Definitionen Künstliche Intelligenz – KI Glossar, Lexikon & Begriffe

Einfach erklärt One‑shot‑Lernen heißt: Ein Modell soll aus nur einem einzigen Beispiel etwas Neues lernen – und es danach wiedererkennen oder richtig zuordnen. Warum ist das nützlich? • In der Praxis gibt es oft nur sehr wenige Beispiele (neues Produkt, seltenes Schild, neue Klasse).• Schnelles Anpassen an Neues ohne großen Datenaufwand. Ganz einfache Beispiele: •…

(KI) Hinweis vorab: „Open Source“ gilt allgemein für Software (siehe Open‑Source‑Definition der OSI). Hier geht es ausdrücklich um KI‑Modelle – also die Anwendung des Open‑Source‑Gedankens auf Modelle, Gewichte, Code und Daten‑Informationen (gemäß Open Source AI Definition 1.0 der OSI). 1) Einfach erklärt (mit Beispiel) Ein Open‑Source‑Modell ist ein KI‑Modell, das man frei nutzen, prüfen, verändern und…

Einfach erklärt OpenAI ist ein Unternehmen, das künstliche Intelligenz (KI) erforscht, entwickelt und bereitstellt. Das Ziel: dafür sorgen, dass allgemeine KI (AGI) allen Menschen nutzt.Was macht OpenAI konkret? Es betreibt z. B. ChatGPT (eine leicht nutzbare KI‑Anwendung), entwickelt Sora (KI zur Videoerzeugung) und Whisper (KI zur Spracherkennung).Beispiel: Mit ChatGPT lässt sich Wissen abrufen oder Texte verfassen;…

Einfach erklärt Optimierer sind Regeln, nach denen ein Lernmodell seine Werte so ändert, dass der Fehler kleiner wird. Sie bestimmen, wie groß jeder Schritt ist und in welche Richtung er geht. Dadurch lernt das Modell schneller, stabiler und oft genauer. Typische Optimierer: Professionelle Definition (z. B. Adam, SGD, RMSProp) Ein Optimierer legt die Aktualisierungsregel für Parameter…

Einfach erklärt Einfach erklärt Outpainting bedeutet: Ein Bild über seinen ursprünglichen Rand hinaus erweitern. Du vergrößerst die Leinwand (Canvas) und lässt die Software die fehlenden Bereiche passend weiterzeichnen – so, dass Perspektive, Farben und Texturen stimmig sind. Beispiele: Abgrenzung zu Inpainting: Beim Inpainting werden Löcher/Objekte innerhalb des bestehenden Bildes gefüllt/ersetzt. Outpainting füllt neue, außen liegende…

Einfach erklärt Zu stark an Trainingsdaten angepasst. Overfitting bedeutet: Ein Modell lernt die Trainingsdaten zu genau. Es merkt sich Zufall und Fehler in den Beispielen, statt allgemeine Regeln zu verstehen. Ergebnis: Top auf dem Training, aber schwach bei neuen Daten. Kurz: Auswendig lernen → kaum Verständnis → schlechte Vorhersagen auf Neuem. Ganz einfache Beispiele •…