Das KI-Glossar: 25 Schlüsselbegriffe

• Künstliche Intelligenz (KI): Systeme, die Aufgaben lösen, die menschliche Intelligenz erfordern
• Maschinelles Lernen: Algorithmen, die selbstständig Muster in Daten erkennen
• Deep Learning: KI auf Basis vielschichtiger neuronaler Netze
• Algorithmus: Eindeutige Handlungsanweisung zur Lösung eines Problems 

• Neuronale Netze: Dem Gehirn nachempfundene mathematische Strukturen
• Transformer: Architektur, die Kontext in Daten (z.B. Sätzen) versteht.
• Parameter: Variablen im Modell, die dessen Wissen speichern
• Training: Der Prozess des Erlernens von Mustern aus Daten
• Inferenz: Die Anwendung des Wissens auf neue Anfragen

• LLM (Large Language Model): Ein auf Text spezialisiertes Riesen-Modell
• Generative KI: KI, die neue Inhalte (Bilder, Texte) erschafft
• Prompt: Die Anweisung oder Frage an das KI-System
• Token: Die kleinste Sinneinheit (Wortteile) für die KI
• Halluzination: Wenn die KI plausibel klingenden Unsinn erfindet

• Big Data: Extrem grosse Datenmengen als Trainingsgrundlage
• Datensatz (Dataset): Die strukturierte Sammlung an Trainingsdaten
• Labeling: Manuelle Kennzeichnung von Daten für das Training
• NLP: Natural Language Processing – Computer-Verarbeitung von Sprache

• Bias (Voreingenommenheit): Verzerrungen oder Vorurteile in KI-Entscheidungen
• Black Box: Undurchsichtigkeit der internen KI-Entscheidungswege
• Alignment: Anpassung der KI an menschliche Werte
• Turing-Test: Test zur Unterscheidung zwischen Mensch und Maschine

• AGI: Hypothetische KI mit menschenähnlicher Allround-Intelligenz
• Multimodalität: Verarbeitung verschiedener Medien (Bild, Ton, Text) zugleich
• Fine-Tuning: Nachjustierung eines Modells für Spezialaufgaben

(Liste mit Gemini erzeugt)