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Beim Thema Künstliche Intelligenz tauchen eine Menge Fachbegriffe auf. Hier kannst du nachschlagen und dich informieren. Natürlich gibt es auch einige Antworten auf die wichtigsten Fragen zu diesem Thema.
Hinweis: einige Texte wurden direkt von der künstlichen Intelligenz erstellt. Danke dafür.
Falls du Fragen zu ChatGPT hast, gibt es dafür eine ➥ eigene FAQ-Seite.
(Letzte Aktualisierung: 22.03.24)Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Mensch und Computer mittels natürlicher Sprache befasst. NLP zielt darauf ab, menschliche Sprache für Computer verständlich zu machen und umgekehrt.
NLP umfasst verschiedene Technologien und Methoden. Beispielsweise dient NLP dazu, natürliche Sprache zu analysieren und zu verstehen. Die Modelle können aber auch Sprache generieren, indem sie Texte verfassen, die wie von Menschen geschrieben wirken. Beispiele für solche Anwendungen sind Chatbots, automatisierte Schreibprogramme oder Sprachassistenten.
NLP-Modelle werden auch für die Übersetzungen verwendet.
NLP hat eine breite Anwendung in vielen Bereichen wie im E-Commerce, Gesundheitswesen, Finanzen, Bildung und anderen Branchen gefunden.
Die Augmented-Reality-Technologie (AR) ist eine Technologie, die digitale Informationen in die von dir wahrgenommene Welt einbettet. Dabei können diese Bilder, Videos und 3D-Modelle in Echtzeit auf die reale Welt projizieren.
Diese Technologie kann auf verschiedenen Geräten und speziellen Brillen ausgeführt werden.
Anwendungen von Augmented Reality umfassen unter anderem Spiele, Bildung, Medizin, Marketing und Unterhaltung. Ein bekanntes Beispiel für die AR-Technologie ist die App „Pokémon Go“, die digitale Pokémon in die reale Welt einbettet und es Spielern ermöglicht, diese zu fangen und zu trainieren.
Ein Prompt ist ein Satz oder einzelne Schlagwörter, die als Eingabe für ein KI-Tool wie Chatbot verwendet werden. Das Tool versucht im Anschluss, die Eingabe zu analysieren und zu verstehen, um daraufhin automatisch eine Antwort zu generieren. Das gilt auch für Texteingaben zum Generieren von KI-Bildern.
Open Source Software wird mit ihrem Quellcode veröffentlicht, der für alle zugänglich, einsehbar, nutzbar, veränderbar und weitergebbar ist. Es fallen keine Lizenzgebühren an. Open-Source-Software kann in der Regel kostenlos genutzt werden.
Die Open Source Initiative (OSI) ist eine Organisation, die Kriterien für Open Source Software festlegt. Die Entwicklung von Open Source Software erfolgt auf eine dezentrale und kollaborative Art und Weise, die auf Peer Review und der entsprechenden Community Produktion beruht.
Deep Learning ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung und ein Teilbereich des Machine Learnings. Es nutzt neuronale Netze, um große Datensätze zu analysieren. Die Funktionsweise der künstlichen neuronalen Netze ist in vielen Bereichen von dem biologischen neuronalen Netz inspiriert, das das menschliche Gehirn bildet. Deep Learning wird dazu genutzt, Bilder zu erkennen, Texte zu verstehen und Entscheidungen genauer zu tätigen.
Natürliche Sprachverarbeitung ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (NLP), das sich mit der Verarbeitung und Interpretation menschlicher Sprache beschäftigt.
Das Sprachmodell kann Texteingaben des Benutzers verstehen und passende Antworten generieren. Es kann auch für andere Anwendungen wie Textzusammenfassungen, automatische Übersetzungen und vieles mehr eingesetzt werden.
Es ist eine Sammlung statistischer Informationen, bezogen auf ein bestimmtes Vokabular. Dabei wird werden Vorhersagen über Wörter berechnet, indem Verbindungen zwischen einzelnen Wörtern und Wortkombinationen erkannt werden. Dabei lernt das Sprachmodell auch die Bedeutung von Wörtern und Wortkombinationen. Sprachmodelle werden im Bereich des Natural Language Processing (NLP) eingesetzt, um natürliche Sprache automatisch zu verarbeiten.
GPT-3, bzw. das neuere GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer) ist ein maschinelles Lernmodell, entwickelt von OpenAI. Es ist eine Weiterentwicklung des vorherigen Modells, das auf maschinellem Lernen aufbaut. GPT-x ist ein maschinelles Lernmodell, das natural language processing (NLP) verwendet, um auf natürlichsprachliche Eingaben zu reagieren. Es verwendet einen Transformer-Algorithmus, der es dem Modell ermöglicht, auf verschiedene Arten und Weisen zu lernen, indem er Erkennungsmuster in großen Datensätzen erkennt. GPT-x kann für verschiedene Aufgaben verwendet werden, wie z.B. Textgenerierung, Textklassifizierung, Automatisierung, Echtzeit-NLP und vielem mehr.
Der Text stammt von chat-GPT. chat-GPT nutzt GPT-3 und müsste eigentlich wissen, was das ist. Daher habe ich es mir erklären lassen.
Falls du weitere Fragen zu ChatGPT hast, habe ich dafür eine eigene Seite mit häufig gestellten Fragen.
GPT ist ein Sprachmodell, das Deep Learning verwendet. Ziel ist es, menschenähnliche Texte zu erzeugen. Beispielsweise basiert chatGPT und der Chat von Bing darauf. GPT wird auf einem großen Datensatz von Texten wie Büchern, Artikeln und Websites trainiert. Siehe auch GPT-4, das ist neu.
Ein Chatbot ist eine Anwendung, die Künstliche Intelligenz verwendet, um sich mit Menschen in natürlicher Sprache zu unterhalten. Der Chatbot verarbeitet diese Daten und antwortet dann. Er kann Texteingabe, Audioeingabe oder beides unterstützen.
Künstliche Intelligenz ermöglicht es uns, Bilder und Muster zu kreieren, die auf Textbeschreibungen, den sogenannten Prompts, basieren.
Aber was passiert, wenn Textelemente gewünscht sind, die direkt im Bild erscheinen sollen? Hier stößt man oft an Grenzen! Schau dir meinen Artikel darüber an und verstehe, weshalb Texte in von KI generierten Bildern nicht immer ideal wiedergegeben werden. Dennoch gibt es Fälle, in denen dies gelingt!
Du markierst Stellen innerhalb des Bildes. Diese werden dann durch die KI neu berechnet. So kannst du Dinge im Bild verschwinden lassen.
Mit Upscaling wird dein Bild vergrößert. Die KI berechnet es neu. So machst du beispielsweise aus einem 512x512 Pixel großem Bild ein 1.280 x 1.280 Pixel großes Bild.
Eine KI Funktion, bei der berechnet wird, wie ein Bild an den Rändern weiter gehen würde. Du kannst so das Format des Bildes ändern.
Falls etwas fehlt und du gerne Erklärungen dazu hättest, schreib einfach einen Kommentar.
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