Fähigkeit besitzt, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu lernen, die ein Mensch ausführen kann.

Big Data | Big Data bezeichnet große Mengen an Daten, die so umfangreich und komplex sind, dass sie mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechniken nicht analysiert werden können. In der KI wird Big Data verwendet, um Muster zu erkennen und Modelle zu trainieren.

Bias (Verzerrung) | Bias in der KI bezeichnet Verzerrungen oder Voreingenommenheiten in Daten oder Algorithmen, die zu unfairen Ergebnissen führen können. Dies kann aus unausgewogenen Trainingsdaten resultieren und muss beim Entwickeln von KI-Systemen minimiert werden.

Computer Vision | Computer Vision ist ein Teilgebiet der KI, das Maschinen das Verstehen und Interpretieren von Bildern und Videos ermöglicht. Es umfasst Techniken zur Objekterkennung, Bildklassifikation und Bildsegmentierung.

Deepfake-„Kunst“ | Kunst, die mithilfe von Deepfake-Technologien erstellt wird, um realistisch manipulierte Bilder, Videos oder Audioaufnahmen zu erzeugen. Dies wirft Fragen zu Authentizität, Urheberrecht und ethischen Standards auf.

Deep Learning | Deep Learning ist eine Unterart des maschinellen Lernens, bei der mehrschichtige neuronale Netzwerke genutzt werden, um große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Es wird oft für komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung verwendet.

Ethik der KI | Der Bereich der Ethik, der sich mit den moralischen Implikationen der Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen beschäftigt. Dazu gehören Themen wie Transparenz, Fairness, Verantwortung und der Einfluss von KI auf Gesellschaft und Kultur.

Generative KI | Eine Klasse von KI-Modellen, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik oder Videos erzeugen können. Diese Modelle, wie z. B. GPT oder DALL-E, spielen eine wichtige Rolle in der kreativen Produktion.

Kritik der Algorithmen | Die Untersuchung, wie Algorithmen kulturelle Normen, Werte und Vorurteile kodieren und reproduzieren. Diese kritische Betrachtung ist relevant, um zu verstehen, wie KI-Systeme kulturelle Inhalte erstellen und interpretieren, oft auf der Grundlage eingeschränkter oder voreingenommener Daten.

Kulturelle Übersetzung durch KI | Die Anwendung von KI, um kulturelle Inhalte und Kontexte zu übersetzen und anzupassen, ohne die Essenz oder Bedeutung zu verlieren. Ziel ist kulturelle Nuancen und Konnotationen zwischen verschiedenen Sprach- und Kulturräumen zu vermitteln.

Künstliche Intelligenz, KI | Künstliche Intelligenz umfasst Maschinen und Systeme, die in der Lage sind, menschenähnliches Denken und Lernen zu simulieren. KI wird in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Sprachverarbeitung, Bildanalyse und Entscheidungsfindung eingesetzt.

Lernen, deep (Deep Learning) | Deep Learning ist eine Unterart des maschinellen Lernens, bei der mehrschichtige neuronale Netzwerke genutzt werden, um große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Es wird oft für komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung verwendet.

Lernen, maschinelles (Machine Learning) | Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem Computerprogramme aus Daten lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Anstatt explizit programmiert zu werden, verbessern die Modelle ihre Leistung durch Erfahrung.

Lernen, überwachtes | Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell mit gekennzeichneten Daten trainiert wird, um die Beziehungen zwischen Eingaben und den gewünschten Ausgaben zu lernen.

Lernen, unüberwachtes | Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der das System selbstständig Muster oder Strukturen in unmarkierten Daten findet. Es wird oft für Cluster- oder Anomalieerkennung verwendet.

Lernen, verstärkendes | Verstärkendes Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit der Umgebung lernt, Entscheidungen zu treffen, um eine Belohnung zu maximieren.

Narrative KI | KI-Modelle, die speziell für die Erstellung von Geschichten, Drehbüchern oder Erzählungen entwickelt wurden. Diese KIs sind in der Lage, kohärente narrative Strukturen zu erzeugen, die in Filmen, Videospielen und interaktiven Medien verwendet werden können.

Natural Language Processing (NLP) | NLP ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache beschäftigt. Es umfasst Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und Textanalyse.

Neuronales Netzwerk | Ein Neuronales Netzwerk ist ein rechnerisches Modell, das aus vielen miteinander verbundenen künstlichen Neuronen besteht. Es wird verwendet, um Muster in Daten zu erkennen und Aufgaben wie Klassifikation und Regression durchzuführen.

Prompt | Ein Prompt ist eine Eingabeaufforderung, die bei Sprachmodellen und KI-Systemen verwendet wird, um eine spezifische Antwort oder Aktion zu erzeugen. Im Kontext von KI und maschinellem Lernen bezeichnet ein Prompt oft den Text, der dem Modell vorgegeben wird, um relevante und zielgerichtete Ergebnisse zu generieren.

Training | Training in der KI ist der Prozess, bei dem ein Modell durch Lernen aus Daten optimiert wird. Die Trainingsphase ist entscheidend, um ein Modell zu erstellen, das genau Vorhersagen oder Entscheidungen trifft.

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