KI lernen
Das KI-Glossar
Verständliche Definitionen der KI-Begriffe, die dir beim Lernen und Bauen mit KI begegnen.
KI-Grundlagen
KI-AgentSoftware, die mithilfe von KI eigenständig ein Ziel verfolgt - sie legt die Schritte selbst fest und handelt, um dorthin zu gelangen.Agentic AIKI-Systeme, die eigenständig handeln - sie planen, entscheiden und führen mehrstufige Aufgaben aus, um ein Ziel zu erreichen.Generative KIKI, die auf Basis gelernter Muster aus Daten neue Inhalte erschafft - Texte, Bilder, Audio oder Code.Künstliche IntelligenzTechnologie, die Computern Aufgaben ermöglicht, für die normalerweise menschliche Intelligenz nötig ist - etwa Sprache zu verstehen.ChatbotEin Programm, das mit Menschen per Text oder Sprache kommuniziert, um Fragen zu beantworten oder Aufgaben zu erledigen.KI-AutomatisierungKI einsetzen, um repetitive Aufgaben automatisch zu erledigen - oft, indem Apps zu einem selbstlaufenden Workflow verbunden werden.No-CodeSoftware, Apps oder Automatisierungen mit visuellen Tools bauen, statt Programmcode zu schreiben.KI-WorkflowEine verbundene Abfolge von Schritten, bei der KI einen oder mehrere davon übernimmt, um eine Aufgabe von Anfang bis Ende zu erledigen.Multimodale KIKI, die mehr als eine Art von Eingabe gleichzeitig versteht und verarbeitet - etwa Text, Bilder und Audio zusammen.Computer VisionEin KI-Feld, das Computern erlaubt, Bilder und Videos so zu interpretieren und zu verstehen, wie Menschen sie sehen.
Modelle & Training
Large Language ModelEin KI-Modell, das mit riesigen Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen.Maschinelles LernenEin Teilbereich der KI, in dem Computer Muster aus Daten lernen, statt feste, explizite Regeln vorgegeben zu bekommen.Deep LearningEine Form des maschinellen Lernens, die geschichtete neuronale Netze nutzt, um komplexe Muster aus großen Datenmengen zu lernen.Neuronales NetzEin Computersystem, lose dem Gehirn nachempfunden, aus verbundenen Knoten, die Muster aus Daten lernen.Natural Language ProcessingEin KI-Feld, das Computern hilft, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen.TrainingsdatenDie Sammlung an Beispielen, aus denen ein KI-Modell lernt, um eine Aufgabe auszuführen.Fine-TuningEin bestehendes KI-Modell mit zusätzlichen, gezielten Beispielen weitertrainieren, damit es bei einer bestimmten Aufgabe besser abschneidet.Foundation ModelEin großes, universell einsetzbares KI-Modell, das mit breiten Daten trainiert wurde und sich für viele unterschiedliche Aufgaben anpassen lässt.TransformerEine Art neuronaler Netzarchitektur, die moderne Sprachmodelle antreibt und Sequenzen wie Text besonders gut verarbeitet.InferenzDie Phase, in der ein trainiertes KI-Modell tatsächlich genutzt wird, um aus neuer Eingabe eine Antwort oder ein Ergebnis zu erzeugen.GPTEine Familie von Large Language Models - GPT steht für Generative Pre-trained Transformer.Überwachtes LernenEine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell aus Beispielen lernt, die bereits mit der richtigen Antwort beschriftet sind.Unüberwachtes LernenEine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell Muster in Daten findet, die keine Beschriftungen oder richtigen Antworten haben.Reinforcement LearningEine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell durch Ausprobieren lernt, geleitet von Belohnungen für gute Ergebnisse.
Bauen mit KI
APIEine festgelegte Art und Weise, wie zwei Softwaresysteme miteinander kommunizieren und Daten oder Funktionen teilen.Workflow-AutomatisierungEine Reihe von Aufgaben so einrichten, dass sie automatisch abläuft, indem du deine Apps und Tools miteinander verbindest.Retrieval-Augmented GenerationEine Technik, bei der eine KI zunächst relevante Informationen nachschlägt und sie dann nutzt, um eine genauere Antwort zu geben.EmbeddingEine Methode, Text oder andere Daten in Zahlen umzuwandeln, die Bedeutung erfassen, damit KI Ähnlichkeit vergleichen kann.VektordatenbankEine Datenbank, die Embeddings speichert und Informationen schnell nach Bedeutung statt nach exakten Wörtern findet.KI-OrchestrierungMehrere KI-Modelle, Tools und Schritte so koordinieren, dass sie als ein reibungsloses System zusammenarbeiten.Strukturierte AusgabeKI-Antworten, die in einem festen, organisierten Format zurückgegeben werden, damit andere Software sie zuverlässig nutzen kann.KI-ModellDas trainierte Programm im Kern eines KI-Tools, das Eingaben entgegennimmt und eine Ausgabe erzeugt.
Prompting & Arbeiten mit KI
PromptDie Anweisung oder Frage, die du einer KI gibst, um ihr zu sagen, was sie tun soll.Prompt-EngineeringDie Fähigkeit, Prompts zu schreiben und zu verfeinern, um präzise, nützliche Ergebnisse von KI-Tools zu bekommen.System-PromptEine Anweisung im Hintergrund, die Rolle, Ton und Regeln einer KI für ein ganzes Gespräch festlegt.TokenEin kleines Textstück - ein Wort oder ein Wortteil -, das ein KI-Modell Stück für Stück liest und erzeugt.KontextfensterDie maximale Textmenge, die ein KI-Modell auf einmal berücksichtigen kann - einschließlich deiner Eingabe und seiner Antwort.KI-HalluzinationWenn eine KI Informationen liefert, die überzeugend und plausibel klingen, aber tatsächlich falsch oder erfunden sind.Zero-Shot-LearningWenn eine KI eine Aufgabe löst, für die sie keine Beispiele bekommen hat, und sich nur auf ihr allgemeines Training verlässt.Few-Shot-LearningEine KI anleiten, indem du ein paar Beispiele in deinen Prompt aufnimmst, damit sie dem gewünschten Muster folgt.Chain-of-Thought-PromptingEine Prompting-Technik, die eine KI bittet, Schritt für Schritt zu denken, um die Genauigkeit bei komplexen Aufgaben zu verbessern.Prompt-ChainingEine Aufgabe in mehrere Prompts aufteilen, wobei jeder KI-Schritt seine Ausgabe an den nächsten weitergibt.
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