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