Welche Keywords gibt es in der Fachterminologie der KI?

In der Fachterminologie der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es eine Vielzahl von Schlüsselbegriffen. Hier sind einige der wichtigsten:

1. **Algorithmus**: Eine Reihe von Anweisungen oder Regeln, die ein Computer befolgt, um ein Problem zu lösen.
2. **Neuronales Netzwerk**: Ein Modell, das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt und aus einer großen Anzahl von miteinander verbundenen Knoten (Neuronen) besteht.
3. **Maschinelles Lernen (ML)**: Ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
4. **Überwachtes Lernen**: Ein ML-Ansatz, bei dem das Modell mit gekennzeichneten Daten trainiert wird.
5. **Unüberwachtes Lernen**: Ein ML-Ansatz, bei dem das Modell mit unmarkierten Daten trainiert wird und Muster oder Strukturen in den Daten selbstständig erkennt.
6. **Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)**: Ein ML-Ansatz, bei dem ein Agent durch Belohnungen und Bestrafungen lernt, wie er sich in einer Umgebung verhalten soll.
7. **Deep Learning**: Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf tiefen neuronalen Netzwerken basiert und besonders gut für die Verarbeitung großer Datenmengen geeignet ist.
8. **Künstliches Neuronales Netzwerk (KNN)**: Ein Netzwerk von künstlichen Neuronen, das zur Mustererkennung und Klassifikation verwendet wird.
9. **Natural Language Processing (NLP)**: Ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst.
10. **Computer Vision**: Ein Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren und zu verstehen.
11. **Big Data**: Große und komplexe Datensätze, die mit traditionellen Datenverarbeitungsmethoden schwer zu handhaben sind.
12. **Datenvorverarbeitung**: Der Prozess der Bereinigung und Transformation von Rohdaten, um sie für die Analyse vorzubereiten.
13. **Feature Engineering**: Der Prozess der Auswahl, Modifikation und Erstellung von Merkmalen (Features) aus Rohdaten, um die Leistung eines ML-Modells zu verbessern.
14. **Hyperparameter**: Parameter, die die Struktur und das Verhalten eines ML-Modells steuern und vor dem Training festgelegt werden müssen.
15. **Overfitting**: Ein Problem, bei dem ein ML-Modell zu gut an die Trainingsdaten angepasst ist und daher schlecht auf neue, unbekannte Daten generalisiert.
16. **Underfitting**: Ein Problem, bei dem ein ML-Modell die Trainingsdaten nicht gut genug erfasst und daher sowohl auf Trainings- als auch auf Testdaten schlecht abschneidet.

Diese Begriffe bilden die Grundlage für das Verständnis und die Anwendung von KI-Technologien.