kurz erklärt Retrieval Augmented Generation (RAG)
RAG verleiht KI-Systemen ein externes Gedächtnis. Kombiniert semantische Suche in Vektordatenbanken mit Textgenerierung, erschließt darüber Spezialwissen.
RAG verleiht KI-Systemen ein externes Gedächtnis. Kombiniert semantische Suche in Vektordatenbanken mit Textgenerierung, erschließt darüber Spezialwissen.
Formale Wissensbeschreibung für Maschinen. Definiert Konzepte und deren Beziehungen in maschinenlesbarer Form – der Bauplan für KI-Verständnis.
Semantik ermöglicht Maschinen, Sinn und Kontext von Daten zu erfassen. KI versteht so Bedeutung statt nur Muster als Grundlage für intelligente Systeme.
Climate Tech Convergence beschreibt die strategische Verschmelzung verschiedener Technologien für ganzheitliche Klimaschutzlösungen. KI, Biotechnologie, Materialwissenschaft und Digitalisierung werden systemisch kombiniert für maximale Klimawirkung.
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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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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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Predictive Analytics verwendet statistische Methoden, maschinelles Lernen und Datenanalyse, um Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen oder Ereignisse zu treffen. Anwendungsbeispiele reichen von Wartungsprognosen bis hin zur Marktentwicklung oder Kundenverhalten.
Datengetriebene Innovation nutzt strukturierte und unstrukturierte Daten, um Bedarfe zu erkennen, Trends zu identifizieren und daraus neue Konzepte, Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln. Sie verbindet Kreativität mit datenbasierter Entscheidungslogik.
Data Science ist ein interdisziplinärer Ansatz zur Extraktion von Wissen und Mustern aus Daten. Durch den Einsatz statistischer Verfahren, Programmierung und maschinellem Lernen werden große Datenmengen analysiert, um fundierte Entscheidungen und Prognosen zu ermöglichen.
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)
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.