Glossar

Artificial Intelligence (AI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computern und Maschinen, die in der Lage sind, menschenähnliche Intelligenz zu simulieren und Aufgaben durchzuführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern. AI-Systeme können lernen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen, indem sie große Mengen an Daten analysieren und darauf basierend Vorhersagen treffen.

🤖 Automatisierung bezeichnet, bezieht sich auf den Prozess der Reduzierung oder Entfernung der menschlichen Interaktion bei der Durchführung von Aufgaben. Automatisierung kann in allen Bereichen der Technologie angewendet werden, von der Produktion bis zur Datenanalyse.

Autonomes Fahren bezeichnet die Fähigkeit eines Fahrzeugs, selbstständig und ohne menschliches Eingreifen zu fahren. Dabei sammelt das Fahrzeug Informationen aus der Umgebung, um Entscheidungen zu treffen und sicher zu navigieren.

Bayesian Networks oder Bayessche Netze sind ein statistisches Modellierungswerkzeug, das verwendet wird, um Wahrscheinlichkeiten und Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu modellieren.

📊 Big Data: Eine Flut von Daten - Jeden Tag werden unvorstellbare Mengen an Daten generiert - von Social Media-Posts über Einkaufsgewohnheiten bis hin zu Sensordaten aus Fabriken. Diese Datenflut wird als "Big Data" bezeichnet und stellt eine besondere Herausforderung dar.

Binary Classification ist ein Begriff aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Er beschreibt eine Technik, mit der maschinell Entscheidungen über Datensätze getroffen werden können.

Chatbots sind Programme, die es ermöglichen, automatisch mit Nutzern zu interagieren. Sie nutzen künstliche Intelligenz, um menschenähnliche Konversationen zu führen und bieten eine schnelle und bequeme Möglichkeit, Fragen zu beantworten, Probleme zu lösen und Dienstleistungen zu erbringen.

Die Cluster-Analyse ist ein Verfahren in der Datenanalyse, bei dem ähnliche Objekte oder Datenpunkte in Gruppen, sogenannten Clustern, zusammengefasst werden. Das Ziel der Cluster-Analyse besteht darin, Muster und Strukturen in den Daten zu identifizieren und eine natürliche Gruppierung von ähnlichen Elementen zu finden.

Computer Vision bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern und Maschinen, visuelle Informationen zu verstehen, zu interpretieren und zu verarbeiten. Es handelt sich um einen Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Techniken beschäftigt, um Bild- und Videodaten zu analysieren und daraus nützliche Informationen zu extrahieren.

Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist ein spezieller Typ neuronaler Netzwerke, der hauptsächlich für die Verarbeitung von visuellen Daten wie Bildern und Videos entwickelt wurde. Es verwendet spezifische Schichten, die als Faltungsschichten bezeichnet werden, um lokale Muster in den Eingabedaten zu erkennen und sie hierarchisch zu analysieren.

Data Mining bezieht sich auf den Prozess der Entdeckung und Extraktion wertvoller Informationen und Muster aus großen Mengen von Daten. Es handelt sich um eine Methode, bei der statistische Techniken, Algorithmen und maschinelles Lernen verwendet werden, um verborgene Zusammenhänge, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren, die für Unternehmen und Organisationen von Bedeutung sein können.

Ein Decision Tree, auch als Entscheidungsbaum bezeichnet, ist ein Modellierungswerkzeug in der Künstlichen Intelligenz, das verwendet wird, um Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen, indem es Daten anhand einer Reihe von Regeln analysiert. Es stellt eine Baumstruktur dar, in der jeder Knoten eine Entscheidung oder einen Test darstellt und die Kanten die möglichen Ergebnisse oder Folgeentscheidungen anzeigen.

Deep Learning bezieht sich auf eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten verwendet werden, um komplexe Aufgaben zu erlernen und Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Diese Netzwerke sind in der Lage, automatisch abstrakte Merkmale aus den Daten zu extrahieren und auf dieser Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Ein Encoder-Decoder ist ein Konzept in der Künstlichen Intelligenz, das in der Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen verwendet wird. Es handelt sich um ein neuronales Netzwerkmodell, das dazu dient, Informationen oder Daten von einem Format in ein anderes zu transformieren.

Evolutionäre Algorithmen sind eine Art von Optimierungsmethoden, die von der natürlichen Evolution inspiriert sind. Sie werden in der Künstlichen Intelligenz eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen und optimale Lösungen zu finden. Diese Algorithmen verwenden evolutionäre Prinzipien wie Variation, Selektion und Vererbung, um schrittweise bessere Lösungen zu erzeugen.