kurz erklärt Semantik
Semantik ermöglicht Maschinen, Sinn und Kontext von Daten zu erfassen. KI versteht so Bedeutung statt nur Muster als Grundlage für intelligente Systeme.
Semantik ermöglicht Maschinen, Sinn und Kontext von Daten zu erfassen. KI versteht so Bedeutung statt nur Muster als Grundlage für intelligente Systeme.
Unknown Unknowns beschreiben Wissenslücken, von denen wir nicht wissen, dass sie existieren. Anders als Known Unknowns (bewusste Wissenslücken) sind sie unsichtbare blinde Flecken, die zu Black Swan Events und unvorhersehbaren Durchbrüchen führen können.
Model Context Protocol (MCP) ist ein standardisiertes Framework für die sichere Integration von KI-Modellen mit externen Tools und Datenquellen. Das von Anthropic entwickelte Protokoll ermöglicht Large Language Models den strukturierten Zugriff auf APIs, Datenbanken und Softwaresysteme.
Personal Knowledge Graph bezeichnet die individuelle, vernetzte Wissenslandschaft einer Person, in der Informationen, Ideen und Erkenntnisse systematisch verknüpft werden. Diese digitalen Wissensstrukturen ermöglichen es, komplexe Zusammenhänge zu erfassen und persönliche Expertise zu organisieren.
Prompt Engineering bezeichnet die systematische Entwicklung und Optimierung von Eingaben für Large Language Models, um gewünschte Outputs zu erzielen. Diese Disziplin kombiniert technisches Verständnis mit kreativer Kommunikation und wird zur Schlüsselkompetenz im Umgang mit KI-Systemen.
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Large Language Models (LLM) sind KI-Systeme, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden und menschenähnliche Sprache verstehen und generieren können. Diese Transformer-basierten Modelle bilden das Fundament für Anwendungen wie ChatGPT, Claude und andere Conversational AI-Systeme.
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KI Agenten revolutionieren die Automatisierung durch selbstständige Aufgabenplanung und -ausführung. Diese KI-Systeme können komplexe Workflows orchestrieren, verschiedene Tools intelligent verknüpfen und kontinuierlich aus ihren Ergebnissen lernen.
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VUCA ist ein Akronym für “Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity” (auf deutsch: VUKA – Volatilität, Unsicherheit, Komplexität, Ambiguität) und beschreibt die charakteristischen Herausforderungen unserer modernen Geschäfts- und Arbeitswelt.
Aufbau von maschinellem Wissen aus Trainingsdaten, um bestimmte Muster und Gesetzmässigkeiten auch in unbekannten Daten zuverlässig erkennen zu können.
Fortgeschrittene Verfahrensweise beim Machine Learning (AI), die weder mit Trainingsdaten noch mit speziellen Vorgaben arbeitet, sondern die KI sich nur durch selbstverstärkendes Lernen optimieren lässt.
Der Zeitpunkt, an dem sich Maschinen mittels künstlicher Intelligenz (KI) selbst verbessern und damit den technischen Fortschritt derart beschleunigen, dass eine Zukunft unserer Welt nach diesem Ereignis an bisherigen Maßstäben nicht mehr vorstellbar sein wird.
Dieser Begriff bezeichnet den Durchbruch, dass Maschinen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) nicht mehr nur für Spezialaufgaben besser lösen als der Mensch, sondern sich in allen Belangen selbst verbessern können (siehe auch techhnologische Singularität)
Wikidata ist eine freie und offene Wissensdatenbank mit dem Ziel, das Wissen der Menschheit für semantische Abfragen als strukturierte und maschinenlesbare Daten bereitzustellen.
Optimierungsmethoden für künstliche neuronale Netze mit umfangreicher innerer Struktur (vielschichtige Informationsebenen), durch die auch komplexere Zusammenhänge abgebildet werden können.
Artificial Intelligence (AI) beschäftigt sich mit der Nachbildung einer menschenähnlichen Intelligenz durch Maschinen.
Während die schwache KI bereits für spezielle Anwendungsfälle bereits gelöst ist, ist der Zeitpunkt für den Durchbruch einer starken (allgemeinen) KI noch schwer absehbar.
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wired.com/story/its-called-artificial-intelligence-but-what-is-intelligence/
Die Nachbildung einer menschenähnlichen Intelligenz durch Maschinen.
Während die schwache KI bereits für viele spezielle Anwendungsfälle bereits gelöst ist, ist der Zeitpunkt für den Durchbruch einer starken (allgemeinen) KI noch schwer absehbar.