Prompt Title: Glossar für KI-Terminologie

Gerne! Hier ist ein Glossar mit einigen wichtigen Begriffen im Bereich der künstlichen Intelligenz:

• Künstliche Intelligenz (KI): Ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Systemen befasst, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Denken, Lernen, Entscheiden und Handeln aufweisen.

• Maschinelles Lernen (ML): Eine Methode der KI, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.

• Neuronale Netze: Ein Modell des maschinellen Lernens, das auf biologischen Neuronen im Gehirn basiert und aus einer Reihe von Schichten von miteinander verbundenen "künstlichen Neuronen" besteht.

• Deep Learning: Eine Unterdisziplin des maschinellen Lernens, die auf neuronalen Netzen basiert und eine große Anzahl von Schichten verwendet, um komplexe Muster in Daten zu erkennen.

• Supervised Learning: Eine Art von maschinellem Lernen, bei der ein Modell trainiert wird, indem es mit einer Menge von Eingabedaten und den dazugehörigen Ausgabedaten (Labels) präsentiert wird.

• Unsupervised Learning: Eine Art von maschinellem Lernen, bei der ein Modell trainiert wird, indem es mit Eingabedaten präsentiert wird, ohne dass es Labels gibt. Das Modell sucht dann automatisch nach Mustern und Strukturen in den Daten.

• Reinforcement Learning: Eine Art von maschinellem Lernen, bei der ein Modell durch Interaktion mit einer Umgebung lernen kann. Das Modell erhält Belohnungen oder Bestrafungen basierend auf seinen Aktionen und lernt, diejenigen Aktionen zu wählen, die in einer bestimmten Situation am besten sind.

• Natural Language Processing (NLP): Ein Bereich der KI, der sich mit der Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache befasst.

• Computer Vision: Ein Bereich der KI, der sich mit der Verarbeitung und Analyse von Bildern und Videos befasst.

• Chatbot: Ein Computerprogramm, das in der Lage ist, automatisch mit einem Benutzer in natürlicher Sprache zu interagieren.

• Bias: Eine Verzerrung in den Daten oder im Modell, die zu unfairen oder ungleichen Ergebnissen führen kann.

• Überanpassung (Overfitting): Ein Phänomen im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell zu eng an die Trainingsdaten angepasst wird und dadurch schlechtere Leistungen auf neuen, unbekannten Daten zeigt.

• Unteranpassung (Underfitting): Ein Phänomen im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell nicht in der Lage ist, komplexe Muster in den Daten zu erfassen und dadurch schlechtere Leistungen auf Trainings- und Testdaten zeigt.

Ich hoffe, das hilft!