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Deep Learning
Lernen mit tiefen neuronalen Netzen und vielen Parametern.
Deepfake
Realistisch manipulierte Medien mit KI.
Digitale Transformation
Tiefer Wandel durch digitale Technologien.
EU AI Act (KI-Verordnung)
Rechtlicher Rahmen der EU mit Risikoklassen.
Edge AI
Ausführung von Modellen am Rand (Gerät/Sensor).
Einwilligung
Zustimmung der betroffenen Person zur Datenverarbeitung.
Embedding
Numerische Vektordarstellung von Tokens/Objekten.
Empfehlungssystem
Personalisierte Vorschläge auf Basis von Nutzerdaten.
Evaluierungsmetriken
Kennzahlen zur Leistungsbewertung.
Explainable AI (XAI)
Erklärbarkeit komplexer Modelle.
Fairness (in KI)
Grundsatz, nach dem Modelle Gruppen nicht benachteiligen sollen.
Feature (Merkmal)
Messbare Eingabeeigenschaft für ein Modell.
Feature Engineering
Gezielte Merkmalsbildung aus Rohdaten.
Federated Learning
Dezentrales Lernen über viele Geräte mit Datenschutz.
Feedforward-Netz
Schichten ohne Rückkopplung, Datenfluss nach vorn.
Few-Shot Learning
Lernen aus wenigen Beispielen.
Fine-Tuning
Weitertraining eines vortrainierten Modells.
GPU / TPU
Spezialhardware für beschleunigtes Training/Inference.
Generative Adversarial Network (GAN)
Generator vs. Diskriminator im Wettstreit.
Gradient Descent
Schrittweise Minimierung der Loss.
Green AI
Ressourcenschonende, nachhaltige KI.
Haftung für KI-Entscheidungen
Rechtsfragen bei fehlerhaften Ergebnissen.
Halluzination
Falschinformationen, die ein Modell plausibel darstellt.
Hugging Face
Hub & Tools für Modelle, Datasets, Pipelines.
Hyperparameter
Einstellgrößen außerhalb des Trainings (z.B. Lernrate).
Inferenz (Inference)
Ausführung eines Modells auf neuen Daten.
Interpretierbarkeit / Erklärbarkeit (XAI)
Nachvollziehbarkeit von Modellentscheidungen.
Jupyter Notebook
Interaktive Umgebung für Datenanalyse & Demos.
KI-Agent
Modell mit Autonomie, Zielen und Werkzeugnutzung.
KI-Ethik
Leitlinien für verantwortungsvolle Entwicklung/Nutzung.
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