AI glossary: key terms explained simply
Artificial intelligence (AI) has made significant progress in recent years and plays a key role in many areas of our lives. From machine language processing to image generation, AI is permeating numerous industries. In this article, we present 25 key AI terms that improve our understanding of this technology and have a significant impact on today’s developments.
Artificial intelligence (AI)
Artificial intelligence (AI) refers to the ability of machines to perform tasks that normally require human intelligence. This includes learning, problem solving and understanding natural language.
AI technologies are used in many areas, such as voice assistants, medical diagnostics and autonomous driving.
Machine learning (ML)
Machine learning is a branch of AI that focuses on the development of algorithms that can learn from data and improve themselves automatically. Examples of machine learning include spam filters that recognize which emails are harmful or recommendation algorithms on platforms such as Netflix.
Deep learning
Deep learning is a subcategory of machine learning that works with artificial neural networks. These networks consist of several layers of neurons and enable machines to recognize complex patterns in large data sets. Deep learning is often used in areas such as image recognition and natural language processing.
Adversarial Learning
Adversarial learning is a machine learning technique in which a model is trained using hostile inputs (adversarial examples) in order to be more robust against attacks. This method helps to arm AI models against deliberate manipulation, which could otherwise lead to incorrect results.
5. Adversarial Learning
Adversarial Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Modell durch feindliche Eingaben (adversarielle Beispiele) trainiert wird, um robuster gegenüber Angriffen zu sein. Diese Methode hilft, KI-Modelle gegen absichtliche Manipulationen zu wappnen, die sonst zu falschen Ergebnissen führen könnten.
Reinforcement Learning
Reinforcement learning is a method of machine learning in which a model learns through interaction with its environment. The model receives feedback in the form of rewards or punishments and optimizes its decisions accordingly. This technique is often used in autonomous systems or robotics.
7. Supervised Learning
Supervised Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der ein Modell mit gelabelten Daten trainiert wird. Das bedeutet, dass es für jedes Beispiel im Trainingsdatensatz eine bekannte Ausgabe gibt. Das Modell lernt, diese Eingabe-Ausgabe-Beziehungen zu erkennen und auf neue Daten anzuwenden.
8. Unsupervised Learning
Im Gegensatz zum supervised Learning arbeitet unsupervised Learning mit ungelabelten Daten. Das Ziel ist es, Muster oder Strukturen in den Daten zu erkennen, ohne dass vorab spezifische Kategorien definiert wurden. Anwendungen umfassen Cluster-Analysen oder Anomalie Erkennung.
9. Neuronale Netze
Neuronale Netze sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert. Sie bestehen aus Knoten (Neuronen), die in Schichten angeordnet sind. Diese Netzwerke verarbeiten Eingaben, wie z.B. Bilder oder Text, und geben Vorhersagen aus, z.B. zur Klassifizierung von Objekten oder zur Sentimentanalyse in Texten.
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Large Language Models (LLM)
Large Language Models (LLM) are special AI models that are trained on extensive text datasets to understand and generate natural language. Examples include GPT-3 and GPT-4, which are used in numerous applications such as chatbots, translation tools and language assistants.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) is a branch of AI that deals with the interaction between computers and human language. NLP is used in chatbots, machine translation and speech recognition software. NLP techniques enable computers to analyze and understand texts.
Algorithm
An algorithm is a series of instructions that solve a problem step by step. In AI, algorithms are used to analyze data and make decisions. Different types of algorithms, such as decision trees or neural networks, help to solve problems in different areas, from image classification to text analysis.
Bias in AI
Bias in AI refers to distortions or bias in the predictions of a model. These can be caused by unbalanced training data or by the design of the algorithms. Bias can lead to discriminatory results, e.g. in credit scoring or facial recognition, and should therefore be actively minimized.
Robotic Process Automation (RPA)
Robotic Process Automation (RPA) is a technology that makes it possible to automate repeatable, rule-based tasks in business processes using software robots. These robots perform manual, time-consuming tasks, such as processing data, filling out forms or transferring information between different systems.
RPA helps companies to increase efficiency, minimize errors and free up human resources for more value-adding tasks. RPA is used particularly in finance, customer service and human resources.
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Computer Vision
Computer vision is an area of AI that enables machines to understand and interpret visual data such as images and videos. This technology is used in many areas, including facial recognition, autonomous vehicles and medical image processing.
Explainable AI
Explainable AI is an approach that aims to make AI decisions more comprehensible. While many modern AI models are considered“black boxes“, Explainable AI makes it possible to understand the inner processes and decision-making paths of AI. This is particularly important in areas such as healthcare or the justice system, where transparency is crucial.
Data Mining
Data mining describes the process of analyzing large data sets in order to discover patterns, correlations or trends. In AI, data mining is used to gain insights that can lead to improved predictions or decisions, such as in the analysis of customer behavior in e-commerce.
Prompt Engineering
Prompt engineering is a technique that was specially developed for working with large language models (LLMs) such as GPT. It involves formulating precise and optimized input commands – so-called“prompts” – in order to obtain the desired answers or results from AI models.
This approach is often used to generate specific answers, creative content or problem-oriented solutions. Prompt engineering plays an important role in the development of applications such as chatbots, content creation tools and customized AI solutions, as it significantly improves the quality and relevance of AI responses.
Prompt Injections
Prompt injections are targeted inputs that aim to manipulate the behavior of an AI model in unforeseen ways. This technique allows users to trick AI models into generating unexpected or potentially harmful responses.
Prompt injections pose a particular challenge to the security and robustness of AI applications, as they can exploit vulnerabilities.
20. Generative Adversarial Networks (GAN)
Generative Adversarial Networks (GANs) sind ein innovativer Ansatz im Bereich der generativen KI. Sie bestehen aus zwei konkurrierenden Netzwerken: einem Generator, der neue Daten erstellt, und einem Diskriminator, der zwischen echten und generierten Daten unterscheidet. GANs werden häufig zur Erstellung von realistischen Bildern, Videos und Audio verwendet.
21. Edge Computing
Edge Computing bezieht sich auf die Verarbeitung von Daten nahe an deren Erfassungsquelle, um die Latenz zu verringern. Dies ist besonders in Echtzeitanwendungen wie autonomem Fahren oder der IoT-Technologie von Vorteil, da es eine schnelle Verarbeitung von Sensordaten ermöglicht.
22. Predictive Analytics
Predictive Analytics ist eine Technik, die historische Daten nutzt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. In der KI hilft prädiktive Analyse Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Trends erkennt und Vorhersagen zu Kundenvorlieben, Marktveränderungen oder Maschinenwartung trifft.
23. Retrievel Augmented Generations
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen mit einer externen Datenbank, um präzisere und kontextbezogene Antworten zu generieren. Bei dieser Technik durchsucht das Modell zunächst eine externe Wissensquelle, um relevante Informationen zu einem bestimmten Thema abzurufen, und integriert diese in die Antwortgenerierung.
24. Hybride KI
Hybride KI kombiniert datenbasiertes maschinelles Lernen mit symbolischen Ansätzen wie Wissensrepräsentation und logischem Schließen. Dadurch wird eine größere Flexibilität bei der Lösung komplexer Probleme ermöglicht, da sie nicht nur auf statistische Muster, sondern auch auf regelbasiertes Wissen zurückgreifen kann.
Diese Methode verbessert die Entscheidungsfindung und ermöglicht ein besseres Verständnis von Kontexten. Hybride KI wird in Bereichen wie der medizinischen Diagnostik, Finanzanalyse und autonomen Systemen eingesetzt.
25. KI-Kompetenz
KI-Kompetenz beschreibt das Wissen und die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Künstliche Intelligenz erfolgreich zu entwickeln, zu implementieren und zu nutzen. Dazu gehören Kenntnisse in Bereichen wie maschinelles Lernen, Datenanalyse, Ethik in der KI sowie die Anwendung spezifischer KI-Tools und -Frameworks.
KI-Kompetenz ist entscheidend, um die Möglichkeiten und Herausforderungen der Technologie zu verstehen und optimal einzusetzen.
Fazit: KI-Begriffe
Es gibt viele KI-Begriffe, die in den Medien kursieren. Wie man merkt: Viele diese KI-Begriffe sind gar nicht so komplex, wie sie immer klingen. Das Wichtige dabei ist, dass man offen gegenüber dieser Technologie ist, sich dieser annimmt und die relevanten Fähigkeiten aufbaut.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert unseren Alltag und die Geschäftswelt grundlegend. Ob in der Automatisierung von Prozessen, der Analyse großer Datenmengen oder im Kundenservice – KI bietet vielseitige Möglichkeiten, die Unternehmen gezielt nutzen können, um erfolgreicher zu werden.
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