KI-Glossar

A

• Attention-Mechanismus Attention ist ein Rechenschritt, mit dem ein neuronales Netz für jede Position in einer Eingabe bestimmt, wie stark… ›
• Aktivierungsfunktion Eine Aktivierungsfunktion wandelt die gewichtete Summe der Eingänge eines Neurons in dessen Ausgabe um und bringt… ›
• Accuracy Accuracy ist der Anteil der richtig eingeordneten Fälle an allen Fällen. Die Kennzahl ist leicht verständlich und bei… ›
• Anomalieerkennung Anomalieerkennung findet Fälle, die deutlich vom üblichen Muster abweichen – ungewöhnliche Transaktionen,… ›
• API Eine API ist eine definierte Schnittstelle, über die ein Programm die Funktionen eines anderen nutzt. Bei KI-Diensten… ›
• AutoML AutoML automatisiert Teile des Entwicklungsvorgangs: Verfahrensauswahl, Merkmalsaufbereitung und die Suche nach guten… ›
• Artificial General Intelligence (AGI) AGI bezeichnet eine hypothetische künstliche Intelligenz, die beliebige geistige Aufgaben auf menschlichem Niveau… ›
• AI Governance AI Governance ist der organisatorische Rahmen, in dem ein Unternehmen den Einsatz von KI steuert: Verzeichnis der… ›
• AI Safety AI Safety befasst sich damit, KI-Systeme so zu bauen und zu betreiben, dass sie zuverlässig, vorhersehbar und… ›
• AI Alignment AI Alignment bezeichnet die Aufgabe, ein KI-System so auszurichten, dass sein Verhalten den beabsichtigten Zielen… ›
• Adversarial Examples Adversarial Examples sind Eingaben, die gezielt so verändert wurden, dass ein Modell sie falsch einordnet, während der… ›

B

• Bestärkendes Lernen Beim bestärkenden Lernen handelt ein Agent in einer Umgebung und erhält für seine Entscheidungen Belohnungen oder… ›
• Backpropagation Backpropagation ist das Verfahren, mit dem der Fehler am Ausgang eines neuronalen Netzes rückwärts durch die Schichten… ›
• Bias-Variance-Tradeoff Der Bias-Variance-Tradeoff beschreibt den Zielkonflikt zwischen einem zu einfachen und einem zu komplexen Modell. Ein… ›
• Bilderkennung Bilderkennung ordnet einem Bild eine oder mehrere vorher festgelegte Kategorien zu – etwa „Gutteil" oder „Ausschuss".… ›
• BERT BERT ist ein 2018 von Google vorgestelltes Sprachmodell, das einen Text in beide Richtungen zugleich liest und dadurch… ›
• Bias (Verzerrung) Bias bezeichnet systematische Schieflagen in Daten oder Modellen, die zu ungleichen Ergebnissen für bestimmte Gruppen… ›

C

• Chain of Thought Chain of Thought bezeichnet die Aufforderung an ein Sprachmodell, seine Zwischenschritte auszuformulieren, bevor es… ›
• Computer Vision Computer Vision umfasst Verfahren, mit denen Maschinen Bilder und Videos auswerten – von der Frage, was zu sehen ist,… ›
• Convolutional Neural Network (CNN) Ein Convolutional Neural Network wertet Bilder aus, indem es kleine Filter über die Fläche schiebt und dabei örtliche… ›
• ChatGPT ChatGPT ist die Chat-Anwendung von OpenAI, über die Nutzer im Dialog mit den GPT-Modellen arbeiten. Wichtig ist die… ›
• Claude Claude ist eine Familie von Sprachmodellen des Unternehmens Anthropic, verfügbar als Chat-Anwendung und über eine… ›

D

• Deep Learning Deep Learning ist maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen, die viele Schichten zwischen Ein- und Ausgabe… ›
• Datensatz Ein Datensatz ist eine geordnete Sammlung von Beispielen, mit der ein KI-Modell trainiert oder bewertet wird. Er… ›
• Datenvorverarbeitung Datenvorverarbeitung umfasst alle Schritte, die Rohdaten in eine für das Training geeignete Form bringen: Bereinigen,… ›
• Data Cleaning Data Cleaning ist das Beseitigen von Fehlern und Widersprüchen in einem Datenbestand: Dubletten, unmögliche Werte,… ›
• Data Labeling Data Labeling ist das Versehen von Rohdaten mit der jeweils richtigen Antwort, damit ein Modell überwacht trainiert… ›
• Data Augmentation Data Augmentation erzeugt zusätzliche Trainingsbeispiele, indem vorhandene leicht verändert werden – Bilder… ›
• Dropout Dropout schaltet während des Trainings in jedem Durchlauf zufällig einen Teil der Neuronen ab. Das Netz kann sich… ›
• Diffusion Models Diffusionsmodelle erzeugen Bilder, indem sie von reinem Rauschen ausgehen und dieses schrittweise entfernen, bis ein… ›
• Deepfake Ein Deepfake ist ein mit KI erzeugtes oder verändertes Medium, das eine reale Person etwas sagen oder tun lässt, das… ›
• Datenschutz bei KI Sobald in einer Eingabe an ein KI-System ein Name, eine Kundennummer oder ein anderer Personenbezug steht, liegt eine… ›

E

• Embedding Ein Embedding ist die Darstellung eines Textstücks, Bildes oder anderen Objekts als Zahlenfolge, in der Ähnlichkeit… ›
• Empfehlungssysteme Empfehlungssysteme schlagen Nutzern Inhalte oder Produkte vor, die zu ihrem bisherigen Verhalten oder zu ähnlichen… ›
• Edge AI Edge AI bezeichnet die Ausführung von KI-Modellen direkt auf dem Gerät – auf einem Sensor, einer Maschine, einem… ›
• Explainable AI (XAI) Explainable AI umfasst Verfahren, die nachvollziehbar machen, wie ein Modell zu einer Ausgabe gekommen ist.… ›

F

• Few-Shot Learning Few-Shot Learning bezeichnet das Lösen einer Aufgabe anhand weniger Beispiele. Bei Sprachmodellen meint der Begriff… ›
• Feature Engineering Feature Engineering ist das Ableiten aussagekräftiger Merkmale aus Rohdaten – etwa eine Dauer aus zwei Zeitstempeln… ›
• F1-Score Der F1-Score fasst Präzision und Recall als harmonisches Mittel zu einer Zahl zusammen. Anders als der einfache… ›
• Feinjustierung (Fine-Tuning) Feinjustierung passt ein bereits trainiertes Modell mit eigenen Beispielen an eine bestimmte Aufgabe an. Verändert… ›
• Fairness Fairness beschreibt die Anforderung, dass ein KI-System Personengruppen nicht ungerechtfertigt ungleich behandelt. Es… ›

G

• Guardrails Guardrails sind vorgeschaltete und nachgelagerte Prüfungen, die ein KI-System davon abhalten sollen, unerwünschte… ›
• Gradientenabstieg Der Gradientenabstieg ist das Standardverfahren, mit dem die Parameter eines Modells beim Training angepasst werden.… ›
• Gewichte Gewichte sind die Zahlen, die festlegen, wie stark ein Eingangssignal in einem neuronalen Netz weitergegeben wird; der… ›
• Generative KI Generative KI umfasst Verfahren, die neue Inhalte erzeugen – Text, Bilder, Ton, Video oder Programmcode – statt… ›
• GANs (Generative Adversarial Networks) Ein GAN besteht aus zwei Netzen, die gegeneinander trainiert werden: Ein Generator erzeugt künstliche Daten, ein… ›
• GPT (Generative Pretrained Transformer) GPT bezeichnet eine Familie von Sprachmodellen von OpenAI, die auf der Transformer-Architektur beruhen und Text… ›
• GPU Grafikprozessoren führen sehr viele einfache Rechenoperationen gleichzeitig aus und eignen sich dadurch besonders für… ›
• Generative Engine Optimization (GEO) Generative Engine Optimization bezeichnet die Aufbereitung von Inhalten so, dass Sprachmodelle sie in ihren Antworten… ›

H

• Halluzination Als Halluzination bezeichnet man eine Ausgabe eines KI-Systems, die plausibel formuliert, aber sachlich falsch oder… ›
• Hugging Face Hugging Face ist eine Plattform, auf der offene Modelle, Datensätze und Programmbibliotheken für maschinelles Lernen… ›

K

• Künstliche Intelligenz (KI) Künstliche Intelligenz ist der Sammelbegriff für Verfahren, mit denen Computer Aufgaben lösen, für die beim Menschen… ›
• Kontextfenster Das Kontextfenster ist die Menge an Text, die ein Sprachmodell bei einer Anfrage gleichzeitig berücksichtigen kann –… ›
• KI-Agent Ein KI-Agent ist ein System, das ein Sprachmodell mit Werkzeugen verbindet und es in mehreren Schritten selbstständig… ›
• Konfusionsmatrix Die Konfusionsmatrix stellt in einer Tabelle gegenüber, wie oft ein Modell jede Klasse richtig und wie oft es sie mit… ›
• Kreuzvalidierung Bei der Kreuzvalidierung wird der Datenbestand in mehrere Teile zerlegt; jeder Teil dient einmal als Testmenge,… ›
• KI-Verordnung (AI Act) Die KI-Verordnung der Europäischen Union regelt den Einsatz von KI-Systemen nach ihrem Risiko: verbotene Praktiken,… ›

L

• Large Language Model (LLM) Ein Large Language Model ist ein neuronales Netz, das auf sehr großen Textmengen darauf trainiert wurde, das jeweils… ›
• Lernrate Die Lernrate legt fest, wie stark die Parameter eines Modells bei jedem Trainingsschritt verändert werden. Sie ist der… ›
• LoRA (Low-Rank Adaptation) LoRA ist ein sparsames Verfahren zur Feinjustierung: Statt alle Gewichte eines Modells zu verändern, werden kleine… ›
• LangChain LangChain ist ein Rahmenwerk, das den Bau von Anwendungen mit Sprachmodellen erleichtert: Anbindung an Modelle,… ›
• llms.txt Die llms.txt ist eine Textdatei im Wurzelverzeichnis einer Website, die Sprachmodellen einen geordneten Überblick über… ›

M

• Maschinelles Lernen Maschinelles Lernen bezeichnet Verfahren, bei denen ein Programm Regeln aus Beispieldaten ableitet, statt sie von… ›
• Multi-Head Attention Multi-Head Attention führt mehrere Attention-Berechnungen parallel aus, jede mit eigenen gelernten Gewichten. Dadurch… ›
• Modellparameter und Hyperparameter Modellparameter sind die Werte, die ein Modell während des Trainings selbst lernt – bei neuronalen Netzen die Gewichte… ›
• MLOps MLOps überträgt die Arbeitsweisen von DevOps auf maschinelles Lernen: Versionierung von Daten und Modellen,… ›
• Model Deployment Model Deployment ist die Überführung eines trainierten Modells in den produktiven Betrieb, wo es Anfragen beantwortet… ›
• Mixture of Experts (MoE) Bei einem Mixture-of-Experts-Modell wird nicht das gesamte Netz für jede Anfrage durchgerechnet, sondern nur ein… ›

N

• Neuronale Netze Ein künstliches neuronales Netz besteht aus Schichten einfacher Recheneinheiten, die gewichtete Eingangssignale… ›
• Natural Language Processing (NLP) Natural Language Processing ist das Fachgebiet, das sich mit der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache befasst… ›
• Named Entity Recognition (NER) Named Entity Recognition findet in Texten benannte Einheiten – Personen, Organisationen, Orte, Daten, Beträge – und… ›
• Narrow AI (Schwache KI) Narrow AI bezeichnet Systeme, die eine eng umrissene Aufgabe lösen – Bilder einordnen, Sprache übersetzen, Text… ›

O

• Overfitting Overfitting bezeichnet den Zustand, in dem ein Modell die Trainingsdaten samt ihrer Zufälligkeiten auswendig gelernt… ›
• Objekterkennung Objekterkennung bestimmt in einem Bild nicht nur, welche Objekte vorhanden sind, sondern auch wo sie sich befinden und… ›
• Optical Character Recognition (OCR) OCR wandelt Text in Bildern und Scans in maschinenlesbaren Text um. Bei sauberen gedruckten Vorlagen ist die Erkennung… ›
• OpenAI API Über die OpenAI API lassen sich die Modelle von OpenAI in eigene Anwendungen einbinden. Abgerechnet wird nach… ›

P

• Prompt Ein Prompt ist die Eingabe, mit der ein KI-System zu einer Ausgabe veranlasst wird – von einer einzelnen Frage bis zu… ›
• Prompt Engineering Prompt Engineering ist die planmäßige Gestaltung und Prüfung von Eingaben an KI-Systeme, damit sie reproduzierbar… ›
• Prompt Injection Prompt Injection ist ein Angriff, bei dem in Daten, die ein KI-System verarbeitet, Anweisungen versteckt werden, die… ›
• Präzision und Recall Präzision gibt an, welcher Anteil der als positiv eingestuften Fälle tatsächlich positiv ist. Recall gibt an, welcher… ›
• Predictive Analytics Predictive Analytics nutzt historische Daten, um wahrscheinliche künftige Ereignisse abzuschätzen – Nachfrage,… ›
• PyTorch PyTorch ist die derzeit meistgenutzte Programmbibliothek für Deep Learning und stammt aus dem Umfeld von Meta. Sie ist… ›
• Privacy-Preserving AI Privacy-Preserving AI fasst Verfahren zusammen, die Modelle trainieren oder betreiben, ohne sensible Daten zentral… ›

Q

• Quantisierung Quantisierung verringert die Zahlengenauigkeit, mit der die Gewichte eines Modells gespeichert werden – etwa von 16… ›

R

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) Retrieval-Augmented Generation verbindet ein Sprachmodell mit einer Suche über eigene Dokumente: Zur Laufzeit werden… ›
• Regularisierung Regularisierung fasst Verfahren zusammen, die ein Modell während des Trainings zur Einfachheit zwingen, damit es… ›
• ROC-Kurve Die ROC-Kurve zeigt für alle möglichen Schwellenwerte, wie sich die Rate richtig erkannter positiver Fälle gegen die… ›

S

• Self-Attention Self-Attention ist der Fall von Attention, bei dem eine Folge auf sich selbst bezogen wird: Jedes Element bewertet,… ›
• Semi-Supervised Learning Semi-Supervised Learning kombiniert eine kleine Menge beschrifteter Daten mit einer großen Menge unbeschrifteter. Das… ›
• Synthetische Daten Synthetische Daten werden künstlich erzeugt, statt in der Wirklichkeit erhoben zu werden – durch Simulation,… ›
• Stable Diffusion Stable Diffusion ist ein 2022 veröffentlichtes Diffusionsmodell zur Bildgenerierung, dessen Gewichte offen verfügbar… ›
• Sentimentanalyse Die Sentimentanalyse ordnet einem Text eine Grundstimmung zu – meist positiv, neutral oder negativ. Eingesetzt wird… ›
• Spracherkennung Spracherkennung wandelt gesprochene Sprache in Text um. Moderne Systeme wie Whisper arbeiten mehrsprachig und bleiben… ›
• Semantische Suche Die semantische Suche vergleicht die Bedeutung von Suchanfrage und Inhalten statt nur die verwendeten Wörter. Möglich… ›

T

• Transformer-Architektur Der Transformer ist eine 2017 vorgestellte Netzarchitektur, die eine Eingabefolge nicht Schritt für Schritt, sondern… ›
• Tokenisierung Tokenisierung zerlegt Text in kleine Einheiten, sogenannte Token, die ein Sprachmodell verarbeiten kann. Ein Token… ›
• Temperature Temperature ist ein Einstellwert, der steuert, wie stark ein Sprachmodell bei der Auswahl des nächsten Tokens vom… ›
• Trainingsdaten Trainingsdaten sind die Beispiele, aus denen ein Modell seine Regeln ableitet. Ihre Qualität, Vollständigkeit und… ›
• Text-to-Image Text-to-Image-Systeme erzeugen aus einer Textbeschreibung ein Bild. Sie verbinden ein Modell, das Sprache und… ›
• Textgenerierung Textgenerierung bezeichnet die automatische Erzeugung von Fließtext durch Sprachmodelle – von der Produktbeschreibung… ›
• Textklassifikation Textklassifikation ordnet Dokumente automatisch vorgegebenen Kategorien zu – etwa E-Mails einer Zuständigkeit oder… ›
• Transferlernen Transferlernen nutzt ein Modell, das bereits auf einer großen allgemeinen Datenmenge trainiert wurde, als… ›

U

• Überwachtes Lernen Beim überwachten Lernen trainiert ein Modell mit Beispielen, zu denen die richtige Antwort bekannt ist – etwa Bilder… ›
• Unüberwachtes Lernen Beim unüberwachten Lernen arbeitet ein Verfahren mit Daten ohne vorgegebene richtige Antworten und sucht selbst nach… ›

V

• Vektordatenbank Eine Vektordatenbank speichert Embeddings und findet zu einem Suchvektor schnell die ähnlichsten Einträge. Sie ist der… ›
• Verlustfunktion Die Verlustfunktion misst als einzelne Zahl, wie weit die Vorhersagen eines Modells von den bekannten richtigen Werten… ›
• Variational Autoencoder (VAE) Ein Autoencoder verdichtet Daten über eine schmale Zwischenschicht und rekonstruiert sie anschließend wieder; der… ›

W

• Word2Vec Word2Vec ist ein 2013 vorgestelltes Verfahren, das jedem Wort einen festen Zahlenvektor zuordnet, sodass ähnlich… ›

Z

• Zero-Shot Learning Zero-Shot bedeutet, dass ein Modell eine Aufgabe allein aufgrund ihrer Beschreibung löst, ohne dass Beispiele… ›