Glossar

Entdecken Sie die Begriffe und Konzepte rund um den Aufbau von KI-Agenten und Chatbots. FlowHunt wurde mit Modularität und Flexibilität im Kern entwickelt und ist bereit, all Ihre Automatisierungsanforderungen zu unterstützen.

0-9 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z

0-9

  • 3D-Rekonstruktion

    Die 3D-Rekonstruktion nutzt Techniken wie Photogrammetrie und Laserscanning, um reale Objekte in 3D-Modelle zu überführen – essenziell für Gesundheitswesen, VR, Robotik und mehr.

    3D Reconstruction Computer Vision AI +4

  • 80/20-Regel

    Die 80/20-Regel, auch Pareto-Prinzip genannt, besagt, dass 80 % der Ergebnisse aus 20 % der Ursachen stammen. Sie hilft, sich auf wirkungsstarke Faktoren in Wirtschaft, Produktivität und Qualitätskontrolle zu konzentrieren.

    Pareto Principle 80/20 Rule Business +4

  • Überprüfung juristischer Dokumente

    KI revolutioniert die Überprüfung juristischer Dokumente, verbessert Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit mit maschinellem Lernen, NLP und OCR bei Aufgaben wie eDiscovery, Vertragsprüfung und juristischer Recherche.

    AI Legal Document Review +4

  • Überwachtes Lernen

    Überwachtes Lernen trainiert KI-Modelle mit gekennzeichneten Daten, um genaue Vorhersagen oder Klassifizierungen zu ermöglichen – etwa für Bilderkennung, Spam-Erkennung und prädiktive Analytik.

    Supervised Learning Machine Learning AI +3

  • Überwachtes Lernen

    Überwachtes Lernen verwendet beschriftete Daten, um KI-Modelle für Vorhersagen oder Klassifikationen zu trainieren und bildet das Rückgrat vieler Anwendungen des maschinellen Lernens.

    AI Machine Learning Supervised Learning +2

A

  • ABM-Orchestrierung

    Die ABM-Orchestrierung verbindet Marketing und Vertrieb, um personalisierte, datenbasierte Kampagnen zu liefern, die hochwertige Konten optimal für Konversion und ROI begeistern.

    ABM Account-Based Marketing Orchestration +5

  • Absatz-Umschreiber

    Ein Absatz-Umschreiber ist ein Tool, das Texte umformuliert, während die Bedeutung erhalten bleibt. So hilft es, das Schreiben zu verbessern, Plagiate zu vermeiden und Inhalte für SEO zu optimieren.

    AI Tools Writing Content Creation +2

  • Adaptives Lernen

    Adaptives Lernen nutzt KI, maschinelles Lernen und Datenanalytik, um personalisierte Lernerfahrungen zu schaffen und so Engagement und Lernerfolg zu steigern.

    AI Adaptive Learning Personalized Education +2

  • Agentic RAG

    Agentic RAG kombiniert intelligente Agenten mit Retrieval-Augmented Generation-Systemen und ermöglicht autonomes Schlussfolgern sowie mehrstufige Anfragenbearbeitung für fortschrittliche Informationsbeschaffung.

    AI Agentic RAG Information Retrieval +2

  • Agentisch

    Agentische KI befähigt Systeme, autonom Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben zu erledigen, indem fortschrittliche Modelle und Lernverfahren eingesetzt werden, um sich mit minimaler menschlicher Aufsicht anzupassen.

    Agentic AI Autonomous AI AI Agents +5

  • Aktivierungsfunktionen

    Aktivierungsfunktionen führen Nichtlinearität in neuronale Netzwerke ein und ermöglichen es ihnen, komplexe Muster zu erlernen, die für KI- und Deep-Learning-Anwendungen unerlässlich sind.

    Activation Functions Neural Networks Deep Learning +2

  • Algorithmische Transparenz

    Algorithmische Transparenz stellt sicher, dass das Handeln und die Logik von Algorithmen nachvollziehbar sind, und fördert so Vertrauen, Verantwortlichkeit und Fairness bei KI-gestützten Entscheidungen.

    AI Transparency Ethics +2

  • AllenNLP

    AllenNLP ist eine Open-Source-NLP-Bibliothek von AI2, entwickelt auf PyTorch, bietet modulare Werkzeuge, vortrainierte Modelle und Integration mit Bibliotheken wie spaCy und Hugging Face für fortschrittliche NLP-Forschung.

    NLP Open Source PyTorch +5

  • Amazon SageMaker

    Amazon SageMaker vereinfacht den Aufbau, das Training und die Bereitstellung von ML-Modellen mit integrierten Tools, MLOps und robuster Sicherheit auf AWS.

    Amazon SageMaker Machine Learning AWS +4

  • Anaconda-Bibliothek

    Anaconda ist eine quelloffene Distribution für Python und R, ideal für wissenschaftliches Rechnen, Data Science und maschinelles Lernen. Sie vereinfacht das Management von Paketen und Umgebungen für Entwickler und Forscher.

    Anaconda Python R +5

  • Angepasstes R-Quadrat

    Das angepasste R-Quadrat bewertet die Anpassung von Regressionsmodellen, indem es die Anzahl der Prädiktoren berücksichtigt. So wird Überanpassung vermieden und sichergestellt, dass nur signifikante Variablen die Modellleistung verbessern.

    Statistics Regression Model Evaluation +2

  • Anomalieerkennung

    Anomalieerkennung nutzt KI und maschinelles Lernen, um Datenabweichungen zu erkennen und so Sicherheit, Effizienz und Entscheidungsfindung in Bereichen wie Cybersicherheit, Finanzen und Gesundheitswesen zu verbessern.

    Anomaly Detection AI Machine Learning +3

  • Anomalieerkennung in Bildern

    Die Anomalieerkennung in Bildern nutzt KI, um ungewöhnliche Muster zu erkennen und ermöglicht so automatisierte Qualitätskontrolle, medizinische Diagnostik und Sicherheitsüberwachung.

    Anomaly Detection Image Analysis AI +3

  • Ansprechpartner

    Ein Ansprechpartner (POC) vereinfacht die Kommunikation, baut Vertrauen auf und löst Probleme, indem er als Hauptansprechpartner für eine Organisation oder ein Projekt fungiert.

    Communication Customer Service Project Management +2

  • Answer-Engine-Optimierung (AEO)

    Answer-Engine-Optimierung (AEO) ist eine digitale Marketingstrategie, die darauf abzielt, direkte, prägnante Antworten auf Nutzeranfragen zu liefern—insbesondere durch Sprachsuche und KI-Plattformen—mithilfe von strukturierten Daten und konversationalen Inhalten.

    AEO SEO Voice Search +4

  • Anthropomorphismus

    Anthropomorphismus bedeutet, Tieren, Objekten und anderen nicht-menschlichen Wesen menschliche Eigenschaften und Emotionen zuzuschreiben und so unsere Geschichten, Überzeugungen und emotionalen Verbindungen zu prägen.

    Anthropomorphism Psychology Culture +3

  • Anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs)

    ASICs sind kundenspezifische integrierte Schaltungen, die für spezielle Anwendungen optimiert sind und hohe Leistung, niedrigen Energieverbrauch und Effizienz in Bereichen wie KI, Automatisierung und Krypto-Mining bieten.

    ASIC Integrated Circuits AI Hardware +2

  • Anyword

    Anyword ist eine KI-gestützte Copywriting-Plattform für Marketingteams und bietet Funktionen wie Text-Intelligenz, Markenstimmen-Kontrolle und Vorhersage der Leistung zur Optimierung der Inhaltserstellung.

    AI Copywriting Marketing +2

  • Assoziatives Gedächtnis

    Das assoziative Gedächtnis ermöglicht es KI-Systemen, Informationen anhand von Eingabemustern und Assoziationen abzurufen, unterstützt Aufgaben wie Mustererkennung und fördert menschlichere Interaktionen.

    AI Associative Memory Pattern Recognition +3

  • Audio-Transkription

    Audio-Transkription wandelt gesprochene Sprache in geschriebenen Text um und verbessert so die Zugänglichkeit, Durchsuchbarkeit und Dokumentation in Bereichen wie Medien, Wissenschaft und Recht.

    Audio Transcription AI Speech Recognition +3

  • Automatische Klassifizierung

    Die automatische Klassifizierung nutzt KI-Technologien zur Automatisierung der Kategorisierung von Inhalten und verbessert so Produktivität, Suche und Datenverwaltung.

    AI Auto-classification Machine Learning +4

  • Automatisierung des Kundenservices

    Die Automatisierung des Kundenservices nutzt KI, Chatbots und Self-Service-Tools, um den Kundensupport zu optimieren, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken – bei gleichzeitig zeitnaher, effektiver Unterstützung.

    Customer Service Automation AI +4

  • Autonome Fahrzeuge

    Autonome Fahrzeuge nutzen KI, Sensoren und Konnektivität, um ohne menschliches Zutun zu fahren, wodurch Sicherheit, Effizienz und Nutzerinteraktion im Verkehr transformiert werden.

    AI Autonomous Vehicles Self-Driving Cars +2

B

  • B2B-Datenanreicherung

    B2B-Datenanreicherung verbessert Geschäftsdaten durch Hinzufügen von firmografischen, technografischen und Verhaltensinformationen und optimiert Marketing, Vertrieb und Kundenerlebnis.

    B2B Data Enrichment Lead Generation +5

  • Backpropagation

    Backpropagation ist ein überwacht lernender Algorithmus, der zur Schulung neuronaler Netze verwendet wird, indem der Vorhersagefehler durch iterative Gewichtsaktualisierungen minimiert wird.

    AI Machine Learning Neural Networks +2

  • Bagging

    Bagging ist eine Ensemble-Learning-Methode, die die Vorhersagegenauigkeit erhöht, indem mehrere Modelle auf gebootstrappten Datensätzen trainiert und ihre Ausgaben aggregiert werden.

    Ensemble Learning AI Machine Learning +3

  • Batch-Normalisierung

    Batch-Normalisierung verbessert das Training neuronaler Netzwerke, indem sie Eingabeverteilungen stabilisiert, Kovariatenverschiebungen reduziert und die Konvergenz im Deep Learning beschleunigt.

    AI Deep Learning Neural Networks +2

  • Bayessche Netzwerke

    Bayessche Netzwerke sind probabilistische grafische Modelle, die mit gerichteten azyklischen Graphen Variablen und deren Abhängigkeiten darstellen. Sie ermöglichen Schlussfolgerungen unter Unsicherheit und unterstützen Anwendungen in KI, Gesundheitswesen und darüber hinaus.

    Bayesian Networks AI Machine Learning +2

  • BeenVerified

    BeenVerified bietet Hintergrundüberprüfungen, Personensuchen und Immobiliensuchen durch die Aggregation von öffentlichen Aufzeichnungen und Social-Media-Daten für umfassende Berichte.

    Background Check People Search AI +3

  • Benchmarking

    Benchmarking in der KI bewertet und vergleicht Modelle objektiv mit standardisierten Datensätzen und Metriken, um Effizienz, Fairness und Transparenz sicherzustellen.

    AI Benchmarking Model Evaluation +3

  • BERT

    BERT ist ein bahnbrechendes NLP-Modell von Google, das bidirektionale Transformer verwendet, um Maschinen ein kontextuelles Sprachverständnis zu ermöglichen und fortgeschrittene KI-Anwendungen zu unterstützen.

    BERT NLP Transformer +4

  • Bestandsprognose

    Die Bestandsprognose sagt zukünftigen Bestandsbedarf voraus, um Nachfrage zu erfüllen, Kosten zu minimieren und Fehlbestände zu reduzieren – basierend auf historischen Daten, Trends und KI-gestützter Automatisierung.

    Inventory Forecasting AI +3

  • Betrugserkennung

    KI-gestützte Betrugserkennung nutzt maschinelles Lernen, um betrügerische Aktivitäten in Echtzeit proaktiv zu identifizieren, zu analysieren und zu verhindern – branchenübergreifend.

    AI Fraud Detection Machine Learning +2

  • Bias

    Bias in der KI bezieht sich auf systematische Fehler, die zu unfairen Ergebnissen führen, verursacht durch fehlerhafte Annahmen in Daten, Algorithmen oder beim Einsatz. Lernen Sie, Bias zu erkennen und zu mindern für eine ethische KI.

    AI Bias Machine Learning +3

  • Bidirektionales LSTM

    Bidirektionales LSTM (BiLSTM) verarbeitet sequenzielle Daten in beide Richtungen und ermöglicht so ein tieferes Kontextverständnis für Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Spracherkennung und Bioinformatik.

    Bidirectional LSTM BiLSTM NLP +3

  • BigML

    BigML vereinfacht Machine Learning mit einer zugänglichen Plattform für Vorhersagemodellierung, Workflow-Automatisierung und Echtzeit-Einblicke in verschiedenen Branchen.

    Machine Learning Predictive Modeling Automation +3

  • Bilderkennung

    KI-Bilderkennung nutzt maschinelles Lernen, insbesondere CNNs, um Elemente in Bildern und Videos zu klassifizieren und findet Anwendungen im Gesundheitswesen, in der Sicherheit, im Einzelhandel und darüber hinaus.

    AI Image Recognition Machine Learning +5

  • BLEU-Score

    Der BLEU-Score ist eine weit verbreitete Kennzahl zur Bewertung der Qualität maschineller Übersetzungen, indem er diese anhand von N-Grammen, Präzision und Kürzungsstrafe mit menschlichen Referenzen vergleicht.

    BLEU Machine Translation NLP +2

  • BMXNet

    BMXNet bringt binäre neuronale Netzwerke zu MXNet und verbessert Speicher- sowie Recheneffizienz für KI auf ressourcenbeschränkten Geräten erheblich.

    Binary Neural Networks MXNet Deep Learning +3

  • Boosting

    Boosting verbessert die Genauigkeit von Machine Learning, indem schwache Lerner zu einem starken Modell kombiniert werden, wodurch Verzerrungen reduziert und komplexe Daten verarbeitet werden.

    Boosting Machine Learning Ensemble Methods +2

  • Botpress

    Botpress ist eine leistungsstarke KI-Plattform zur Erstellung von Chatbots und bietet einen visuellen Flow-Builder, Multi-Channel-Support, Integrationen und fortschrittliche KI-Funktionen für Unternehmen jeder Größe.

    AI Chatbots Botpress +2

  • Brag Book

    Ein Brag Book ist eine sorgfältig zusammengestellte Sammlung Ihrer beruflichen Erfolge und Nachweise von Fähigkeiten, die Ihnen hilft, sich bei Bewerbungen, Vorstellungsgesprächen und Leistungsbeurteilungen hervorzuheben.

    Career Development Job Search Professional Growth +2

C

  • Cache Augmented Generation (CAG)

    Cache Augmented Generation (CAG) steigert die Effizienz großer Sprachmodelle, indem statisches Wissen vorab geladen wird, die Latenz reduziert und die Architektur für statische Aufgaben mit niedriger Latenz vereinfacht.

    Cache Augmented Generation LLM AI Optimization +3

  • Caffe

    Caffe ist ein schnelles, modulares Open-Source-Deep-Learning-Framework zum Erstellen und Bereitstellen von Convolutional Neural Networks und wird häufig in Computer Vision und KI eingesetzt.

    Caffe Deep Learning Computer Vision +3

  • Chainer

    Chainer ist ein flexibles, Python-basiertes Deep-Learning-Framework, das für seine dynamischen Rechen-Graphen, GPU-Unterstützung und modulare Erweiterungen für Vision und Reinforcement Learning bekannt ist.

    Deep Learning AI Open Source +3

  • Chatbot

    Chatbots simulieren menschliche Konversationen mithilfe von KI und NLP, ermöglichen nahtlose digitale Interaktionen, Rund-um-die-Uhr-Support und verbessern das Kundenerlebnis.

    AI Chatbot Conversational AI +2

  • ChatGPT

    ChatGPT ist ein KI-Chatbot von OpenAI, der NLP verwendet, um menschenähnliche Dialoge zu führen, Inhalte zu erstellen, bei der Programmierung zu helfen und mehr – kostenlos verfügbar mit Premium-Optionen.

    ChatGPT OpenAI AI +3

  • Claude 3.5 Sonnet

    Claude 3.5 Sonnet ist ein hochmodernes Sprachmodell von Anthropic, das in den Bereichen Logik, Programmierung, Vision und mehr überzeugt, mit einem Schwerpunkt auf Sicherheit, Effizienz und Vielseitigkeit.

    AI Anthropic Claude +5

  • Claude Haiku

    Claude Haiku ist das schnellste und kosteneffizienteste KI-Modell von Anthropic, das sich durch schnelle Datenverarbeitung, Inhaltsmoderation und mehrsprachigen Kundensupport auszeichnet.

    Claude Haiku AI Models Anthropic +4

  • Claude LLM von Anthropic

    Claude von Anthropic ist eine Familie fortschrittlicher Sprachmodelle, die auf Sicherheit, Ehrlichkeit und Zuverlässigkeit ausgerichtet sind und Lösungen für vielfältige Geschäftsanforderungen bieten.

    Claude Anthropic LLM +5

  • Claude Opus

    Claude 3 Opus von Anthropic ist ein hochmodernes KI-Modell, das in komplexem Denken, visuellen und mehrsprachigen Aufgaben herausragt – entwickelt für anspruchsvolle Anwendungen in Finanzen, Gesundheitswesen und Unternehmen.

    AI Claude Opus Anthropic +5

  • Clearbit

    Clearbit ist eine Data-Activation-Plattform, die B2B-Kundendaten anreichert und damit Echtzeit-Einblicke, Personalisierung und Automatisierung für Marketing- und Vertriebsteams ermöglicht.

    Clearbit Data Enrichment AI Automation +3

  • Clustering

    Clustering gruppiert ähnliche Datenpunkte mit unüberwachtem maschinellen Lernen und ermöglicht Einblicke sowie die Entdeckung von Mustern ohne gelabelte Daten.

    AI Clustering Unsupervised Learning +2

  • Compliance-Berichterstattung

    Compliance-Berichterstattung dokumentiert die Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften durch eine Organisation und sorgt für Transparenz, Risikomanagement und rechtlichen Schutz.

    Compliance Reporting Risk Management +3

  • Computer Vision

    Computer Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten mithilfe von KI-Techniken zu interpretieren und zu verstehen, mit Anwendungen im Gesundheitswesen, in der Automobilbranche, im Einzelhandel und mehr.

    AI Computer Vision Deep Learning +3

  • Convolutional Neural Network (CNN)

    Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Typ von neuronalen Netzwerk, das für die Verarbeitung von gitterförmigen Daten wie Bildern entwickelt wurde und bei visuellen Aufgaben wie Klassifikation, Erkennung und Segmentierung besonders leistungsfähig ist.

    Convolutional Neural Network CNN Deep Learning +2

  • Copilot

    Microsoft Copilot nutzt fortschrittliche KI, um Aufgaben zu automatisieren, Einblicke zu liefern und die Produktivität in Microsoft 365-Anwendungen zu steigern.

    AI Productivity Microsoft 365 +3

  • Copy.ai

    Copy.ai ist ein KI-gestütztes Schreibwerkzeug, das GPT-3 nutzt, um Nutzern zu helfen, schnell hochwertige Inhalte für Blogs, soziale Medien, E-Mails und mehr in mehreren Sprachen zu erstellen.

    AI Content Creation Copywriting +4

  • Copysmith

    Copysmith ist ein KI-gestütztes Tool für Marketer und Unternehmen, das die Erstellung von Langform-Inhalten, Integrationen, Plagiatsprüfung und Massen-Content-Generierung bietet – ideal für E-Commerce, Agenturen und Marketingteams.

    AI Content Creation Marketing +4

  • Crew AI

    Crew AI ist ein flexibles Framework zur Erstellung und Verwaltung autonomer AI-Teams und steigert die Produktivität in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Finanzen und Technik.

    AI AI Agents Automation +2

  • CrushOn.AI

    Mit CrushOn.AI können Nutzer uneingeschränkte, realistische Gespräche mit anpassbaren KI-Charakteren führen – ideal für Kreative, Rollenspieler und Sprachlerner.

    AI Chatbot Role-Playing Virtual Characters +4

D

  • Dall-E

    DALL-E von OpenAI verwandelt Text mithilfe von KI in Bilder, entwickelt sich über mehrere Versionen weiter und findet Anwendung in Kunst, Marketing, Bildung und mehr.

    AI Generative AI OpenAI +3

  • Dash

    Dash ist ein Open-Source-Python-Framework zur Erstellung interaktiver Datenvisualisierungs-Apps und ermöglicht Datenwissenschaftlern und Analysten, Dashboards ohne tiefgehende Webentwicklungskompetenz zu erstellen.

    Dash Data Visualization Python +4

  • Data Mining

    Data Mining deckt verborgene Muster und Erkenntnisse aus großen Datenmengen auf und ermöglicht fundierte Geschäftsstrategien und effiziente Entscheidungsfindung.

    Data Mining Data Science Analytics +3

  • DataRobot

    DataRobot optimiert Machine Learning und die Bereitstellung von KI, bietet eine einheitliche Plattform für prädiktive und generative KI mit flexibler Integration und Governance.

    AI Machine Learning Generative AI +2

  • Daten-Governance

    Daten-Governance definiert Prozesse, Richtlinien und Rollen, die die Genauigkeit, Sicherheit, Compliance und effektive Verwaltung von Daten in einer Organisation sicherstellen.

    Data Governance Data Management Compliance +3

  • Datenbereinigung

    Datenbereinigung erkennt und behebt Fehler in Daten und sorgt so für Genauigkeit und Zuverlässigkeit für effektive Analysen, Business Intelligence und KI-gestützte Entscheidungsfindung.

    Data Cleaning Data Quality AI +4

  • Datenknappheit

    Datenknappheit begrenzt die Effektivität von KI- und ML-Modellen, indem sie den Zugang zu ausreichenden, hochwertigen Daten einschränkt—erfahren Sie mehr über Ursachen, Auswirkungen und Lösungen zur Überwindung von Datenbeschränkungen.

    AI Data Scarcity Machine Learning +4

  • Datenschutzvorschriften

    Datenschutzvorschriften sind rechtliche Rahmenwerke, die die Sicherheit personenbezogener Daten und Datenschutzrechte gewährleisten. Globale Gesetze wie die DSGVO und CCPA schützen Einzelpersonen vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch.

    Data Protection GDPR CCPA +4

  • Datenvalidierung

    Datenvalidierung in der KI stellt die Qualität und Zuverlässigkeit der für Training und Test verwendeten Daten sicher, reduziert Fehler und verbessert die Modellleistung.

    Data Validation AI Machine Learning +2

  • Deep Belief Networks (DBNs)

    Deep Belief Networks (DBNs) sind generative Deep-Learning-Modelle, die aus gestapelten Restricted Boltzmann Machines bestehen und sich durch das Erlernen hierarchischer Datenrepräsentationen für verschiedene KI-Aufgaben auszeichnen.

    Deep Learning Generative Models RBM +2

  • Deep Learning

    Deep Learning ist eine KI-Technik, die geschichtete neuronale Netze nutzt, um eigenständig Merkmale zu extrahieren und Muster zu erkennen. Sie ermöglicht Fortschritte in den Bereichen Bildverarbeitung, Sprache, Gesundheitswesen und Finanzen.

    Deep Learning AI Neural Networks +4

  • Deepfake

    Deepfakes sind von KI erzeugte synthetische Medien, die realistische, aber gefälschte Bilder, Videos oder Audios erzeugen und Risiken wie Desinformation und Datenschutzprobleme darstellen.

    Deepfake AI Machine Learning +4

  • Dependenz-Parsing

    Dependenz-Parsing analysiert die grammatische Struktur von Sätzen durch Identifikation von Wortabhängigkeiten und ermöglicht so wichtige NLP-Anwendungen wie Übersetzung, Sentiment-Analyse und mehr.

    NLP Dependency Parsing Machine Learning +2

  • Deterministisches Modell

    Ein deterministisches Modell liefert für gegebene Eingaben eine einzige, vorhersehbare Ausgabe und ist somit essenziell für zuverlässige Analysen in KI, Finanzen und Automatisierung.

    Deterministic Model AI Automation +2

  • Developmental Reading Assessment (DRA)

    Die DRA bewertet die Lesefähigkeiten von Schülern im Einzelgespräch und unterstützt eine individuelle Förderung und die Fortschrittskontrolle vom Kindergarten bis zur achten Klasse.

    Education Assessment Reading +3

  • Dimensionsreduktion

    Dimensionsreduktion vereinfacht Datensätze, indem Eingabemerkmale reduziert und wesentliche Informationen erhalten werden, was die Modellleistung und Visualisierung verbessert.

    AI Machine Learning Data Science +5

  • Diskriminative Modelle

    Diskriminative Modelle sind KI-Modelle, die die Entscheidungsgrenze zwischen Klassen für Aufgaben wie Klassifikation und Regression lernen und sich besonders in Anwendungen wie Spamerkennung und Bilderkennung auszeichnen.

    Discriminative Models AI Classification +5

  • Diskriminierung

    Diskriminierung in der KI entsteht durch Verzerrungen in Daten, Algorithmusdesign und gesellschaftlichen Normen und betrifft geschützte Merkmale wie Rasse und Geschlecht. Ihre Bekämpfung erfordert Bias-Tests, inklusive Daten, Transparenz und ethische Governance.

    AI Bias Discrimination +2

  • DL4J

    DL4J ist eine Open-Source, verteilte Deep-Learning-Bibliothek für die JVM und ermöglicht skalierbare KI-Entwicklung in Java, Scala und anderen JVM-Sprachen.

    Deep Learning Java AI Tools +3

  • Dokumenten-Reranking

    Dokumenten-Reranking verfeinert abgerufene Suchergebnisse, indem die Dokumente priorisiert werden, die für die Anfrage eines Nutzers am relevantesten sind. Dadurch wird die Genauigkeit von KI- und RAG-Systemen verbessert.

    Document Reranking RAG Query Expansion +3

  • Dokumentenbewertung

    Die Dokumentenbewertung in RAG bewertet und ordnet Dokumente nach Relevanz und Qualität, um präzise und kontextbewusste KI-Antworten zu gewährleisten.

    RAG Document Grading AI +2

  • Dokumentensuche mit NLP

    Die erweiterte Dokumentensuche mit NLP nutzt KI, um durch das Verstehen von Kontext und Absicht der Nutzeranfragen genauere und relevantere Suchergebnisse zu liefern.

    NLP Document Search AI +3

  • Dropout

    Dropout ist eine Regularisierungsmethode in der KI, die Überanpassung in neuronalen Netzwerken reduziert, indem während des Trainings zufällig Neuronen deaktiviert werden, um die Generalisierung zu fördern.

    AI Neural Networks Regularization +2

E

  • Edge-Standorte

    AWS Edge-Standorte sind weltweit positionierte Rechenzentren, die Inhalte mit minimaler Latenz bereitstellen, Daten näher an den Nutzer bringen und leistungsstarke, Echtzeitanwendungen unterstützen.

    AWS Edge Locations CDN +4

  • Einbettungsvektor

    Ein Einbettungsvektor stellt Daten numerisch in einem mehrdimensionalen Raum dar und ermöglicht KI-Systemen, semantische Beziehungen für Aufgaben wie Klassifikation, Clustering und Empfehlungen zu erfassen.

    AI Embeddings NLP +3

  • Emergenz

    Emergenz in der KI beschreibt komplexe Verhaltensweisen und Muster, die unerwartet durch Interaktionen innerhalb von KI-Systemen entstehen und oft zu unvorhersehbaren Ergebnissen sowie ethischen Fragestellungen führen.

    AI Emergence Complex Systems +2

  • Entscheidungsbaum

    Ein Entscheidungsbaum ist ein interpretierbares Machine-Learning-Modell für Klassifikation und Regression, das klare Entscheidungswege für prädiktive Analysen bietet.

    Decision Trees Machine Learning AI +4

  • Entscheidungsbaum

    Entscheidungsbäume sind intuitive, baumstrukturierte Algorithmen für Klassifikation und Regression, die weit verbreitet für Vorhersagen und Entscheidungen in der KI eingesetzt werden.

    AI Machine Learning Decision Tree +2

  • Entwicklung von KI-Prototypen

    Die Entwicklung von KI-Prototypen umfasst den Aufbau vorläufiger KI-Systeme, um Konzepte zu validieren, Risiken zu reduzieren und Innovationen mithilfe führender Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, LangChain und mehr zu beschleunigen.

    AI Prototyping AI Development Machine Learning +2

  • Erkennung benannter Entitäten (NER)

    NER automatisiert die Erkennung und Klassifizierung von Entitäten in Texten, sodass KI-Systeme unstrukturierte Daten für fortgeschrittene Analysen und Automatisierung strukturieren können.

    NER Natural Language Processing AI +3

  • Erklärbarkeit

    KI-Erklärbarkeit macht KI-Entscheidungen transparent und nachvollziehbar, schafft Vertrauen, erfüllt Vorschriften, reduziert Verzerrungen und optimiert Modelle durch Methoden wie LIME und SHAP.

    AI Explainability Transparency +4

  • Erweiterbarkeit

    KI-Erweiterbarkeit ermöglicht es künstlichen Intelligenzsystemen, sich an neue Bereiche und Aufgaben anzupassen, zu wachsen und zu integrieren, ohne komplett neu trainiert werden zu müssen. So wird maximale Flexibilität und geschäftlicher Mehrwert erzielt.

    AI Extensibility Transfer Learning +3

  • EU KI-Gesetz

    Das EU KI-Gesetz ist das erste globale Rahmenwerk zur Steuerung von KI-Risiken und stellt sicher, dass KI-Systeme sicher, transparent und ethisch sind, während Innovation gefördert und die globale KI-Führungsrolle der EU gestärkt wird.

    AI Regulation EU AI Act Artificial Intelligence +2

  • Expertensystem

    KI-Expertensysteme nutzen Wissensbasen und Schlussfolgerungsregeln, um komplexe Probleme zu lösen und fachkundige Lösungen in Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen bereitzustellen.

    AI Expert System Knowledge Engineering +2

  • Explorative Datenanalyse (EDA)

    EDA verwendet visuelle und statistische Techniken, um Datensätze zu verstehen, Muster aufzudecken, Anomalien zu erkennen und die weitere Datenanalyse zu leiten.

    EDA Data Analysis Data Cleaning +2

  • Extraktive KI

    Extraktive KI ruft mithilfe fortschrittlicher NLP präzise Informationen aus bestehenden Datenquellen ab und gewährleistet Genauigkeit und Effizienz bei Aufgaben der Datenextraktion und Informationsbeschaffung.

    Extractive AI Data Extraction Information Retrieval +2

F

  • F-Score (F-Maß, F1-Maß)

    Der F-Score (F1-Score) gleicht Präzision und Recall aus und liefert eine einzige Kennzahl zur Bewertung der Modellgenauigkeit – entscheidend für Klassifikationsaufgaben und unausgewogene Datensätze.

    AI Machine Learning Model Evaluation +2

  • Facettierte Suche

    Die facettierte Suche ermöglicht es Nutzern, Suchergebnisse mithilfe mehrerer Attribute einzugrenzen und verbessert so die Navigation in großen Datensätzen und die Nutzererfahrung.

    Faceted Search Search AI +3

  • Feature Engineering und Extraktion

    Erfahren Sie, wie Feature Engineering und Extraktion KI- und ML-Modelle durch die Umwandlung von Rohdaten in leistungsstarke, relevante Merkmale für verbesserte Genauigkeit und Effizienz unterstützen.

    AI Feature Engineering Feature Extraction +3

  • Feinabstimmung

    Feinabstimmung passt vortrainierte Modelle mit minimalen Daten- und Ressourcenaufwand an neue Aufgaben an und nutzt bestehendes Wissen für effiziente, leistungsstarke KI-Lösungen.

    Fine-Tuning Transfer Learning Machine Learning +5

  • Few-Shot Learning

    Few-Shot Learning ermöglicht es Modellen des maschinellen Lernens, aus nur wenigen gelabelten Beispielen zu generalisieren und Vorhersagen zu treffen, indem Strategien wie Meta-Lernen, Transferlernen und Datenaugmentation verwendet werden.

    Few-Shot Learning Machine Learning Meta-Learning +2

  • Finanzbetrugserkennung

    KI-gestützte Finanzbetrugserkennung nutzt maschinelles Lernen, prädiktive Analytik und Anomalieerkennung, um betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu identifizieren und zu verhindern und somit Sicherheit und Effizienz für Finanzinstitute zu steigern.

    AI Finance Fraud Detection +3

  • Finanzprognose

    Finanzprognosen sagen zukünftige Finanzergebnisse voraus, indem historische Daten und Trends analysiert werden. Sie unterstützen die strategische Planung, das Risikomanagement und die Gewinnung von Investoren.

    Finance Forecasting AI +3

  • Fläche unter der Kurve (AUC)

    AUC misst die Fähigkeit eines binären Klassifikators, zwischen Klassen zu unterscheiden, indem die Fläche unter der ROC-Kurve berechnet wird. Dies liefert eine robuste Kennzahl zur Modellbewertung.

    Machine Learning AI Classification +2

  • Flesch-Lesbarkeitsindex

    Die Flesch-Lesbarkeitsformel bewertet, wie einfach ein Text zu lesen ist, und hilft Autoren und KI, Inhalte durch einen Wert, der auf Satz- und Wortkomplexität basiert, zugänglicher zu machen.

    Readability AI Content Optimization +3

  • Flux KI-Modell

    Flux KI-Modell ist ein fortschrittliches Text-zu-Bild-KI-System, das natürliche Sprache in fotorealistische Bilder verwandelt – ideal für Künstler, Designer und Kreative.

    AI Image Generation Text-to-Image +4

  • Föderiertes Lernen

    Föderiertes Lernen ermöglicht es Geräten, KI-Modelle gemeinsam zu trainieren, während die Daten lokal bleiben. So werden Privatsphäre und Skalierbarkeit in Anwendungen wie Gesundheitswesen, Finanzen und IoT verbessert.

    Federated Learning Machine Learning AI +3

  • Foundation-Modell

    Ein Foundation Model ist ein vielseitiges, groß angelegtes Machine-Learning-Modell, das auf umfangreichen Daten trainiert und für verschiedene KI-Aufgaben anpassbar ist. Es verkürzt die Entwicklungszeit und verbessert die Leistung.

    AI Foundation Models Machine Learning +4

  • Fragebeantwortung

    Fragebeantwortung mit RAG verbessert LLMs durch die Integration von Echtzeit-Datenabruf und natürlicher Sprachgenerierung für präzise, kontextuell relevante Antworten.

    AI Question Answering RAG +3

  • Frase

    Frase ist ein KI-gestütztes Content-Optimierungstool, das Marketer und Kreative dabei unterstützt, durch KI-gesteuerte Recherche, Briefings und Themenmodellierung SEO-optimierte Inhalte zu erstellen.

    AI Content Creation SEO +2

  • Fréchet-Inception-Distanz (FID)

    FID bewertet die Qualität und Vielfalt von Bildern aus generativen Modellen wie GANs, indem generierte Bilder mit echten verglichen werden und damit ältere Metriken wie den Inception Score übertrifft.

    GANs Image Quality Metrics +2

  • Fuzzy Matching

    Fuzzy Matching findet ungefähre Übereinstimmungen in Daten, indem Fehler und Variationen berücksichtigt und Algorithmen wie die Levenshtein-Distanz verwendet werden. Es ist essenziell für die Datenbereinigung, Datensatzverknüpfung und die Verbesserung der Suchgenauigkeit in KI-Anwendungen.

    Fuzzy Matching Data Cleaning Record Linkage +2

G

  • Garbage in, Garbage out (GIGO)

    GIGO betont, dass Eingaben von schlechter Qualität zu fehlerhaften Ergebnissen in KI-Systemen führen. Erfahren Sie, wie Sie hochwertige Daten sicherstellen und Bias sowie Fehler vermeiden können.

    AI Data Quality Garbage In Garbage Out +3

  • Genauigkeit und Stabilität von KI-Modellen

    Die Genauigkeit von KI-Modellen misst korrekte Vorhersagen, während Stabilität eine gleichbleibende Leistung über verschiedene Datensätze hinweg sicherstellt – beides ist entscheidend für robuste, zuverlässige KI-Lösungen.

    AI Model Accuracy Model Stability +4

  • Generalisierungsfehler

    Der Generalisierungsfehler ist eine zentrale Kennzahl im maschinellen Lernen und quantifiziert die Fähigkeit eines Modells, Ergebnisse für unbekannte Daten vorherzusagen und so eine robuste Leistung in realen Anwendungen sicherzustellen.

    Machine Learning Generalization Model Evaluation +2

  • Generative Engine Optimization (GEO)

    GEO optimiert Ihre Inhalte für KI-Assistenten wie ChatGPT und Bard, vereint SEO, semantische Genauigkeit und strukturierte Daten, damit Ihre Marke auch in der KI-getriebenen Zukunft sichtbar bleibt.

    AI SEO Generative AI +2

  • Generative KI (Gen KI)

    Generative KI nutzt fortschrittliche Modelle zur Erstellung origineller Inhalte wie Texte, Bilder, Musik und Code und revolutioniert so Automatisierung und Kreativität.

    AI Generative AI Deep Learning +2

  • Generativer vortrainierter Transformer (GPT)

    GPT ist ein KI-Modell, das Deep Learning und Transformer-Architektur verwendet, um menschenähnliche Texte zu generieren und Anwendungen von der Inhaltserstellung bis zu Chatbots antreibt.

    GPT AI Deep Learning +4

  • Generatives Gegnerisches Netzwerk (GAN)

    GANs sind Frameworks des maschinellen Lernens mit zwei konkurrierenden neuronalen Netzwerken, die zur Erzeugung realistischer neuer Daten eingesetzt werden und vielfältig in KI, Bildsynthese und Datenaugmentation Anwendung finden.

    GAN Generative AI Machine Learning +4

  • Gensim

    Gensim ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für NLP und überzeugt in Themenmodellierung, semantischer Vektorrepräsentation und groß angelegter Textanalyse.

    NLP Topic Modeling Semantic Analysis +2

  • Go-to-Market (GTM)

    Eine Go-to-Market (GTM)-Strategie ist ein detaillierter Plan zur Einführung neuer Produkte und umfasst die Definition des Marktes, die Kundensegmentierung und einen effektiven Vertrieb. Die Integration von KI verbessert GTM, indem sie Marktforschung, Kundenzielgruppen und Content-Entwicklung verfeinert.

    Go-To-Market GTM AI +4

  • Google Colab

    Google Colab ist ein kostenloses, cloudbasiertes Jupyter-Notebook von Google für Python-Programmierung, Machine Learning und Data Science und bietet einfache Zusammenarbeit sowie Zugang zu Rechenressourcen.

    Google Colab Jupyter Notebook Python +3

  • Gradient Boosting

    Gradient Boosting kombiniert mehrere schwache Modelle zu einem starken Vorhersagemodell für Regression und Klassifikation und überzeugt durch Genauigkeit und die Handhabung komplexer Daten.

    Gradient Boosting Machine Learning Ensemble Learning +3

  • Gradientenabstieg

    Der Gradientenabstieg ist ein zentraler Optimierungsalgorithmus im Machine Learning und Deep Learning, der verwendet wird, um Verlustfunktionen iterativ zu minimieren und Modellparameter zu optimieren.

    Machine Learning Deep Learning Optimization +2

  • Grok von xAI

    Grok von xAI ist ein KI-Chatbot auf Basis eines großen Sprachmodells und bekannt für Echtzeitdatenzugriff, witzige Interaktionen, Programmierfähigkeiten und Open-Source-Entwicklung.

    AI Chatbot LLM +3

  • Großes Sprachmodell (LLM)

    Ein Großes Sprachmodell (LLM) ist ein KI-System, das Deep Learning und Transformer-Architekturen nutzt, um menschliche Sprache für vielfältige Anwendungen zu verstehen und zu generieren.

    AI Large Language Model NLP +3

H

  • Halluzination

    KI-Halluzinationen entstehen, wenn Modelle plausible, aber falsche oder irreführende Ausgaben generieren. Entdecken Sie Ursachen, Erkennungsmethoden und Wege zur Reduzierung von Halluzinationen in Sprachmodellen.

    AI Hallucination Language Models +2

  • Heteronym

    Ein Heteronym ist ein Wort, das die gleiche Schreibweise wie ein anderes hat, sich aber in Aussprache und Bedeutung unterscheidet. Es bereichert die Sprache und stellt für KI sowie Sprachlernende Herausforderungen dar.

    Linguistics AI Natural Language Processing +4

  • Heuristiken

    Heuristiken in der KI nutzen Faustregeln und Domänenwissen, um schnelle, zufriedenstellende Lösungen für komplexe Probleme zu liefern und so Entscheidungsfindung und Effizienz zu optimieren.

    AI Heuristics Search Algorithms +3

  • Horovod

    Horovod vereinfacht verteiltes Deep Learning und ermöglicht eine effiziente Skalierung über GPUs oder Maschinen hinweg mit minimalen Codeänderungen und breiter Framework-Unterstützung.

    Distributed Training Deep Learning Machine Learning +2

  • Hugging Face Transformers

    Hugging Face Transformers ist eine Open-Source-Python-Bibliothek mit einfachem Zugang zu hochmodernen Transformermodellen für Aufgaben in NLP, Vision und Audio.

    AI Machine Learning Transformers +3

  • Hyperparameter-Optimierung

    Die Hyperparameter-Optimierung verbessert maschinelle Lernmodelle durch systematische Anpassung wichtiger Parameter, was Leistung und Generalisierung steigert.

    Hyperparameter Tuning Machine Learning AI +4

I

  • Ideogram AI

    Ideogram AI ist eine Plattform, die Textanweisungen mithilfe künstlicher Intelligenz und Deep Learning in hochwertige Bilder verwandelt. Sie unterstützt verschiedene Stile und Anpassungen für Marketing, Content-Erstellung und Bildung.

    AI Image Generation Text-to-Image +2

  • Informationsabruf

    Informationsabruf verwendet KI, NLP und maschinelles Lernen, um Genauigkeit und Effizienz beim Datenabruf für Suchmaschinen, digitale Bibliotheken und Unternehmensanwendungen zu verbessern.

    Information Retrieval AI NLP +3

  • Inhaltserweiterung

    Inhaltserweiterung nutzt KI, um unstrukturierte Inhalte in strukturierte, aufschlussreiche Daten zu verwandeln und so Zugänglichkeit, Suche und geschäftliche Entscheidungsfindung zu verbessern.

    AI Content Enrichment Data Analysis +6

  • Insight Engine

    Eine Insight Engine nutzt KI-Technologien wie NLP und maschinelles Lernen, um relevante, umsetzbare Informationen bereitzustellen, indem sie den Kontext und die Intention hinter Benutzeranfragen versteht.

    AI Insight Engine Data Analysis +4

  • Instanzsegmentierung

    Instanzsegmentierung erkennt und segmentiert jedes Objekt in einem Bild auf Pixelebene und ermöglicht so eine präzise Objekterkennung für fortschrittliche KI-Anwendungen.

    Instance Segmentation Computer Vision Deep Learning +4

  • Instruction Tuning

    Instruction Tuning passt LLMs anhand von Anweisungs-Antwort-Daten an und verbessert ihre Fähigkeit, menschlichen Anweisungen bei Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen zu folgen.

    Instruction Tuning AI LLM +2

  • Intelligente Agenten

    Intelligente Agenten sind autonome KI-Entitäten, die ihre Umgebung wahrnehmen und darauf reagieren können. Sie arbeiten oft in Crews zusammen und nutzen spezialisierte Tools, um Aufgaben zu automatisieren, Daten zu analysieren und Probleme zu lösen.

    AI Intelligent Agents Automation +3

  • Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

    Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) nutzt KI, um die Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten zu automatisieren und so Genauigkeit und Effizienz für moderne Unternehmen zu verbessern.

    AI Document Processing IDP +4

J

  • Jasper.ai

    Jasper.ai vereinfacht die Content-Erstellung für Marketer und Kreative und liefert mit KI-Unterstützung hochwertige, konsistente und ansprechende Texte.

    AI Content Generation Marketing +2

  • Jupyter Notebook

    Jupyter Notebook ist ein Open-Source-Tool zur Erstellung von Dokumenten mit ausführbarem Code, Gleichungen und Visualisierungen – unverzichtbar für Data Science, Bildung und mehr.

    Jupyter Notebook Data Science Machine Learning +4

K

  • K-Means-Clustering

    K-Means-Clustering ist ein effizienter Algorithmus zur Gruppierung von Daten in Cluster basierend auf Ähnlichkeit, der weit verbreitet für Kundensegmentierung, Bildanalyse und Anomalieerkennung eingesetzt wird.

    Clustering Unsupervised Learning Machine Learning +2

  • K-Nearest Neighbors

    K-Nearest Neighbors (KNN) ist ein einfacher, nichtparametrischer Algorithmus für Klassifikation und Regression, der Vorhersagen basierend auf der Nähe von Datenpunkten trifft.

    Machine Learning KNN Classification +2

  • Kaggle

    Kaggle ist eine führende Plattform für Data-Science- und Machine-Learning-Wettbewerbe, Datensätze und Zusammenarbeit und ermöglicht über 15 Millionen globalen Nutzern, im Bereich KI zu lernen, sich zu messen und Innovationen zu schaffen.

    Kaggle Data Science Machine Learning +3

  • Kaufreue

    Kaufreue ist das Gefühl von Reue oder Angst nach einem Kauf, oft ausgelöst durch impulsives Kaufen, finanzielle Belastung oder sozialen Druck. KI hilft, dies zu mindern, indem Unzufriedenheit vorhergesagt und das Engagement nach dem Kauf verbessert wird.

    Buyer's Remorse Consumer Behavior AI +3

  • Kausale Inferenz

    Kausale Inferenz bestimmt Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen mit Methoden wie RCTs und SEM – essenziell für das Verständnis echter Kausalmechanismen in Wissenschaft, KI und Politik.

    Causal Inference Statistics Data Science +2

  • Keras

    Keras ist eine Open-Source-API für neuronale Netzwerke auf Python-Basis, die die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen vereinfacht und schnelles Prototyping sowie den Einsatz auf verschiedenen Backends unterstützt.

    Keras Deep Learning Neural Networks +2

  • KI im Einzelhandel

    KI im Einzelhandel nutzt Technologien wie maschinelles Lernen und Robotik, um den Umsatz zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern und Abläufe durch Automatisierung und datengestützte Einblicke zu optimieren.

    AI Retail Automation +3

  • KI im Entertainment

    KI verbessert das Entertainment, indem sie adaptive Spiele, intelligente NPCs und personalisierte Nutzererlebnisse ermöglicht und so die Art und Weise verändert, wie Zielgruppen mit Gaming, Film, Musik und Live-Events interagieren.

    AI Entertainment Gaming +4

  • KI im Gesundheitswesen

    KI im Gesundheitswesen nutzt Technologien wie maschinelles Lernen und NLP für bessere Diagnosen, personalisierte Behandlungen und betriebliche Effizienz – revolutioniert die Wirkstoffforschung, Patientenerfahrung und robotergestützte Chirurgie.

    AI Healthcare Machine Learning +7

  • KI im Transportwesen

    KI im Transportwesen nutzt Technologien wie maschinelles Lernen und prädiktive Analytik, um Sicherheit, Effizienz und Nachhaltigkeit zu optimieren und Innovationen in autonomen Fahrzeugen, intelligenten Verkehrssystemen und der Logistik voranzutreiben.

    AI Transportation Autonomous Vehicles +4

  • KI in der Cybersicherheit

    KI in der Cybersicherheit nutzt maschinelles Lernen, NLP und Automatisierung, um Cyberbedrohungen zu erkennen, zu verhindern und darauf zu reagieren, wodurch die Bedrohungsintelligenz und operative Effizienz verbessert werden.

    AI Cybersecurity Machine Learning +4

  • KI in der Fertigung

    KI in der Fertigung nutzt fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen, Robotik und Computer Vision, um Prozesse zu automatisieren, die Qualität zu steigern und Abläufe zu optimieren.

    AI Manufacturing Machine Learning +5

  • KI und Menschenrechte

    KI überschneidet sich mit Menschenrechten und bietet Chancen zur Verbesserung von Dienstleistungen und Gerechtigkeit, birgt jedoch auch Risiken wie Datenschutzverletzungen und Vorurteile. Robuste Rahmenwerke sind notwendig, um sicherzustellen, dass KI grundlegende Rechte wahrt.

    AI Human Rights Ethics +4

  • KI-Aufsichtsorgane

    KI-Aufsichtsorgane überwachen und regulieren KI-Systeme, um eine ethische, transparente und verantwortungsvolle Nutzung sicherzustellen. Sie legen Richtlinien fest, steuern Risiken und schaffen Vertrauen inmitten rasanter technologischer Entwicklungen.

    AI Governance Ethics Regulation +2

  • KI-Automatisierungssystem

    KI-Automatisierungssysteme kombinieren KI und Automatisierung, um Abläufe zu optimieren, Entscheidungsfindung zu verbessern und die Effizienz in verschiedenen Branchen bei minimalem menschlichen Einsatz zu steigern.

    AI Automation Machine Learning +3

  • KI-basiertes Studenten-Feedback

    KI-basiertes Studenten-Feedback nutzt KI-Technologien wie maschinelles Lernen und NLP, um personalisiertes, sofortiges Feedback zu geben und so Lernergebnisse und Effizienz im Bildungsbereich zu steigern.

    AI Education Student Feedback +3

  • KI-Berater

    Ein KI-Berater berät Unternehmen bei der Integration von KI, um Innovation und Effizienz zu fördern und eine ethische sowie strategische Einführung von künstlicher Intelligenz sicherzustellen.

    AI Consulting Business Strategy +4

  • KI-Bot-Blockierung

    KI-Bot-Blockierung nutzt robots.txt, um zu verhindern, dass KI-gesteuerte Bots auf Website-Daten zugreifen, und schützt damit Inhalte und Privatsphäre.

    AI Bot Blocking robots.txt +3

  • KI-Datenanalyst

    Ein KI-Datenanalyst vereint Datenanalyse mit KI/ML, um Erkenntnisse zu gewinnen, Trends vorherzusagen und mit fortschrittlichen Analysetools den Geschäftserfolg zu steigern.

    AI Data Analysis Machine Learning +3

  • KI-Einführungsrate

    Die KI-Einführungsraten sind weltweit stark gestiegen: 72 % der Unternehmen nutzen mittlerweile KI, angetrieben durch generative KI und mit Unterschieden zwischen Branchen und Regionen.

    AI Adoption Rate Generative AI +2

  • KI-Ethik

    KI-Ethik-Richtlinien gestalten eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung, indem sie den Fokus auf Fairness, Transparenz, Menschenrechte und Verantwortlichkeit für einen positiven gesellschaftlichen Einfluss legen.

    AI Ethics Responsible AI +4

  • KI-Forschungsstipendien

    KI-Forschungsstipendien bieten essenzielle Finanzierung durch führende Institutionen und Investoren, um die Weiterentwicklung von KI-Technologien und -Forschung zu unterstützen.

    AI Funding AI Research Grants +3

  • KI-gesteuerte wirtschaftliche Auswirkungen

    KI-gesteuerte wirtschaftliche Auswirkungen umfassen den Einfluss von KI auf Produktivität, Arbeitsplätze und Wirtschaftswachstum und bringen sowohl Effizienzsteigerungen als auch wirtschaftliche Herausforderungen mit sich.

    AI Economic Impact Productivity +3

  • KI-gesteuertes Startup

    Ein KI-gesteuertes Startup nutzt künstliche Intelligenz, um innovative Lösungen zu entwickeln, Prozesse zu automatisieren und einen deutlichen Marktvorteil zu erzielen.

    AI Startup Artificial Intelligence +4

  • KI-gestützte Inhaltserstellung

    KI-gestützte Inhaltserstellung nutzt künstliche Intelligenz, um die Content-Produktion zu automatisieren und zu verbessern – für mehr Effizienz, SEO und Personalisierung im digitalen Bereich.

    AI Content Creation Automation +5

  • KI-gestütztes Marketing

    KI-gestütztes Marketing nutzt KI-Technologien, um Aufgaben zu automatisieren, Inhalte zu personalisieren und Einblicke zu gewinnen – so optimieren Marketer Kampagnen und binden Kunden effektiver.

    AI Marketing Machine Learning +6

  • KI-Marksegmentierung

    Die KI-Marksegmentierung nutzt künstliche Intelligenz, um Märkte zu analysieren und in gezielte Segmente zu unterteilen – für mehr Personalisierung, Effizienz und Marketing-ROI.

    AI Market Segmentation Marketing +3

  • KI-Partnerschaft

    KI-Partnerschaften zwischen Wissenschaft und Industrie verbinden Forschung mit praktischer Anwendung, fördern Innovation, Kompetenzentwicklung und den Fortschritt der KI-Technologie.

    AI Partnership University +4

  • KI-Projektmanagement in F&E

    KI-Projektmanagement in F&E nutzt KI und ML, um Projektplanung, -durchführung und -überwachung zu optimieren und liefert datenbasierte Einblicke, Automatisierung und verbesserte Entscheidungsfindung für komplexe F&E-Initiativen.

    AI Project Management R&D +3

  • KI-Qualitätssicherungs-Spezialist

    Ein KI-Qualitätssicherungs-Spezialist entwickelt und führt Teststrategien durch, um sicherzustellen, dass KI-Systeme zuverlässig, genau und industriekonform sind, und spielt eine entscheidende Rolle bei der Einführung robuster KI/ML-Lösungen.

    AI Quality Assurance Software Testing +2

  • KI-Regulierungsrahmen

    KI-Regulierungsrahmen bieten Richtlinien, um sicherzustellen, dass KI ethisch, sicher und im Einklang mit gesellschaftlichen Werten entwickelt und eingesetzt wird; sie adressieren Datenschutz, Transparenz und Verantwortlichkeit.

    AI Regulation Governance +5

  • KI-SDR

    KI-SDRs nutzen künstliche Intelligenz, um Vertriebsakquise, Lead-Qualifizierung, Ansprache und Nachverfolgung zu automatisieren. So können sich Vertriebsteams auf den Beziehungsaufbau und den Abschluss von Geschäften konzentrieren.

    AI Sales Sales Automation +4

  • KI-Suche

    Die KI-Suche nutzt maschinelles Lernen und Vektorembeddings, um Suchintention und Kontext zu verstehen und liefert hochrelevante Ergebnisse jenseits exakter Schlüsselwortübereinstimmungen.

    AI Semantic Search Vector Search +4

  • KI-Systemingenieur

    Ein KI-Systemingenieur ist auf den Aufbau, die Integration und Wartung von KI-Systemen spezialisiert, mit Fokus auf Modellmanagement, MLOps, Infrastruktur und ethische KI.

    AI Systems Engineering Machine Learning +2

  • KI-Transparenz

    KI-Transparenz stellt sicher, dass Entscheidungsprozesse von KI-Systemen nachvollziehbar sind und fördert Vertrauen, Verantwortlichkeit und ethischen KI-Einsatz.

    AI Transparency Ethics +2

  • KI-Zertifizierungsprozesse

    KI-Zertifizierungsprozesse stellen durch Konformitätsbewertungen, technische Standards und Risikomanagement sicher, dass KI-Systeme Sicherheits-, Zuverlässigkeits- und Ethikstandards erfüllen.

    AI Certification Compliance +4

  • Klassenstufe

    Die Klassenstufe in der Lesbarkeit misst die Textkomplexität basierend auf dem Bildungsniveau und nutzt Formeln wie Flesch-Kincaid, um sicherzustellen, dass Inhalte zur Verständnisfähigkeit der Zielgruppe passen.

    Readability Education Content Optimization +2

  • Klassifizierer

    Ein KI-Klassifizierer kategorisiert Daten mithilfe von maschinellem Lernen in vordefinierte Klassen und ermöglicht so automatisierte Entscheidungsfindungen, z. B. bei Spam-Erkennung, medizinischer Diagnose und Bilderkennung.

    AI Classifier Machine Learning +2

  • KNIME

    KNIME ist eine Open-Source-Plattform für Datenanalyse mit einer visuellen Workflow-Oberfläche, modularer Architektur und fortschrittlichen Funktionen für maschinelles Lernen, die nahtlose Datenintegration und Automatisierung ermöglicht.

    KNIME Data Analytics Open Source +4

  • Kognitive Karte

    Eine kognitive Karte ist ein mentales Modell räumlicher Beziehungen, entscheidend für Navigation, Lernen und Gedächtnis bei Menschen und KI-Systemen.

    Cognitive Science AI Navigation +3

  • Kognitives Computing

    Kognitives Computing simuliert menschliche Denkprozesse mithilfe von KI und Signalverarbeitung und verbessert die Entscheidungsfindung durch Analyse großer Datenmengen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und mehr.

    Cognitive Computing AI Machine Learning +3

  • Kollaborative Roboter (Cobots)

    Cobots sind fortschrittliche Roboter, die für die sichere Interaktion mit Menschen entwickelt wurden und über KI und Sensoren für einfache Programmierung und flexible Einsätze in verschiedenen Branchen verfügen.

    Cobots Robotics AI +3

  • Konfusionsmatrix

    Eine Konfusionsmatrix visualisiert die Leistung von Klassifikationsmodellen, zeigt wahre/falsche Positive und Negative und hilft bei der Berechnung wichtiger Bewertungsmetriken.

    Machine Learning Classification Model Evaluation +2

  • Konstitutionelle KI

    Konstitutionelle KI stellt sicher, dass KI-Systeme im Einklang mit verfassungsrechtlichen und rechtlichen Prinzipien arbeiten, Rechte schützen und öffentliches Vertrauen schaffen.

    AI Ethics Legal Compliance +3

  • Konvergenz

    Konvergenz in der KI ist der Prozess, bei dem Modelle durch iteratives Lernen einen stabilen und genauen Zustand erreichen – entscheidend für zuverlässige KI-Anwendungen in Bereichen wie autonome Fahrzeuge, Smart Cities und mehr.

    AI Convergence Machine Learning +3

  • Konversationelle KI

    Konversationelle KI nutzt NLP und ML, um Computern natürliche, menschenähnliche Dialoge zu ermöglichen. Sie treibt Chatbots und virtuelle Assistenten in verschiedenen Branchen an.

    AI Conversational AI Chatbots +3

  • Koreferenzauflösung

    Koreferenzauflösung verknüpft Ausdrücke mit derselben Entität im Text, ermöglicht Maschinen das Kontextverständnis und die Auflösung von Mehrdeutigkeiten für verbesserte NLP-Anwendungen.

    NLP Coreference Resolution Entity Linking +3

  • Korpus

    In der KI ist ein Korpus ein großer, strukturierter Datensatz aus Text oder Audio, der zum Trainieren und Bewerten von Modellen verwendet wird und entscheidend zur Verbesserung der Genauigkeit und Vielseitigkeit in NLP- und Sprachanwendungen beiträgt.

    Corpus NLP Machine Learning +2

  • Korrektorat

    Korrektorat verfeinert geschriebenes Material, indem Grammatik, Rechtschreibung und Zeichensetzung korrigiert werden, um Klarheit und Kohärenz zu verbessern. KI-Tools unterstützen bei Routineprüfungen, aber menschliche Korrektoren bleiben unerlässlich.

    Copy Editing Editing AI Tools +2

  • Kosten von LLM

    Erfahren Sie mehr über die finanziellen und technischen Faktoren, die die Kosten für das Training und die Bereitstellung von Large Language Models beeinflussen, und entdecken Sie Methoden zur Optimierung und Reduzierung der Ausgaben.

    LLM AI Cost Optimization +3

  • Kreuzentropie

    Die Kreuzentropie misst die Divergenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen und wird als Verlustfunktion im maschinellen Lernen häufig verwendet, um die Genauigkeit von Klassifikationsmodellen zu optimieren.

    Cross-Entropy Machine Learning Loss Function +2

  • Kreuzvalidierung

    Kreuzvalidierung teilt Daten mehrfach in Trainings- und Validierungssätze, um die Generalisierung von Modellen im maschinellen Lernen zu bewerten und zu verbessern.

    AI Machine Learning Model Evaluation +2

  • Kubeflow

    Kubeflow ist eine Open-Source-ML-Plattform auf Basis von Kubernetes, die die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Workflows für maschinelles Lernen über verschiedene Infrastrukturen hinweg vereinfacht.

    Kubeflow Machine Learning Kubernetes +3

  • Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)

    AGI ist eine theoretische KI, die menschliches Verständnis, Lernen und Anpassungsfähigkeit in mehreren Bereichen beherrscht und die nächste Grenze der künstlichen Intelligenz darstellt.

    AGI Artificial Intelligence General AI +2

  • Künstliche Neuronale Netze (ANNs)

    Künstliche Neuronale Netze (ANNs) sind von dem menschlichen Gehirn inspirierte Rechenmodelle, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und komplexe Aufgaben in Bereichen wie Vision, Sprache und Text zu lösen.

    Artificial Neural Networks Machine Learning Deep Learning +2

  • Künstliche Superintelligenz (ASI)

    Künstliche Superintelligenz (ASI) bezeichnet eine hypothetische Form von KI, die die menschliche Intelligenz in allen Aspekten übertrifft, zur Selbstverbesserung fähig ist und zahlreiche Branchen revolutionieren könnte, dabei jedoch erhebliche ethische und existentielle Risiken birgt.

    Artificial Intelligence Superintelligence AGI +4

L

  • LangChain

    LangChain ist ein Open-Source-Framework, das eine nahtlose Integration großer Sprachmodelle mit Echtzeitdaten für den Aufbau fortschrittlicher KI-Anwendungen ermöglicht.

    LangChain LLM Open Source +3

  • LangGraph

    LangGraph ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erstellung dynamischer, zustandsbehafteter Multi-Akteur-Workflows mit LLMs und unterstützt Zyklen, Verzweigungen, Persistenz und Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent.

    LangGraph LangChain AI Agents +3

  • Large Language Model Meta AI (LLaMA)

    LLaMA von Meta ist ein führendes KI-Sprachmodell mit 65 Milliarden Parametern und überzeugt beim Textverständnis und der Textgenerierung für Anwendungen wie Übersetzung, Zusammenfassung und Chatbots.

    AI Language Model NLP +5

  • LazyGraphRAG

    LazyGraphRAG verbessert Retrieval-Augmented Generation, indem Kosten minimiert und Datenstrukturen dynamisch generiert werden, wodurch KI-gesteuerte Abfrageaufgaben skalierbarer und effizienter werden.

    RAG AI Graph Theory +3

  • Lead Scraper

    Ein Lead Scraper ist ein Tool, das die Extraktion von Kontaktdaten aus Online-Quellen automatisiert und Unternehmen dabei hilft, gezielt Lead-Datenbanken effizient aufzubauen.

    Lead Generation Web Scraping AI +2

  • Lead-Routing

    Lead-Routing automatisiert die Zuweisung von Verkaufsleads an die richtigen Vertriebsmitarbeiter anhand von Kriterien wie Standort, Produktinteresse und KI-gestützten Strategien, um Reaktionszeiten und Konversionsraten zu steigern.

    Lead Routing Sales Automation +3

  • Lernkurve

    Lernkurven in der KI visualisieren, wie sich die Modellleistung mit der Datenmenge oder den Iterationen verändert, was eine bessere Ressourcenverteilung, Modellabstimmung und ein Verständnis der Bias-Varianz-Abwägung ermöglicht.

    AI Machine Learning Model Evaluation +2

  • Lesbarkeit

    Lesbarkeit definiert, wie leicht ein Leser einen Text verstehen kann und beeinflusst Bildung, Marketing, Gesundheitswesen sowie digitale Inhalte. Erfahren Sie wichtige Faktoren und Tools zur Optimierung der Lesbarkeit.

    Writing Content Marketing Education +3

  • Lesestufe

    Lesestufen helfen, die Lesefähigkeit einzuschätzen, die Textauswahl zu steuern und Fortschritte zu verfolgen. Entdecken Sie Systeme, Bewertungsmethoden und Strategien zur Verbesserung Ihrer Lesefähigkeiten.

    Education AI Reading Comprehension +2

  • Lexile Framework

    Das Lexile Framework misst Lesefähigkeit und Textkomplexität auf einer einheitlichen Skala und bringt Leser mit passenden Texten für eine optimale Leseförderung zusammen.

    Lexile Reading Education +2

  • LightGBM

    LightGBM ist ein leistungsstarkes Gradient-Boosting-Framework von Microsoft, optimiert für groß angelegte Datenaufgaben mit effizientem Speicherverbrauch und hoher Genauigkeit.

    LightGBM Machine Learning Gradient Boosting +4

  • Lineare Regression

    Die lineare Regression modelliert Beziehungen zwischen Variablen und dient als einfaches, aber leistungsfähiges Werkzeug sowohl in der Statistik als auch im maschinellen Lernen für Vorhersagen und Analysen.

    Statistics Machine Learning Predictive Analytics +2

  • LIX-Lesbarkeitsmaß

    LIX ist eine Lesbarkeitsmetrik, die die Textkomplexität basierend auf Satz- und Wortlänge quantifiziert und häufig verwendet wird, um die Zugänglichkeit geschriebener Inhalte für verschiedene Zielgruppen zu bewerten.

    LIX Readability Content Analysis +4

  • Log Loss

    Log Loss misst, wie gut ein Machine-Learning-Modell Wahrscheinlichkeiten für binäre oder Multiclass-Klassifikationen vorhersagt, indem es falsche und übermäßig selbstsichere Vorhersagen bestraft, um eine genaue Modellkalibrierung sicherzustellen.

    Log Loss Machine Learning Classification +2

  • Logistische Regression

    Die logistische Regression sagt binäre Ergebnisse mithilfe der logistischen Funktion voraus und findet Anwendung im Gesundheitswesen, in der Finanzwelt, im Marketing und in der KI.

    Logistic Regression Machine Learning Binary Classification +2

  • Long Short-Term Memory (LSTM)

    LSTM-Netzwerke sind fortschrittliche RNN-Architekturen, die das Problem des verschwindenden Gradienten lösen und effektives Lernen aus langfristigen Abhängigkeiten in sequenziellen Daten ermöglichen.

    Deep Learning LSTM RNN +4

M

  • Machine-Learning-Pipeline

    Eine Machine-Learning-Pipeline automatisiert die Schritte von der Datensammlung bis zur Modellbereitstellung und steigert so Effizienz, Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit in Machine-Learning-Projekten.

    Machine Learning AI Data Science +3

  • Maschinelles Lernen

    Maschinelles Lernen befähigt Computer, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen und so Innovationen in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und mehr voranzutreiben.

    Machine Learning AI Supervised Learning +3

  • MCP: Model Context Protocol

    MCP standardisiert den sicheren LLM-Zugriff auf externe Daten, Werkzeuge und Plugins und ermöglicht flexible, leistungsstarke KI-Integration und Interoperabilität.

    AI Large Language Models Open Standard +3

  • Mean Average Precision (mAP)

    Mean Average Precision (mAP) ist eine umfassende Metrik, die die Fähigkeit von Objekterkennungsmodellen bewertet, Objekte in Bildern genau zu erkennen und zu lokalisieren.

    Computer Vision Object Detection Model Evaluation +2

  • Meinten Sie (DYM)

    Meinten Sie (DYM) ist eine NLP-Funktion, die Fehler in Benutzereingaben korrigiert und genaue Alternativen vorschlägt, um Interaktionen in Suche, Spracherkennung und Chatbots zu verbessern.

    NLP Did You Mean DYM +4

  • Mensch in der Schleife

    Human-in-the-Loop (HITL) in der KI kombiniert menschliche Expertise mit maschinellem Lernen, um die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und ethische Standards von Modellen zu verbessern.

    AI Human-in-the-Loop Machine Learning +3

  • Merkmals-Extraktion

    Die Merkmals-Extraktion wandelt Rohdaten in Schlüsselinformationen für Aufgaben wie Klassifikation und Clustering um und steigert so die Effizienz und Leistung des maschinellen Lernens.

    AI Feature Extraction Machine Learning +2

  • Metaprompt

    Ein Metaprompt ist ein fortschrittlicher Prompt, der KI dabei unterstützt, andere Prompts zu generieren oder zu verfeinern und so die Effektivität und Genauigkeit KI-gesteuerter Aufgaben verbessert.

    AI Prompt Engineering Chatbots +3

  • Mistral AI

    Mistral AI ist ein französisches KI-Startup, das sich auf leistungsstarke Open-Source- und kommerzielle Large Language Models für vielseitige NLP-Aufgaben in verschiedenen Branchen spezialisiert hat.

    AI Large Language Models Open Source +3

  • Mittlerer Absolutfehler (MAE)

    Der Mittlere Absolutfehler (MAE) misst die durchschnittliche Größe von Vorhersagefehlern in Regressionsmodellen und bietet eine einfache und interpretierbare Möglichkeit, die Modellgenauigkeit zu bewerten.

    MAE Regression Machine Learning +2

  • MLflow

    MLflow optimiert den Lebenszyklus des maschinellen Lernens mit Werkzeugen für Experiment-Tracking, Modellmanagement, Zusammenarbeit und reproduzierbare ML-Workflows.

    MLflow Machine Learning Experiment Tracking +2

  • Model Drift

    Model Drift ist die Verschlechterung der Genauigkeit eines Machine-Learning-Modells, wenn sich die realen Bedingungen ändern, was die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung und Anpassung unterstreicht.

    AI Machine Learning Data Science +3

  • Modell-Kollaps

    Ein Modell-Kollaps tritt auf, wenn KI-Modelle durch übermäßige Nutzung von synthetischen Daten abbauen, was zu weniger vielfältigen, kreativen und originellen Ausgaben führt.

    AI Model Collapse Synthetic Data +2

  • Modell-Verkettung

    Die Modell-Verkettung verbindet mehrere Modelle in einer Sequenz, wodurch komplexe Aufgaben in handhabbare Schritte zerlegt werden können und Flexibilität, Modularität und Leistung in KI-Workflows verbessert werden.

    AI Machine Learning Model Chaining +4

  • Modellinterpretierbarkeit

    Modellinterpretierbarkeit ist die Fähigkeit, KI-Vorhersagen zu verstehen und ihnen zu vertrauen – essenziell für Transparenz, Compliance und die Reduzierung von Verzerrungen in Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen.

    Model Interpretability AI Machine Learning +3

  • Modellrobustheit

    Modellrobustheit stellt sicher, dass Machine-Learning-Modelle zuverlässig und präzise arbeiten, selbst bei Datenvariationen, adversarialen Angriffen und Unsicherheiten aus der realen Welt.

    AI Machine Learning Model Robustness +3

  • Monte-Carlo-Methoden

    Monte-Carlo-Methoden nutzen Zufallsstichproben, um komplexe Probleme in Bereichen wie Finanzen, Ingenieurwesen und KI zu lösen und ermöglichen so die Modellierung von Unsicherheiten und die Risikoanalyse.

    Monte Carlo Simulation Probability +3

  • Multi-Hop-Reasoning

    Multi-Hop-Reasoning in der KI verbindet unterschiedliche Informationen über verschiedene Quellen hinweg, um komplexe Aufgaben zu lösen und die Entscheidungsfindung in NLP, Chatbots und Wissensgraphen zu verbessern.

    AI Multi-Hop Reasoning NLP +3

  • Mustererkennung

    Mustererkennung beinhaltet das Identifizieren von Mustern in Daten mithilfe statistischer, syntaktischer, neuronaler Netzwerke und Vorlagenabgleich-Methoden. Sie ist grundlegend für KI und wird häufig in Computer Vision, Spracherkennung, medizinischer Bildgebung und Betrugserkennung eingesetzt.

    Pattern Recognition AI Data Analysis +5

  • MXNet

    Apache MXNet ist ein skalierbares, flexibles Deep-Learning-Framework, das mehrere Sprachen, hybrides Programmieren und verteiltes Modelltraining für die KI-Entwicklung unterstützt.

    Deep Learning AI MXNet +3

N

  • Naive Bayes

    Naive Bayes ist eine einfache und dennoch leistungsstarke Familie von Klassifikationsalgorithmen, die den Satz von Bayes nutzen und häufig für skalierbare Aufgaben wie Spam-Erkennung und Textklassifikation verwendet werden.

    Naive Bayes Classification Machine Learning +2

  • Natürliche Sprachgenerierung (NLG)

    NLG automatisiert die Erstellung menschenähnlicher Texte aus Daten und verbessert KI-gestützte Chatbots, Content-Automatisierung und personalisierte Nutzererlebnisse.

    AI Natural Language Generation NLG +3

  • Negativer Prompt

    Ein negativer Prompt in der KI weist Modelle an, was ausgeschlossen werden soll. Dadurch wird die Ausgabequalität verbessert, indem das System gezielt von unerwünschten Elementen in generierten Bildern oder Texten ferngehalten wird.

    Prompt Engineering AI Generative AI +2

  • Neugeschäft (Net New Business)

    Neugeschäft misst den Umsatz aus neuen oder reaktivierten Kunden, ohne Upselling oder Cross-Selling. Es hilft Unternehmen, das echte Wachstum durch die Erweiterung ihres Kundenstamms zu verfolgen.

    Business Growth Revenue Customer Acquisition +2

  • Neuromorphes Computing

    Neuromorphes Computing ahmt die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nach, um hocheffiziente, adaptive Computersysteme zu schaffen und revolutioniert dadurch KI und Halbleitertechnologie.

    Neuromorphic Computing AI Deep Learning +4

  • Neuronale Netzwerke

    Neuronale Netzwerke sind Rechenmodelle, die das menschliche Gehirn nachahmen und für KI- und ML-Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Automatisierung entscheidend sind.

    Neural Networks AI Machine Learning +5

  • NLTK

    NLTK ist ein leistungsstarkes Open-Source-Python-Toolkit für Textanalyse und Sprachverarbeitung mit umfangreichen Funktionen für akademische und industrielle Anwendungen.

    NLP Python Text Analysis +2

  • No-Code

    No-Code-KI ermöglicht es Nutzern, KI-Modelle mit visuellen Werkzeugen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, wodurch Programmierkenntnisse überflüssig werden und KI für alle zugänglich ist.

    No-Code AI Machine Learning +3

  • NSFW (Nicht sicher für die Arbeit)

    NSFW steht für 'Nicht sicher für die Arbeit' und wird verwendet, um vor Inhalten zu warnen, die in öffentlichen oder beruflichen Umgebungen unangemessen sind, wie Nacktheit oder Gewalt. KI spielt eine Schlüsselrolle bei der Moderation von NSFW-Material im Internet.

    NSFW Content Moderation AI +2

  • NumPy

    NumPy ist eine grundlegende Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und bietet schnelle und effiziente Array-Operationen, die für wissenschaftliches Rechnen, Data Science und Machine Learning unerlässlich sind.

    NumPy Python Scientific Computing +2

O

  • Ontologie

    Ontologie in der KI ist ein strukturiertes Rahmenwerk zur Definition von Konzepten und Beziehungen, das es Maschinen ermöglicht, Wissen für Anwendungen wie NLP, Expertensysteme und Wissensgraphen zu repräsentieren, zu interpretieren und zu verarbeiten.

    Ontology AI Knowledge Representation +4

  • Open Neural Network Exchange (ONNX)

    ONNX ist ein Open-Source-Format, das den Austausch von KI-Modellen über Plattformen hinweg ermöglicht und Interoperabilität, Standardisierung sowie eine effiziente Bereitstellung unterstützt.

    ONNX AI Machine Learning +2

  • OpenAI

    OpenAI ist ein wegweisendes KI-Forschungslabor, das Fortschritte in der künstlichen Intelligenz mit Produkten wie GPT, DALL-E und ChatGPT vorantreibt und sich auf die sichere Entwicklung von AGI konzentriert.

    OpenAI AI Artificial Intelligence +3

  • OpenCV

    OpenCV ist eine führende Open-Source-Bibliothek für Computer Vision und maschinelles Lernen, unterstützt die Echtzeit-Bildverarbeitung und eine Vielzahl von Anwendungen.

    OpenCV Computer Vision Machine Learning +3

  • Optische Zeichenerkennung (OCR)

    OCR-Technologie wandelt gescannte Dokumente und Bilder in editierbare, durchsuchbare Daten um – und ermöglicht Automatisierung, Effizienz und digitale Transformation in verschiedenen Branchen.

    OCR Document Processing AI +4

  • Overfitting

    Overfitting in KI/ML tritt auf, wenn ein Modell Rauschen statt Muster erfasst und dadurch seine Fähigkeit zur Generalisierung verringert. Verhindern Sie dies mit Techniken wie Modellsimplifizierung, Cross-Validation und Regularisierung.

    Overfitting AI Machine Learning +2

P

  • Pandas

    Pandas ist eine leistungsstarke, Open-Source-Python-Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse, die flexible Datenstrukturen und robuste Werkzeuge für den effizienten Umgang mit strukturierten Daten bietet.

    Pandas Python Data Analysis +3

  • Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

    Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) passt große KI-Modelle an neue Aufgaben an, indem nur ein kleiner Teil der Parameter feinabgestimmt wird, was eine effiziente, skalierbare und kostengünstige Bereitstellung ermöglicht.

    PEFT Fine-Tuning AI +6

  • Paraphrasieren in der Kommunikation

    Paraphrasieren in der Kommunikation bedeutet, Botschaften mit eigenen Worten wiederzugeben, um Verständnis und Klarheit zu gewährleisten. KI-Tools machen das Paraphrasieren schneller und effektiver.

    Communication Paraphrasing AI Tools +2

  • Pathways-Sprachmodell (PaLM)

    PaLM ist Googles hochmodernes Sprachmodell, das Anwendungen in Textgenerierung, logischem Denken, Code und Übersetzung auf Plattformen wie Bard, Workspace und Cloud ermöglicht.

    PaLM Large Language Model Google +7

  • Perplexity AI

    Perplexity AI ist eine KI-gestützte Suchmaschine, die präzise, kontextbezogene Antworten mit Quellenangaben bietet und modernste NLP-, maschinelles Lernen- und Echtzeit-Informationsbeschaffung integriert.

    AI Search Engine NLP +4

  • Personalisierte Vermarktung

    KI-gesteuerte personalisierte Vermarktung passt Strategien, Empfehlungen und Kommunikation individuell an Kunden an und erhöht so Engagement und Konversionen.

    AI Personalization Marketing +3

  • Plotly

    Plotly ist eine Open-Source-Bibliothek zur Erstellung interaktiver, hochwertiger Diagramme in Python, R und JavaScript – ideal für Datenvisualisierung in Wissenschaft, Wirtschaft und Analytics.

    Plotly Data Visualization Python +3

  • Posenschätzung

    Posenschätzung sagt Positionen und Orientierungen von Personen oder Objekten in Bildern oder Videos voraus und ermöglicht so Anwendungen in Sport, Robotik, Gaming und mehr.

    Computer Vision Deep Learning Pose Estimation +2

  • Prädiktive Analytik

    Prädiktive Analytik nutzt KI und maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren, Ergebnisse vorherzusagen und fundierte Entscheidungen in verschiedenen Branchen zu unterstützen.

    Predictive Analytics AI Machine Learning +3

  • Prädiktive Modellierung

    Prädiktive Modellierung nutzt historische Daten und fortschrittliche Algorithmen, um Trends vorherzusagen und Entscheidungsprozesse in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing zu unterstützen.

    Predictive Modeling Data Science Machine Learning +2

  • Prompt

    Ein Prompt ist der Eingabetext, der steuert, wie ein LLM reagiert. Klarheit, Spezifität und Techniken wie Few-Shot oder Chain-of-Thought verbessern die Qualität der KI-Antworten.

    Prompt LLM AI +3

  • Prompt Engineering

    Prompt Engineering umfasst das Erstellen und Verfeinern von Eingaben für generative KI-Modelle, um Genauigkeit, Effizienz und Sicherheit bei Aufgaben wie Inhaltserstellung und Kundenservice zu optimieren.

    Prompt Engineering AI Generative AI +3

  • PyTorch

    PyTorch ist ein flexibles Open-Source-Framework für maschinelles Lernen von Meta AI, entwickelt für Deep Learning, Forschung und Produktion mit starker Python-Integration und GPU-Unterstützung.

    PyTorch Deep Learning Machine Learning +3

Q

  • Q-Lernen

    Q-Lernen ist ein modellfreier Algorithmus des bestärkenden Lernens, der Agenten hilft, durch Interaktion mit Umgebungen optimale Handlungen zu erlernen, weit verbreitet in Robotik, Gaming, Finanzen und Gesundheitswesen.

    AI Reinforcement Learning Machine Learning +2

  • Quantencomputing

    Quantencomputing nutzt Qubits und Quantenmechanik, um Probleme schneller als klassische Computer zu lösen – mit Auswirkungen auf Kryptografie, Wirkstoffforschung und mehr.

    Quantum Computing Technology AI +2

  • Quartalsende

    Das Quartalsende ist der Abschluss eines dreimonatigen Zeitraums im Geschäftsjahr eines Unternehmens und spielt eine entscheidende Rolle für Berichterstattung, Bewertung und Planung. Entdecken Sie, wie KI und Automatisierung diese Prozesse optimieren.

    Finance Reporting AI +2

  • Query Expansion

    Query Expansion bereichert Benutzeranfragen mit zusätzlichem Kontext oder Begriffen und steigert so die Genauigkeit der Suche und die Qualität der Antworten in KI-Systemen wie RAG und Chatbots.

    AI RAG Query Expansion +3

R

  • Random Forest Regression

    Random Forest Regression kombiniert mehrere Entscheidungsbäume, um genaue und robuste Vorhersagen für eine Vielzahl von Anwendungen zu liefern.

    Machine Learning Regression Ensemble Methods +2

  • Recall im Machine Learning

    Recall misst die Fähigkeit eines Modells, positive Instanzen korrekt zu erkennen – essenziell in Anwendungen wie Betrugserkennung, medizinischer Diagnose und KI-Automatisierung.

    Machine Learning Recall Classification +2

  • Regularisierung

    Regularisierung in der KI nutzt Techniken wie L1, L2, Elastic Net, Dropout und Early Stopping, um Überanpassung zu verhindern und robuste, generalisierbare Machine-Learning-Modelle sicherzustellen.

    AI Machine Learning Overfitting +3

  • Reifen-Treter

    Ein Reifen-Treter ist ein Interessent, der Interesse zeigt, aber keine echte Kaufabsicht hat. Lernen Sie, Reifen-Treter im Vertrieb mit bewährten Strategien und KI-gestützten Tools zu erkennen und zu managen.

    Sales Lead Qualification AI Tools +3

  • Reinforcement Learning (RL)

    Reinforcement Learning (RL) ermöglicht es Agenten, durch Versuch und Irrtum optimale Aktionen zu erlernen, indem Belohnungen und Strafen genutzt werden – mit Anwendungen in Gaming, Robotik, Finanzen und mehr.

    Reinforcement Learning Machine Learning AI +2

  • Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)

    RLHF integriert menschliches Feedback in Reinforcement Learning, um KI-Modelle besser an menschliche Werte anzupassen und sie in komplexen Aufgaben zu verbessern.

    AI Reinforcement Learning Human Feedback +3

  • Rekurrentes Neuronales Netzwerk (RNN)

    RNNs sind neuronale Netzwerke, die für sequentielle Daten entwickelt wurden und mithilfe von Gedächtnis Eingaben verarbeiten und zeitliche Abhängigkeiten erfassen – ideal für NLP, Spracherkennung und Prognosen.

    RNN Neural Networks Deep Learning +4

  • Rekursives Prompting

    Rekursives Prompting ist eine Technik in der KI, bei der Prompts durch iteratives Feedback verfeinert werden, sodass große Sprachmodelle präzisere, detailliertere und genauere Antworten liefern können.

    AI Prompt Engineering Chatbots +2

  • Retrieval Augmented Generation (RAG)

    RAG verbessert die Genauigkeit und Relevanz von KI, indem Informationsabrufsysteme mit generativen Modellen kombiniert werden. So werden Antworten präziser und aktueller.

    RAG AI Information Retrieval +3

  • Retrieval-Pipeline

    Eine Retrieval-Pipeline ermöglicht Chatbots, relevante externe Informationen abzurufen und zu verarbeiten, um genaue, kontextbezogene und Echtzeit-Antworten mit RAG, Embeddings und Vektordatenbanken zu liefern.

    AI Chatbots Retrieval Pipeline +3

  • Return on Artificial Intelligence (ROAI)

    ROAI bewertet, wie KI-Investitionen die Produktivität, Rentabilität und Abläufe verbessern und Unternehmen dabei helfen, den Wert ihrer KI-Projekte zu messen und zu maximieren.

    AI Business Intelligence ROI +3

  • ROC-Kurve

    Eine ROC-Kurve bewertet binäre Klassifikatoren, indem sie die True Positive Rate gegen die False Positive Rate über verschiedene Schwellenwerte hinweg aufträgt – entscheidend zur Beurteilung der Modellleistung in KI und maschinellem Lernen.

    ROC Curve Model Evaluation AUC +2

  • ROUGE-Score

    ROUGE ist ein recall-orientiertes Metrik-Set zur Bewertung maschinell generierter Zusammenfassungen und Übersetzungen durch Vergleich mit von Menschen erstellten Referenzen in NLP-Aufgaben.

    ROUGE NLP Summarization +3

  • Rytr

    Rytr ist ein KI-Schreibassistent, der GPT-3 nutzt, um hochwertige Inhalte zu generieren, bietet über 40 Vorlagen, SEO-Tools und KI-Bilderstellung – ideal für Blogger, Marketer und Unternehmer.

    AI Writing Content Creation GPT-3 +3

S

  • Sales Script Generator

    KI-basierte Sales Script Generatoren nutzen NLP und NLG, um schnell maßgeschneiderte, überzeugende Verkaufsskripte zu erstellen – für mehr Personalisierung, Konsistenz und Produktivität im Vertriebsteam.

    AI Sales NLP +3

  • Satz-Umformulierungstool

    Ein KI-Satz-Umformulierungstool verwendet fortschrittliche NLP-Algorithmen, um Sätze umzuformulieren, wobei die ursprüngliche Bedeutung erhalten bleibt und die Klarheit für verschiedene Schreibanforderungen verbessert wird.

    AI NLP Content Creation +4

  • Schlussfolgerungen

    Schlussfolgerungen sind sowohl für die menschliche Intelligenz als auch für KI essenziell, da sie das Ziehen von Schlussfolgerungen, das Ableiten von Inferenzen und das Lösen komplexer Probleme mithilfe von Logik und verfügbaren Informationen ermöglichen.

    AI Reasoning Machine Learning +4

  • Scikit-learn

    Scikit-learn ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek für Python, die einfache und effiziente Werkzeuge für Data Mining und maschinelles Lernen bietet, einschließlich Klassifikation, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion.

    Machine Learning Python Scikit-learn +3

  • SciPy

    SciPy ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die NumPy um fortgeschrittene mathematische Algorithmen und Werkzeuge für wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse und Visualisierung erweitert.

    SciPy Python Scientific Computing +4

  • Seed in KI-Kunst

    Ein Seed in der KI-Kunst ist ein numerischer Code, der die Anfangsbedingungen für die Bilderzeugung festlegt und es Künstlern ermöglicht, Konsistenz und Variation in KI-generierten Kunstwerken zu steuern.

    AI Art Generative Art Seed +3

  • Semantische Analyse

    Semantische Analyse im NLP ermöglicht Maschinen das Verstehen menschlicher Sprache durch Interpretation von Bedeutung, Kontext und Stimmung. Sie verbessert die Leistung von Chatbots, Suchmaschinen und Datenanalysen.

    NLP Semantic Analysis Machine Learning +3

  • Semantische Segmentierung

    Semantische Segmentierung unterteilt Bilder auf Pixelebene und ermöglicht eine präzise Objektlokalisierung für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge und medizinische Bildgebung.

    Semantic Segmentation Computer Vision Deep Learning +2

  • Semi-Supervised Learning

    Semi-Supervised Learning kombiniert eine kleine Menge gelabelter Daten mit einem größeren Pool ungelabelter Daten, senkt die Kennzeichnungskosten und verbessert die Modellleistung.

    AI Machine Learning Semi-Supervised Learning +3

  • Sentiment-Analyse

    Die Sentiment-Analyse nutzt KI und NLP, um den emotionalen Ton in Texten zu klassifizieren und zu interpretieren – damit Unternehmen Kundenfeedback verstehen, ihre Reputation steuern und Innovationen vorantreiben können.

    AI NLP Sentiment Analysis +4

  • SEO-Score

    Ein SEO-Score quantifiziert die Einhaltung von SEO-Best Practices einer Website und hilft, technische, inhaltliche, UX- und mobile Faktoren für eine bessere Sichtbarkeit in Suchmaschinen zu bewerten.

    SEO Website Optimization Digital Marketing +5

  • Sequenzmodellierung

    Sequenzmodellierung sagt geordnete Daten wie Text, Audio oder DNA mithilfe neuronaler Netze wie RNNs, LSTMs, GRUs und Transformern voraus oder generiert sie.

    Sequence Modeling RNN LSTM +6

  • Singularität

    Die Singularität bezeichnet den Punkt, an dem KI die menschliche Intelligenz übertrifft, was zu exponentiellem technologischem Wandel und gesellschaftlicher Transformation führt.

    AI Singularity Superintelligence +5

  • Smile and Dial

    Smile and Dial ist eine wirkungsvolle Verkaufstechnik, bei der das Lächeln während ausgehender Anrufe hilft, Positivität, Vertrauen und Engagement zu vermitteln – und so den Erfolg bei Kaltakquise und Telemarketing steigert.

    Sales Cold Calling Telemarketing +3

  • SpaCy

    spaCy ist eine schnelle, effiziente NLP-Bibliothek in Python, ideal für den produktiven Einsatz mit Funktionen wie Tokenisierung, POS-Tagging und Entity Recognition.

    spaCy NLP Python +3

  • Spracherkennung

    Die Spracherkennung ermöglicht es LLMs, Texte in verschiedenen Sprachen zu identifizieren und zu verarbeiten und treibt dadurch Anwendungen wie mehrsprachige Chatbots und maschinelle Übersetzung an.

    Language Detection LLMs NLP +3

  • Spracherkennung

    Spracherkennungstechnologie wandelt gesprochene Sprache in Text um und ermöglicht so eine natürliche Interaktion mit Geräten und Anwendungen mithilfe von KI und maschinellem Lernen.

    Speech Recognition ASR Speech-to-Text +4

  • Spracherkennung

    Spracherkennung wandelt gesprochene Sprache mithilfe fortschrittlicher Algorithmen in Text um und treibt Anwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Kundenservice und mehr an.

    Speech Recognition AI ASR +4

  • Sprachverarbeitung (NLP)

    NLP ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren und treibt Innovationen in KI-gestützter Übersetzung, Chatbots, Sentiment-Analyse und mehr voran.

    NLP AI Natural Language Processing +4

  • Stable Diffusion

    Stable Diffusion ist ein führendes Text-zu-Bild-KI-Modell, das es Nutzern ermöglicht, fotorealistische Visualisierungen aus Prompts mithilfe fortschrittlicher latenter Diffusion und Deep-Learning-Techniken zu erstellen.

    Stable Diffusion AI Text-to-Image +4

  • Stichtag

    Ein Wissensstichtag markiert, wann ein KI-Modell die Aktualisierung seiner Trainingsdaten einstellt, was die Genauigkeit und Relevanz beeinflusst.

    AI Knowledge Cutoff Machine Learning +2

  • Strukturierte Daten

    Strukturierte Daten sind in vordefinierten Formaten wie Tabellen organisiert, was eine effiziente Speicherung, Abfrage und Analyse für Datenbanken, maschinelles Lernen und SEO ermöglicht.

    Structured Data Data Management Relational Databases +2

  • Synthetische Daten

    Synthetische Daten werden künstlich erzeugt, um reale Daten zu imitieren, spielen eine entscheidende Rolle beim Training, Testen und Validieren von KI-Modellen und schützen dabei die Privatsphäre und verringern Verzerrungen.

    Synthetic Data AI Machine Learning +3

  • Szenentexterkennung (STR)

    Szenentexterkennung (STR) nutzt KI und Deep Learning, um Texte in natürlichen Szenen zu erkennen und zu interpretieren und ermöglicht so intelligente Automatisierung in Bereichen wie Fahrzeugen, AR und Smart Cities.

    AI Computer Vision OCR +2

T

  • TAM-Analyse

    Die TAM-Analyse schätzt das gesamte Umsatzpotenzial für ein Produkt oder eine Dienstleistung und hilft Unternehmen dabei, die Marktgröße zu bewerten, Wachstum zu priorisieren und realistische Umsatzziele zu setzen.

    TAM Market Analysis Business Intelligence +2

  • Technologische Singularität

    Die technologische Singularität beschreibt eine mögliche Zukunft, in der KI die menschliche Intelligenz übertrifft und beispiellose Fortschritte sowie ethische Herausforderungen mit sich bringt.

    AI Singularity Superintelligence +2

  • TensorFlow

    TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform für numerische Berechnungen und groß angelegtes maschinelles Lernen, die Deep Learning und plattformübergreifende Bereitstellung unterstützt.

    TensorFlow Machine Learning Deep Learning +2

  • Text-to-Speech (TTS)

    Text-to-Speech (TTS) wandelt geschriebenen Text in natürlich klingende Sprache um, verbessert die Barrierefreiheit und ermöglicht automatisierte Sprachinteraktionen in verschiedenen Branchen.

    AI Text-to-Speech TTS +4

  • Textgenerierung

    Textgenerierung nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und Transformer, um menschenähnliche Texte zu erstellen und Anwendungen wie Chatbots oder Content-Erstellung anzutreiben.

    AI Text Generation LLM +4

  • Textklassifikation

    Textklassifikation nutzt NLP und maschinelles Lernen, um Texten automatisch Kategorien zuzuweisen und Anwendungen wie Sentiment-Analyse, Spam-Erkennung und Datenorganisation zu ermöglichen.

    NLP Text Classification AI +3

  • Textzusammenfassung

    Textzusammenfassung in der KI verdichtet Dokumente unter Beibehaltung der wichtigsten Informationen, indem LLMs wie GPT-4 und BERT zur effizienten Verwaltung und zum Verständnis großer Datensätze eingesetzt werden.

    AI Text Summarization LLMs +2

  • Tiefenschätzung

    Tiefenschätzung wandelt 2D-Bilder in 3D-Raumdaten um und ist essenziell für Computer-Vision-Anwendungen wie AR, Robotik und autonome Fahrzeuge.

    Computer Vision Depth Estimation AI +4

  • Token

    Tokens sind die grundlegenden Einheiten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) verarbeitet werden und eine effiziente Textanalyse und -generierung in KI-Anwendungen ermöglichen.

    Token LLM AI +2

  • Top-k-Genauigkeit

    Die Top-k-Genauigkeit misst, ob die wahre Klasse unter den k besten Vorhersagen erscheint, und bietet so eine flexible Bewertungsmetrik für komplexe Klassifikationsprobleme.

    AI Machine Learning Classification +2

  • Torch

    Torch ist eine Open-Source-Machine-Learning-Bibliothek auf Lua-Basis, die umfassende Werkzeuge für neuronale Netze und Deep Learning bietet und den Weg für PyTorch ebnete.

    Torch Deep Learning Machine Learning +2

  • Trainingsdaten

    Trainingsdaten sind ein gut gekennzeichneter Datensatz, der verwendet wird, um KI-Algorithmen beizubringen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse in verschiedenen Anwendungen vorherzusagen.

    AI Training Data Machine Learning +2

  • Trainingsfehler

    Trainingsfehler misst, wie gut ein KI-Modell zu seinen Trainingsdaten passt, aber ein niedriger Trainingsfehler allein garantiert keine gute Leistung in der Praxis.

    AI Machine Learning Model Evaluation +2

  • Transfer Learning

    Transfer Learning nutzt Wissen aus vortrainierten Modellen, um die Leistung bei verwandten Aufgaben zu steigern und Trainingszeit sowie Datenbedarf zu reduzieren.

    AI Machine Learning Transfer Learning +2

  • Transferlernen

    Transferlernen nutzt vortrainierte Modelle, um sich an neue Aufgaben anzupassen, verbessert Effizienz, Leistung und Zugänglichkeit – besonders wenn Daten begrenzt sind.

    AI Machine Learning Transfer Learning +3

  • Transformer

    Transformer sind neuronale Netzwerke, die Attention-Mechanismen nutzen, um sequenzielle Daten effizient zu verarbeiten, und überzeugen in den Bereichen NLP, Spracherkennung, Genomik und mehr.

    Transformer Neural Networks Attention Mechanism +2

  • Transformer

    Transformer sind bahnbrechende neuronale Netzwerke, die Self-Attention für parallele Datenverarbeitung nutzen und Modelle wie BERT und GPT in NLP, Vision und darüber hinaus antreiben.

    AI Transformers Neural Networks +3

  • Transparenz in der KI

    Transparenz in der KI sorgt für Offenheit darüber, wie Systeme Entscheidungen treffen, Daten nutzen und Algorithmen einsetzen – das schafft Vertrauen und ermöglicht Verantwortlichkeit.

    AI Transparency Ethics +3

  • Trends bei der KI-Finanzierung

    Die KI-Finanzierung im Jahr 2024 wird von generativer KI, Technologiegiganten und Start-ups angetrieben, wobei die Investitionen voraussichtlich 200 Milliarden US-Dollar erreichen werden. Entdecken Sie wichtige Trends, große Deals und Herausforderungen in der sich entwickelnden KI-Investitionslandschaft.

    AI Funding Investment +4

  • Trends in der KI-Technologie

    Entdecken Sie die neuesten Trends in der KI-Technologie – von maschinellem Lernen und LLMs bis hin zu multimodaler und generativer KI – und deren Auswirkungen auf Branchen weltweit.

    AI Technology Trends Machine Learning +3

  • TruthFinder

    TruthFinder ermöglicht es Nutzern, umfassende US-Registerdaten für Hintergrundüberprüfungen und Personensuchen abzurufen und stellt mithilfe von KI aktuelle, aggregierte Informationen bereit.

    AI Public Records Background Checks +2

  • Turing-Test

    Der Turing-Test bewertet, ob eine Maschine menschliche Konversation nachahmen kann, und dient als Maßstab für Maschinenintelligenz in der KI.

    AI Turing Test Machine Intelligence +2

U

  • Underfitting

    Underfitting entsteht, wenn ein Modell zu einfach ist, um Muster in den Daten zu erlernen, was zu schlechter Leistung und hohem Bias führt.

    AI Machine Learning Model Training +2

  • Unstrukturierte Daten

    Unstrukturierte Daten umfassen Texte, Bilder und Sensordaten, die keinen vordefinierten Rahmen haben, was ihre Verwaltung und Analyse mit herkömmlichen Werkzeugen erschwert.

    Unstructured Data Structured Data Data Analysis +3

  • Unüberwachtes Lernen

    Unüberwachtes Lernen ermöglicht KI-Systemen, verborgene Muster in nicht gekennzeichneten Daten zu erkennen und Erkenntnisse durch Clustering, Dimensionsreduktion und Assoziationsregelerkennung zu gewinnen.

    Unsupervised Learning Machine Learning Clustering +2

  • Unüberwachtes Lernen

    Unüberwachtes Lernen trainiert Algorithmen mit nicht gelabelten Daten, um Muster und Strukturen zu erkennen und so Einblicke wie Kundensegmentierung und Anomalieerkennung zu ermöglichen.

    Unsupervised Learning Machine Learning Clustering +3

V

  • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

    NLP ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten und treibt Anwendungen wie Chatbots, Übersetzungen und Sentimentanalyse an.

    NLP AI Natural Language +3

  • Verkörperte KI-Agenten

    Verkörperte KI-Agenten sind intelligente Systeme mit physischen oder virtuellen Formen, die Interaktion und Lernen durch Engagement in realen oder simulierten Umgebungen ermöglichen.

    AI Agents Embodied AI Robotics +2

  • Verstärkendes Lernen

    Verstärkendes Lernen ermöglicht es KI-Agenten, optimale Strategien durch Versuch und Irrtum zu erlernen, indem sie Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen erhalten, um langfristige Ergebnisse zu maximieren.

    Reinforcement Learning AI Machine Learning +4

  • Verstecktes Markow-Modell

    Versteckte Markow-Modelle sind leistungsstarke Werkzeuge zur Modellierung von Systemen mit verborgenen Zuständen und ermöglichen die Sequenzanalyse und -vorhersage in Bereichen wie Sprache, Biologie und Finanzen.

    Machine Learning Statistical Models AI +3

  • Verstehen natürlicher Sprache (NLU)

    NLU ermöglicht Maschinen, menschliche Sprache kontextbezogen zu interpretieren und Absicht sowie Bedeutung für intelligentere KI-Interaktionen zu erkennen.

    NLU AI Natural Language Processing +3

  • Vertikaler KI-Agent

    Vertikale KI-Agenten liefern maßgeschneiderte, branchenspezifische KI-Lösungen, die die Produktivität steigern, Abläufe optimieren und Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

    AI Vertical AI Industry Solutions +2

  • Vibe Coding

    Vibe Coding nutzt KI, um jedem zu ermöglichen, Ideen in funktionierenden Code zu verwandeln, wodurch Softwareentwicklung schneller, zugänglicher und kollaborativer wird.

    AI Vibe Coding No-Code +4

W

  • Was ist Fastai?

    Fastai ist eine quelloffene Deep-Learning-Bibliothek auf PyTorch, die darauf ausgelegt ist, KI zu demokratisieren, indem sie die Entwicklung und Bereitstellung von neuronalen Netzen einfach und zugänglich macht.

    Fastai Deep Learning PyTorch +4

  • Website-Generator

    KI-Website-Generatoren automatisieren die Website-Erstellung und ermöglichen den Code-Export – eine einfache und dennoch flexible Lösung für Nicht-Techniker und Entwickler.

    AI Website Generator Web Development +3

  • Wettbewerbsvorsprünge (Moats)

    Ein Moat in der KI ist ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil, wie zum Beispiel proprietäre Technologie oder einzigartige Datensätze, der Unternehmen hilft, ihre Marktposition zu verteidigen.

    AI Moats Business Strategy +2

  • Whisper

    OpenAI Whisper ist ein Open-Source-ASR-System, das Sprache in 99 Sprachen präzise in Text umwandelt und Transkription, Übersetzung sowie Sprachidentifikation für robuste KI-Automatisierung unterstützt.

    Speech Recognition AI OpenAI +5

  • Windowing

    Windowing in der KI unterteilt Daten in handhabbare Segmente und verbessert so das Kontextmanagement und die Effizienz in NLP, Chatbots, Übersetzung und Zeitreihenanalyse.

    AI NLP Windowing +4

  • Wissensengineering

    Wissensengineering erstellt KI-Systeme, die menschliche Expertise nachbilden, um komplexe Probleme in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Kundenservice zu lösen.

    AI Knowledge Engineering Expert Systems +2

  • Wort-Embeddings

    Wort-Embeddings ordnen Wörter Vektoren in einem kontinuierlichen Raum zu und erfassen deren Bedeutung und Kontext für verbesserte NLP-Anwendungen.

    Word Embeddings NLP Machine Learning +2

  • Wortarten-Tagging (Part-of-Speech Tagging)

    Das Wortarten-Tagging weist Wörtern in Texten grammatische Kategorien wie Nomen und Verben zu und ermöglicht Maschinen, menschliche Sprache für NLP-Aufgaben besser zu interpretieren und zu verarbeiten.

    NLP AI Computational Linguistics +3

  • Writer

    Writer.ai optimiert die Inhaltserstellung für Unternehmen und Fachleute, indem hochwertige, konsistente Inhalte mit KI-gestützten Tools und individuellen Lösungen generiert werden.

    AI Writing Content Creation Marketing +2

  • Writesonic

    Writesonic ist eine generative KI-Plattform mit über 80 Schreibtools, die die Content-Erstellung für Teams und Unternehmen weltweit vereinfacht.

    AI Content Creation Writing Tools +2

X

  • XAI (Erklärbare KI)

    XAI (Erklärbare KI) erhöht die Transparenz, indem KI-Entscheidungen nachvollziehbar werden und Vertrauen sowie Compliance in Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzwesen gestärkt werden.

    AI Explainability Transparency +3

  • XGBoost

    XGBoost ist eine leistungsstarke, skalierbare Machine-Learning-Bibliothek, die das Gradient-Boosting-Framework implementiert und aufgrund ihrer Geschwindigkeit, Genauigkeit und Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, weit verbreitet ist.

    Machine Learning Ensemble Learning Boosting +3

Z

  • Zero-Shot-Lernen

    Zero-Shot-Lernen ermöglicht es KI-Modellen, neue Kategorien ohne explizites Training durch die Nutzung semantischer Einbettungen und Attribute zu erkennen und erhöht so ihre Vielseitigkeit in verschiedenen Bereichen.

    Zero-Shot Learning AI Machine Learning +2