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Künstliche Intelligenz erklärt – verständlich und praxisnah
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Inhaltsverzeichnis
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Inhaltsverzeichnis
Theorie
01. Meilensteine der KI
02. Grundbegriffe & Intelligenz
03. Ethik und Verantwortung
04. KI & Gesellschaft
05. Gesetze & EU AI Act
06. KI-Systemtypen
07. Arten maschinellen Lernens
08. Entscheidungslogik & Reasoning
09. Berufliche Anwendung
Methoden
01. Machine Learning
02. Deep Learning
03. Natural Language Processing (NLP)
04. Large Language Models (LLMs)
05. Transformer-Architektur
06. Prompting
07. Zielklarheit
Praxis
01. Text (Sprachmodelle)
02. Bild-KI (Text-to-Image)
03. Code & Entwicklung
04. Datenanalyse & Tabellen
05. Audio (TTS, Transkription, Musik)
06. Video (Erzeugung, Schnitt, Avatare)
07. Synthetic Data (Testdaten, Modelltraining)
08. 3D-Modellierung (Text-to-3D, NeRF)
09. Robotik & Steuerung
Glossar
API (Programmierschnittstelle)
Backpropagation
Batch Size
Benchmark
Bias
Chain-of-Thought
ChatGPT
Confusion Matrix
Dataset (Datensatz)
Embedding
Epoch
F1-Score
Few-shot Learning
Fine-Tuning
Function Calling
Generalisierung
Gradient Descent
Halluzination
Inference Time
Kontextfenster (Context Window)
Latenz (Latency)
Learning Rate
Loss
Modell (Model)
Multimodalität
Overfitting (Überanpassung)
Prompt
Reasoning (Schlussfolgern)
Self-Attention
System Prompt
Temperature
Token
Token Limit
Tokenization (Tokenisierung)
Training
Transformer
Turing-Test
Validation
Zero-shot Chain-of-Thought
Zero-shot Learning
sidebar
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01. Meilensteine der KI
02. Grundbegriffe & Intelligenz
03. Ethik und Verantwortung
04. KI & Gesellschaft
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06. KI-Systemtypen
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02. Bild-KI (Text-to-Image)
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07. Synthetic Data (Testdaten, Modelltraining)
08. 3D-Modellierung (Text-to-3D, NeRF)
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· Zuletzt geändert: 2025/05/11 13:22 (Externe Bearbeitung)
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