Definitionen Künstliche Intelligenz – KI Glossar, Lexikon & Begriffe

Einfach erklärt – Generative Adversarial Networks (GANs) GANs sind zwei KI‑Netze, die gegeneinander spielen, um realistische Daten zu erzeugen (z. B. Bilder). Beispiele: Wichtig: GANs können instabil trainieren (Mode Collapse etc.) und brauchen viel Daten & Feintuning. Professionelle Definition Ein Generative Adversarial Network (GAN) (Goodfellow et al., 2014) ist ein Minimax‑Spiel zwischen Generator G und Discriminator D.…

Einfach erklärt Generative KI sind Verfahren, die auf Basis von Beispieldaten neue Inhalte erzeugen: Texte, Bilder, Audio, Video oder Code. Statt fest vorgegebener Regeln lernen Modelle Wahrscheinlichkeitsmuster aus Daten und nutzen diese, um ähnliche, aber neue Inhalte zu erzeugen. Alltags‑Beispiele: Textzusammenfassungen, Bild‑/Video‑Generierung aus Prompts, Musik‑ und Sprachsynthese, Code‑Vorschläge, Produktbeschreibungen, Social‑Posts. Für Praxis & Weiterbildung findest…

1) Einfach erklärt Generatives Design heißt: Du beschreibst Ziele und Randbedingungen, und der Computer erzeugt viele mögliche Entwürfe automatisch. Du vergleichst, bewertest und wählst dann die beste(n) Variante(n) – oft mit Simulation (Festigkeit, Wärme, Strömung) im Loop. Was gibst du vor? z. B. Lasten, Material, Bauraum/Verbotszonen, Kosten, Fertigungsart (3D‑Druck, Fräsen), Ziele (z. B. Gewicht↓ bei Steifigkeit↑). Beispiele:…

1) Einfach erklärt Gesichtserkennung bedeutet: Computer erkennen oder vergleichen Gesichter in Fotos/Videos. Es gibt zwei häufige Aufgaben: Beispiele: Wichtig: Die Technik muss genau und fair funktionieren. Datenschutz‑ und Rechtsfragen (z. B. Einwilligung, Zweckbindung) sind zentral. 2) Professionelle Definition Gesichtserkennung umfasst biometrische Verfahren zur Detektion, Gesichts‑Merkmal‑Extraktion (Embeddings) und Abgleich (1:1‑Verifikation; 1:n‑Identifikation). Moderne Systeme nutzen Deep Learning (z. B.…

1) Einfach erklärt Ghost Work bedeutet: unsichtbare menschliche Arbeit hinter KI‑Systemen. Viele Aufgaben, die nach „reiner KI“ aussehen, werden in Wahrheit von Menschen im Hintergrund erledigt – oft kurzzeitig, stückbezahlt und weltweit verteilt. Was machen diese Menschen? Beispiele: Warum wichtig? Ohne Ghost Work funktionieren viele KI‑Dienste nicht. Gleichzeitig gibt es Probleme: niedrige Bezahlung, psychische Belastungen…

Einfach erklärt Google DeepMind ist ein Forschungs‑ und Entwicklungs­team von Alphabet/Google. Es baut künstliche Intelligenz (KI), die Probleme in Wissenschaft und Alltag lösen soll – sicher und verantwortungsvoll. Bekannte Projekte sind AlphaGo (Go‑Weltmeister besiegt), AlphaFold (Protein­strukturen vorhersagen) und Gemini/Gemma‑Modelle. Beispiele: Professionelle Definition Google DeepMind (seit April 2023 die vereinte Einheit aus DeepMind und Google Brain) ist…

Einfach erklärt „GPT-x“ benutzen viele als Kurzform für „eine moderne KI-Modellgeneration wie GPT-4o & Co.“ – also ein sehr grosses Sprachmodell, das auf riesigen Datenmengen trainiert wurde und jetzt Texte versteht, Texte schreibt und (je nach Modell) auch Bilder sieht, Audio hört, Sprache spricht oder Video analysiert. Um das greifbar zu machen, schaut man sich…

Einfach erklärt Gradientenabstieg ist ein Verfahren, mit dem ein Modell seine Fehler Schritt für Schritt verringert. Nach jeder Vorhersage wird der Fehler mit einer Verlustfunktion gemessen. Dann werden die Modellwerte ein kleines Stück in die Richtung verändert, in der der Fehler am stärksten abnimmt. Das macht man viele Male, bis sich der Fehler kaum noch…

Einfach erklärt Greedy Decoding heißt: Immer die gerade beste Wahl nehmen. Bei jedem nächsten Wort nimmt das Modell das wahrscheinlichste – ohne Alternativen aufzubewahren oder zu würfeln. Es ist schnell und einfach, liefert oft solide, aber manchmal langweilige Texte. Kurz: Greedy = „Top‑Wort jetzt sofort“. Ganz einfache Beispiele (mit Alltagsbildern) • Autovervollständigen auf „streng“: Deine…