Mathematische Verfahren oder Formeln, die in KI-Systemen verwendet werden, um Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Sie sind die Grundlage für viele KI-Anwendungen.

Der Prozess, bei dem Aufgaben, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden, von Maschinen oder Computern übernommen werden. KI wird häufig eingesetzt, um diese Prozesse effizienter zu gestalten.

Ein KI-gesteuertes Programm, das mit Menschen in natürlicher Sprache kommunizieren kann. Chatbots werden häufig in Kundendienst- oder Supportanwendungen eingesetzt.

Eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Deep Learning wird verwendet, um große Mengen an Daten zu analysieren und komplexe Muster zu erkennen, z. B. in der Bild- oder Spracherkennung.

Ein Netzwerk von physischen Geräten, Fahrzeugen, Haushaltsgeräten und anderen Objekten, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, um Daten auszutauschen und zu verarbeiten. KI wird oft verwendet, um diese Daten zu analysieren und intelligente Entscheidungen zu treffen.

Ein Teilbereich der KI, bei dem Computerprogramme aus Daten lernen und ihre Leistung verbessern, ohne explizit dafür programmiert zu werden. Es ist die Grundlage für viele Anwendungen von KI im Alltag.

Ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache beschäftigt. NLP wird verwendet, um Text und Sprache zu analysieren, zu verstehen und zu generieren, z. B. in Sprachassistenten wie Siri oder Alexa.

Der Einsatz von KI, um Inhalte, Empfehlungen oder Dienstleistungen an die individuellen Vorlieben und Bedürfnisse eines Nutzers anzupassen. Beispiele sind personalisierte Werbung, Musik- und Videoempfehlungen oder maßgeschneiderte Nachrichtenfeeds.

Der Bereich der Technologie, der sich mit der Konstruktion, dem Bau und dem Einsatz von Robotern beschäftigt. KI wird verwendet, um Roboter intelligenter zu machen, damit sie komplexe Aufgaben autonom ausführen können.

KI-gesteuerte Systeme, die natürliche Sprachbefehle verstehen und darauf reagieren können. Beispiele sind Amazon Alexa, Google Assistant und Apple Siri. Diese Assistenten können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, wie das Steuern von Smart-Home-Geräten, das Abspielen von Musik oder das Bereitstellen von Informationen.

Softwareprogramme, die KI nutzen, um Aufgaben zu automatisieren, Termine zu verwalten, E-Mails zu beantworten und andere administrative Aufgaben zu erledigen. Sie sind ähnlich wie Sprachassistenten, jedoch oft auf spezifische Anwendungen oder berufliche Kontexte ausgerichtet.

Ein Bereich der KI, der sich mit der automatischen Analyse und Interpretation von Bildern und Videos befasst. Anwendungen reichen von Gesichtserkennung über medizinische Bildgebung bis hin zu autonomem Fahren.

Eine Struktur, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist und in der Lage ist, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. KNNs sind das Herzstück vieler moderner KI-Anwendungen, insbesondere im Bereich des Deep Learning.

KI-basierte Systeme, die Nutzern Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte vorschlagen, basierend auf deren vergangenen Interaktionen und Vorlieben. Beispiele sind Netflix-Empfehlungen, Amazon-Produktvorschläge oder personalisierte Werbung auf Social-Media-Plattformen.

Fahrzeuge, die KI und Sensoren verwenden, um sich autonom im Straßenverkehr zu bewegen. Diese Autos analysieren ihre Umgebung in Echtzeit und treffen Entscheidungen, um sicher zu fahren, ohne menschliches Eingreifen.

Ein Zuhause, das mit vernetzten Geräten ausgestattet ist, die durch KI gesteuert werden können. Beispiele sind intelligente Thermostate, Beleuchtungssysteme, Sicherheitssysteme und Haushaltsgeräte, die durch Sprachbefehle oder Apps gesteuert werden können.

Eine KI-Technologie, die verwendet wird, um Gesichter in Bildern oder Videos zu erkennen und zu identifizieren. Sie wird in Sicherheitsanwendungen, zur Entsperrung von Geräten und in sozialen Medien verwendet.

Große Mengen an Daten, die analysiert werden, um Muster und Trends zu erkennen. KI wird häufig eingesetzt, um diese Daten effizient zu verarbeiten und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Diskussion über moralische Fragen und Verantwortung im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI. Dazu gehören Themen wie Datenschutz, Vorurteile in Algorithmen und die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt.