Ende-zu-Ende Verschlüsselung
Die Ende-zu-Ende-Verschlüsselung (E2E-Verschlüsselung) ist eine Methode zur Sicherung von Kommunikation, bei der die übertragenen Daten nur von den Kommunikationspartnern selbst gelesen werden können. Dritte, einschließlich Dienstanbieter oder Hacker, haben selbst dann keinen Zugriff auf den u...
Erklärbare KI
Erklärbare Künstliche Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, XAI) bezieht sich auf die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI), die ihre Entscheidungsfindung und Funktionsweise verständlich und nachvollziehbar für Menschen macht. In den letzten Jahren hat die KI-Forschung e...
Fairness
Fairness ist ein entscheidendes Thema im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz (KI). In einer Welt, in der KI-Systeme zunehmend in verschiedenen Bereichen wie Rekrutierung, Kreditvergabe, Strafjustiz und sozialen Medien eingesetzt werden, ist es wichtig sicherzustellen, dass diese Systeme fai...
Generative Adversarial Networks
Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine Art von künstlicher Intelligenz (KI), die in den letzten Jahren zunehmend Aufmerksamkeit erlangt hat. GANs stellen eine Methode dar, um neue Daten zu generieren, indem sie zwei neuronale Netzwerke gegeneinander antreten lassen: den Generator und...
Generisches Lernen
Generisches Lernen bezieht sich auf eine Lernmethode, bei der Fähigkeiten und Kenntnisse erworben werden, die auf verschiedene Situationen und Aufgaben angewendet werden können. Es geht darum, übergeordnete Prinzipien, Konzepte und Strategien zu erlernen, die auf eine Vielzahl von Kontexten anw...
Hybride KI
Die hybride Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Ansatz, der verschiedene Techniken und Modelle der KI kombiniert, um fortschrittliche Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln. Sie vereint die Stärken unterschiedlicher KI-Ansätze, um eine verbesserte Leistung und Flexibilität zu erz...
Informationssicherheit
Die Informationssicherheit im Kontext von Künstlicher Intelligenz (KI) befasst sich mit der Gewährleistung des Schutzes von Informationen und Daten, die mit KI-Systemen verbunden sind. Angesichts des zunehmenden Einsatzes von KI-Technologien in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitsw...
Interpretierbarkeit
Die Interpretierbarkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit, die Entscheidungsprozesse und Ergebnisse von KI-Modellen zu verstehen und zu erklären. Mit dem zunehmenden Einsatz von komplexen und tiefen neuronalen Netzwerken in verschiedenen Bereichen wie Bilderke...
Junction Tree Algorithmus
Der Junction-Tree-Algorithmus, auch bekannt als Junction-Tree-Inferenz oder Junction-Tree-Propagation, ist ein Algorithmus aus dem Bereich der probabilistischen Graphmodellierung. Er wird verwendet, um Inferenzprobleme in probabilistischen grafischen Modellen zu lösen, insbesondere in Bayes'sch...
Konformitätserklärung bei KI-Systemen
Die Konformitätserklärung im Hinblick auf Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wichtiges Konzept, das im Rahmen der Entwicklung und des Einsatzes von KI-Systemen eine zentrale Rolle spielt. Eine Konformitätserklärung bezeichnet eine schriftliche Erklärung oder ein Dokument, in dem ein Unter...
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet den Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Maschinen und Systemen befasst, die in der Lage sind, definierte Aufgaben eigenständig zu lösen. KI-Systeme werden durch Algorithmen und umfangreiche Datenmengen trainiert, um Muster zu erkennen...
Künstliches Neuronales Netz
Ein künstliches neuronales Netz (KNN) ist ein fundamentaler Bestandteil der Künstlichen Intelligenz (KI). Es handelt sich um ein informationsverarbeitendes System, das durch die Nachbildung des biologischen Gehirns in der Lage ist, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen, zu lernen und z...
Lernende Systeme
Lernende Systeme sind eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen und Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Diese Systeme haben in den letzten Jahren eine enorme Bedeutung erlangt und finden in verschiedenen Be...
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Techniken befasst, die es Computern ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und Aufgaben zu automatisieren, ohne explizit programmiert zu werden. Es basiert auf der Idee, dass C...
Modell
Ein Modell ist eine abstrakte Darstellung oder Repräsentation eines realen oder fiktiven Systems, das es einer Künstlichen Intelligenz ermöglicht, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu erfüllen. Es bildet die Grundlage für den Lernprozess und die Funktionsweise von KI-Al...
Multi-Faktor-Authentifikation
Die Multi-Faktor-Authentifikation (MFA) ist ein hochentwickeltes Sicherheitskonzept, das als Reaktion auf die steigenden Anforderungen an die Cybersicherheit entwickelt wurde. Ihr Ziel ist es, die Zugangssicherheit zu digitalen Systemen, Plattformen oder Diensten durch die gleichzeitige Überprüfu...
Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich mit der Verarbeitung, Interpretation und Generierung von natürlicher Sprache durch Computer befasst. Das Hauptziel von NLP besteht darin, Computern die Fähigkeit zu geben, menschliche Sprache zu ver...
Online- und Datenstrom-Lernverfahren
Das Online- und Datenstrom-Lernverfahren bezieht sich auf eine spezifische Art des maschinellen Lernens, bei dem Modelle kontinuierlich und inkrementell aus einem Datenstrom lernen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Batch-Lernverfahren, bei denen das Modell auf einem festen Datensatz trainiert wird...
Overfitting im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI)
Überanpassung, auch als Overfitting bezeichnet, ist ein weit verbreitetes Phänomen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens. Es tritt auf, wenn ein KI-Modell so stark auf die spezifischen Merkmale und Muster in den Trainingsdaten eingeht, dass es Schwierigkeiten ...
Präzision von KI-Lösungen
Präzision ist eine Bewertungsmetrik, die in der künstlichen Intelligenz verwendet wird, um die Genauigkeit eines Modells oder eines Klassifikators bei der Identifizierung von relevanten Elementen zu messen. Es ist ein Maß dafür, wie gut das Modell falsch-positive Ergebnisse vermeidet.
Ber...
