Definitionen Künstliche Intelligenz – KI Glossar, Lexikon & Begriffe
-
Halluzination
Halluzination (in Bezug auf KI) Halluzination bezeichnet bei KI‑Systemen (z. B. großen Sprachmodellen) die Erzeugung sachlich falscher, erfundener oder unbelegter Inhalte mit hoher sprachlicher Überzeugungskraft. Typisch sind ausgedachte Zitate, Quellen, Zahlen oder Fakten, die nicht in den Eingabedaten enthalten sind und sich auch nicht aus einer belastbaren Wissensgrundlage ableiten lassen. In der Praxis mindert das die…
-
Hellowonder.ai
Dieses Tool ist ein interessantes Tool für Kinder und Eltern. Der Hersteller sagt, dass dieses Tool schädliche oder unerwünschte Inhalte aus dem Internet für Kinder herausfiltert und für die Eltern Screenshots erstellt, damit die Eltern wissen, wo sich das Kind bewegt. Die Eltern können mit ihren Kindern auch Videochats machen, sodass sie immer mit ihnen…
-
Human‑in‑the‑Loop
Einfach erklärt Human‑in‑the‑Loop bedeutet: Menschen greifen gezielt in KI‑/Automations‑Abläufe ein – zum Beurteilen, Korrigieren oder Freigeben. Die KI macht Vorschläge, der Mensch prüft/verbessert, die Rückmeldung fließt wieder in das System ein (Lernen/Regeln). Passende Orchestrierungs‑Grundlagen findest du bei KI‑Agenten & Workflows. Beispiele: Merke: HITL erhöht Qualität, Sicherheit und Verantwortung, besonders bei kritischen Entscheidungen. Professionelle Definition Human‑in‑the‑Loop…
-
Hybrid AI
Einfach erklärt Hybrid AI bedeutet: Man kombiniert verschiedene KI‑Ansätze, damit ihre Stärken sich ergänzen und Schwächen ausgleichen. Typisch ist z. B. die Kombination aus lernender KI (neuronale Netze) und Wissen/Regeln (Symbolik) – oder Datenlernen zusammen mit Physik‑/Domänenwissen. Alltagsnahe Beispiele: Warum Hybrid? Professionelle Definition Hybrid AI bezeichnet Architekturen und Verfahren, die heterogene KI‑Paradigmen kombinieren – u. a. neuronales…
-
Hybride KI
Einfach erklärt (Neuro‑symbolische / kombinierte Ansätze) Hybride KI bedeutet: Zwei Welten der KI werden zusammengeführt – Beispiele: Warum hybrid? Bessere Genauigkeit, Robustheit, Erklärbarkeit und Regel‑/Compliance‑Treue – besonders in kritischen Bereichen. Professionelle Definition Hybride KI (oft neuro‑symbolic AI) bezeichnet Architekturen, die subsymbolische Lernverfahren (Deep Learning, probabilistische Modelle) mit symbolischen Repräsentationen/Schlussfolgern (Logik, Constraints, Wissensgraphen, Planer) koppeln.Typische Kopplungsmuster:…
-
Hyperparameter
Einfach erklärt Stellschrauben, die das Lernen steuern. Hyperparameter sind Einstellungen, die du vor oder rund um das Training festlegst. Sie bestimmen wie ein Modell lernt (Tempo, Stärke der Regulierung, Größe des Modells), nicht was es lernt. Die Parameter (Gewichte) lernt das Modell selbst; die Hyperparameter stellst du ein. Beispiele: Lernrate, Batch‑Größe, Anzahl Schichten/Neuronen, Dropout‑Rate, Regularisierung,…
-
HyperparameterTuning
Einfach erklärt Systematische Suche nach guten Einstellungen. Hyperparameter-Tuning bedeutet, die Einstellungen eines Modells gezielt auszuprobieren, zu messen und die beste Variante zu wählen. Dazu gehören zum Beispiel Lernrate, Batch‑Größe, Anzahl Schichten, Dropout oder Regularisierung. Ziel ist, dass das Modell besser verallgemeinert und stabil trainiert. Kurz: Sinnvoll variieren → objektiv messen → beste Einstellung übernehmen. Ganz…