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Natural Language Processing (NLP)
Verarbeitung und Analyse menschlicher Sprache durch Computer.
Natural Language Understanding (NLU)
Semantisches Verstehen von Bedeutung und Intention.
Neuronales Netz
Vernetzte Schichten aus künstlichen Neuronen zur Mustererkennung.
Objekterkennung
Lokalisierung und Klassifikation von Objekten.
Open-Source-KI
Offen lizenzierte Modelle/Daten/Tools.
Optimierer (Optimizer)
Verfahren zur Parameteraktualisierung.
Overfitting (Überanpassung)
Modell lernt Rauschen; Leistung auf neuen Daten sinkt.
Perzeptron
Einfachstes neuronales Netz mit linearem Entscheidungsgrenzwert.
Planning / Reasoning
Planen und schlussfolgern über mehrere Schritte.
Predictive Maintenance
Vorausschauende Wartung basierend auf Sensordaten.
Prompt
Eingabeanweisung an ein Modell.
Prompt Engineering
Gestaltung effektiver Eingaben für Sprachmodelle.
PyTorch
Framework für dynamische Deep-Learning-Workflows.
Python
Hauptsprache für Daten/ML-Ökosysteme.
RAG-Pipeline
Ablauf: Index → Retrieval → Generation.
Recurrent Neural Network (RNN)
Sequenzmodelle mit Rückkopplungen.
Regularisierung
Techniken gegen Overfitting (z.B. Dropout).
Responsible AI
Praktiken für sichere, faire und robuste KI.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Kombiniert Informationssuche mit Texterzeugung.
Robotik
Interaktive Maschinen mit Wahrnehmung und Steuerung.
Scikit-learn
Bibliothek für klassisches ML.
Self-Consistency
Mehrfach-Abtastung zur stabileren Lösung.
Semantische Suche
Suche über Bedeutung statt Keywords.
Sentimentanalyse
Bewertung von Stimmung und Meinung in Texten.
Sicherheit (Safety)
Vermeidung schädlicher Ergebnisse/Fehlfunktionen.
Singularität
Hypothetischer Punkt rapiden, unkontrollierten Fortschritts.
Spracherkennung (ASR)
Automatische Umwandlung von Sprache in Text.
Style Transfer
Überträgt Stil eines Bildes auf ein anderes.
Systemprompt
Grundanweisung, die Verhalten und Ton eines Modells steuert.
Temperature (Sampling)
Parameter, der die Zufälligkeit der Ausgabe steuert.
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