Nach Microsoft-Forschern definiert als künstliche Intelligenz, die bei jeder intellektuellen Aufgabe so fähig ist wie ein Mensch

AI Slop (zu Deutsch: KI-Müll oder KI-Abfall) bezeichnet minderwertige, massenproduzierte Inhalte, die von Künstlicher Intelligenz generiert wurden und wenig bis keinen echten Mehrwert bieten.

Künstliche Intelligenz, die die Fähigkeiten des menschlichen Geistes übertrifft

Eine Klasse von Mikroprozessoren, die für die Beschleunigung von KI-Anwendungen entwickelt wurde

Ein Bewertungssystem in der binären Klassifikation, berechnet als (Richtig Positive + Richtig Negative) / (Richtig Positive + Richtig Negative + Falsch Positive + Falsch Negative)

Informationen, die zur Unterstützung der Entscheidungsfindung genutzt werden können

Software, die bestimmte Aufgaben selbständig und proaktiv ohne menschliches Eingreifen ausführen kann

Die Aufgabe sicherzustellen, dass die Ziele eines KI-Systems mit menschlichen Werten übereinstimmen

In der Linguistik eine Referenz auf ein Nomen durch ein Pronomen

Der Prozess der Kennzeichnung von Sprachdaten durch Identifizierung und Markierung grammatikalischer, semantischer oder phonetischer Elemente

Bei neuronalen Netzen helfen Aufmerksamkeitsmechanismen dem Modell, sich auf relevante Teile der Eingabe zu konzentrieren

Die Anwendung von maschinellem Lernen, NLP und anderen KI-gesteuerten Techniken zur automatischen Klassifizierung von Text

Eine Suchfunktion, die mögliche Abfragen basierend auf dem eingegebenen Text vorschlägt

Googles Technologie - ein großes vortrainiertes Modell, das zunächst mit sehr großen Mengen nicht annotierter Daten trainiert wird

Ein Algorithmus zum Training neuronaler Netze, der die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte im Netzwerk berechnet

Annahmen, die ein KI-Modell über die Daten macht

Bezeichnet große Datensätze, die untersucht werden können, um Muster und Trends zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen aufzudecken

Ein von OpenAI entwickeltes KI-Modell, das Bilder und Text verbindet und Bildbeschreibungen verstehen und generieren kann

Die Abfolge von Denkschritten, die ein KI-Modell verwendet, um zu einer Entscheidung zu gelangen

Eine Softwareanwendung, die entwickelt wurde, um menschliche Konversation durch Text- oder Sprachbefehle zu imitieren

Ein interdisziplinäres Feld der Wissenschaft und Technologie, das sich darauf konzentriert, wie Computer Verständnis aus Bildern und Videos gewinnen können

Der Prozess der Erhöhung der Menge und Vielfalt von Trainingsdaten durch Hinzufügen leicht modifizierter Kopien existierender Daten

Der Prozess des Durchsuchens großer Datensätze, um Muster zu identifizieren

Ein interdisziplinäres Technologiefeld, das Algorithmen und Prozesse verwendet, um große Datenmengen zu sammeln und zu analysieren

Eine KI-Funktion, die das menschliche Gehirn nachahmt, indem sie lernt, wie es Informationen strukturiert und verarbeitet

Eine Technik zur Generierung neuer Daten, bei der mit echten Daten begonnen und zufälliges Rauschen hinzugefügt wird

Ein Phänomen im maschinellen Lernen, bei dem sich die Modellleistung mit zunehmender Komplexität verbessert, dann verschlechtert und dann wieder verbessert

Ein Modell, das Daten außerhalb zentralisierter Cloud-Rechenzentren verarbeitet

Eine Reihe von Datenstrukturen in einem großen Sprachmodell, bei der ein hochdimensionaler Vektor Wörter repräsentiert

Auch Emergenz genannt, tritt auf, wenn ein KI-System unvorhersehbare oder unbeabsichtigte Fähigkeiten zeigt

Ein maschinelles Lernmodell, das keine handgefertigten Features benötigt

Ein Nomen, Wort oder eine Phrase in einem Dokument, das sich auf ein Konzept, eine Person oder ein Objekt bezieht

Ein KI-Ansatz, bei dem die Leistung seiner Algorithmen von Menschen vertraut und leicht verstanden werden kann

Eine Anwendung von KI-Technologien, die Lösungen für komplexe Probleme innerhalb eines spezifischen Bereichs bietet

Der harmonische Mittelwert zwischen Präzision und Recall eines Systems.

Im Gegensatz zu traditionellen Modellen, die viele Trainingsbeispiele benötigen, verwendet Few-Shot-Learning nur wenige Trainingsbeispiele

Der Prozess, ein vortrainiertes Modell für eine leicht andere Aufgabe oder einen spezifischen Bereich anzupassen

Der Prozess in einem neuronalen Netzwerk, bei dem Eingabedaten durch das Netzwerk geleitet werden

Große KI-Modelle, die auf breiten Daten trainiert und für spezifische Aufgaben angepasst werden sollen

Ein spezialisierter Mikroprozessor, der hauptsächlich für die schnelle Darstellung von Bildern entwickelt wurde

Eine Technologie, die KI verwendet, um Inhalte wie Text, Video, Code und Bilder zu erstellen

Eine Optimierungsmethode, die die Parameter eines Modells schrittweise basierend auf der Richtung der größten Verbesserung anpasst

Beschränkungen und Regeln für KI-Systeme, um sicherzustellen, dass sie Daten angemessen verarbeiten

Bezieht sich auf eine falsche Antwort eines KI-Systems oder falsche Informationen in einer Ausgabe

Schichten künstlicher Neuronen in einem neuronalen Netzwerk, die nicht direkt mit Ein- oder Ausgabe verbunden sind

Ein Parameter oder Wert, der die Art und Weise beeinflusst, wie ein KI-Modell lernt

Der Prozess, mit einem trainierten maschinellen Lernmodell Vorhersagen zu treffen

Eine Technik im maschinellen Lernen, bei der Modelle basierend auf spezifischen Anweisungen im Datensatz feinabgestimmt werden

Die Simulation von menschlichen Intelligenzprozessen durch Maschinen oder Computersysteme

Bezieht sich auf die Themen, die KI-Interessengruppen berücksichtigen müssen

Maschinenlesbare Datenstrukturen, die Wissen über die physische und digitale Welt darstellen

Im Wesentlichen dasselbe wie KI, ein computerisiertes Modell zur Nachahmung menschlicher Denkprozesse

Ein KI-Modell, das mit großen Textmengen trainiert wurde

Die komprimierte Darstellung von Daten, die ein Modell erstellt

Ein KI-System, das Wissen aus Echtzeitereignissen erhält und in der Datenbank speichert

Eine Funktion, die ein maschinelles Lernmodell während des Trainings zu minimieren versucht

Ein Teilbereich der KI, der Aspekte der Informatik, Mathematik und Programmierung umfasst

Grundlegende Anweisungen darüber, wie das Modell sich verhalten soll

Eine Technik des maschinellen Lernens, bei der mehrere spezialisierte Teilmodelle trainiert werden

Der Verfall der Vorhersagekraft von Modellen aufgrund von Veränderungen in realen Umgebungen

Sprachmodelle, die auf mehreren Datentypen trainiert sind und diese verstehen können

Die Methode der Verwendung von Computeralgorithmen zur Analyse und Erkennung von Regelmäßigkeiten in Daten

Eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz und Linguistik

Eine Methode zur Erstellung einer 3D-Szene aus 2D-Bildern mithilfe eines neuronalen Netzwerks

Eine Deep-Learning-Technik, die der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden ist

Eine Funktion, die ein maschinelles Lernmodell während des Trainings zu maximieren oder minimieren versucht

Tritt beim maschinellen Lernen auf, wenn der Algorithmus nur mit spezifischen Beispielen arbeiten kann

Die erste Phase des Trainings eines maschinellen Lernmodells, bei der das Modell allgemeine Merkmale lernt

Eine Art der Analytik, die Technologie verwendet, um basierend auf historischen Daten Vorhersagen zu treffen

Eine Eingabe, die ein Benutzer einem KI-System gibt

Der Prozess der Verwendung von quantenmechanischen Phänomenen zur Durchführung von Berechnungen

Eine Methode zum Training eines KI-Modells durch Lernen aus menschlichem Feedback

Eine Technik zur Verhinderung von Overfitting durch Hinzufügen eines Strafterms zur Verlustfunktion des Modells

Eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Algorithmus durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt

Eine KI-Technik zur Verbesserung der Qualität von LLM-generierten Antworten

Der Prozess der Verwendung von KI zur Analyse des Tons und der Meinung eines Textes

Ein hypothetischer zukünftiger Zeitpunkt, an dem das technologische Wachstum unkontrollierbar und unumkehrbar wird

Eine Methode der Mensch-Computer-Interaktion, bei der Computer menschliches Diktat verarbeiten

Daten, die definiert und durchsuchbar sind

Ein Ansatz zur Entwicklung von KI-Systemen basierend auf einem deterministischen, bedingten Ansatz

Ein von Google entwickelter Mikroprozessor speziell für die Beschleunigung von Machine-Learning-Workloads

Eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, entwickelt von Google

Eine grundlegende Texteinheit, die ein LLM verwendet, um Sprache zu verstehen

Die Informationen oder Beispiele, die einem KI-System gegeben werden

Ein maschinelles Lernsystem, das existierende, zuvor gelernte Daten auf neue Aufgaben anwendet

Eine spezifische Art von neuronaler Netzwerkarchitektur, hauptsächlich für die Verarbeitung sequentieller Daten

Ein Test zur Bewertung der Fähigkeit einer Maschine, menschenähnliche Intelligenz zu zeigen

Ein Modellfehler, wenn ein statistisches Modell die zugrundeliegende Struktur der Daten nicht ausreichend erfassen kann

Daten, die undefiniert und schwer zu durchsuchen sind

Eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Algorithmus mit unklassifizierten Daten trainiert wird

Ein Teilsatz des Datensatzes, der zum Abstimmen der Hyperparameter eines Modells verwendet wird

Die Fähigkeit, Daten aus Text ohne vorheriges Training oder Annotationen zu extrahieren

Eine Art des maschinellen Lernens, bei der das Modell Vorhersagen für nicht im Training gesehene Bedingungen trifft

Eine Art des maschinellen Lernens, bei dem klassifizierte Ausgabedaten zum Training verwendet werden