Beschreibung: A/B-Testing ist eine Methode, bei der zwei Versionen eines KI-Systems verglichen werden, um festzustellen, welche besser funktioniert. Dabei erhalten zwei Gruppen von Nutzern unterschiedliche Versionen des KI-Algorithmus, und ihre Reaktionen werden verglichen.

• Definition: Ein Experiment, bei dem zwei Versionen eines KI-Modells getestet werden.

• Anwendung: Optimierung von KI-Modellen durch Vergleich der Performance.

• Zweck: Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von KI-Systemen.

• Beispiel: Testen verschiedener Empfehlungsalgorithmen auf einer E-Commerce-Website.

Beschreibung: Abschreibung ist der Prozess der Wertminderung von KI-Hardware und -Software über deren Nutzungsdauer. Dieser Prozess berücksichtigt den Wertverlust aufgrund von Abnutzung und Alterung, um eine genauere finanzielle Darstellung zu gewährleisten.

• Definition: Schrittweise Reduktion des Buchwerts eines Vermögensgegenstands.

• Anwendung: Finanzmanagement von KI-Investitionen.

• Zweck: Genauere Darstellung der finanziellen Lage und Planung von Ersatzinvestitionen.

• Beispiel: Abschreibung eines Servers, der für KI-Projekte genutzt wird.

Beschreibung: Aktivierungsfunktionen sind mathematische Funktionen in neuronalen Netzen, die entscheiden, ob ein Neuron aktiviert wird. Sie verarbeiten die gewichteten Eingaben und sind entscheidend für das Lernen komplexer Muster.

• Definition: Mathematische Funktionen wie Sigmoid, Tanh und ReLU.

• Anwendung: Ermöglichen neuronalen Netzen, Muster zu lernen und Vorhersagen zu treffen.

• Zweck: Verbesserung der Lernfähigkeit und Genauigkeit von KI-Modellen.

• Beispiel: Verwendung der ReLU-Aktivierungsfunktion in einem neuronalen Netz zur Bildklassifizierung.

Beschreibung: Aktives Lernen ist eine Technik, bei der ein KI-Modell gezielt nach neuen, informativen Datenpunkten fragt, um seine Leistung zu verbessern. Dies erhöht die Effizienz des Lernprozesses.

• Definition: Methode des maschinellen Lernens, bei der das Modell die wichtigsten Datenpunkte auswählt.

• Anwendung: Auswahl der relevantesten Daten zur Verbesserung der Modellleistung.

• Zweck: Beschleunigung des Lernprozesses und Verbesserung der Modellgenauigkeit.

• Beispiel: Ein KI-Modell fragt gezielt nach zusätzlichen Bildern von Kategorien, in denen es noch unsicher ist.

Beschreibung: Adversarial Training ist eine Technik, um KI-Modelle widerstandsfähiger gegen absichtliche Täuschungsangriffe zu machen. Dabei werden manipulierte Daten während des Trainings verwendet.

• Definition: Training mit absichtlich veränderten Daten zur Robustheitssteigerung.

• Anwendung: Schutz von KI-Systemen vor bösartigen Angriffen.

• Zweck: Erhöhung der Sicherheit und Verlässlichkeit von KI-Modellen.

• Beispiel: Training eines Bilderkennungsmodells mit manipulierten Bildern zur Erhöhung der Robustheit.

Beschreibung: Ein Agent in der KI ist ein autonomes System, das in einer Umgebung handelt, um bestimmte Ziele zu erreichen. Es kann eigenständig Entscheidungen treffen und auf Veränderungen reagieren.

• Definition: Ein autonomes Software- oder Hardwaresystem, das Aufgaben ausführt.

• Anwendung: Verwendung in Robotik, Software-Bots und intelligenten Assistenten.

• Zweck: Automatisierung und Optimierung von Aufgaben ohne menschliches Eingreifen.

• Beispiel: Ein intelligenter persönlicher Assistent wie Siri oder Alexa.

Beschreibung: Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Anweisungen zur Lösung spezifischer Probleme oder zur Automatisierung von Aufgaben in der KI. Algorithmen bilden die Grundlage für die Entwicklung von KI-Modellen.

• Definition: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung von Berechnungen oder Datenverarbeitungen.

• Anwendung: Entwicklung und Ausführung von KI-Modellen und -Prozessen.

• Zweck: Effiziente und genaue Ausführung von Aufgaben durch KI-Systeme.

• Beispiel: Ein Sortieralgorithmus ordnet Daten, um sie besser analysieren zu können.

Beschreibung: Anomalieerkennung ist der Prozess der Identifizierung ungewöhnlicher oder abnormer Muster in Daten durch KI. Diese Technik hilft, Betrug, Sicherheitsverletzungen oder Fehler frühzeitig zu erkennen.

• Definition: Techniken zur Identifizierung von Datenpunkten, die nicht der Norm entsprechen.

• Anwendung: Erkennung von Betrug, Sicherheitsverletzungen oder Fehlern.

• Zweck: Frühzeitige Identifizierung und Behandlung unerwarteter Ereignisse.

• Beispiel: Ein KI-System entdeckt ungewöhnliche Transaktionen, um potenziellen Betrug aufzudecken.

Beschreibung: Eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) ermöglicht es verschiedenen Softwareprogrammen und KI-Modellen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen. APIs erleichtern die Integration von KI-Diensten.

• Definition: Satz von Regeln und Definitionen zur Kommunikation zwischen Softwareprogrammen.

• Anwendung: Integration und Datenaustausch zwischen KI-Diensten und bestehenden Systemen.

• Zweck: Vereinfachung der Nutzung und Integration von KI-Funktionen.

• Beispiel: Eine API wird genutzt, um ein KI-Modell in eine mobile App zu integrieren.

Beschreibung: Assoziationsregeln in der KI helfen dabei, Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen in großen Datensätzen zu erkennen. Sie werden häufig im maschinellen Lernen verwendet, um Muster zu identifizieren.

• Definition: Techniken der Datenanalyse zur Entdeckung von Beziehungen zwischen Variablen.

• Anwendung: Erkennung von Mustern, die Vorhersagen oder Entscheidungen unterstützen.

• Zweck: Verbesserung der Analysefähigkeit von KI-Systemen.

• Beispiel: Erkennen von Produkten, die häufig zusammen gekauft werden, zur Verbesserung von Produktempfehlungen.

Beschreibung: Artificial General Intelligence (AGI) bezeichnet eine Form der künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen, zu lernen und durchzuführen, die ein Mensch bewältigen kann.

• Definition: KI-Systeme, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzen.

• Anwendung: Zukunftsvision, bei der KI vielseitige Aufgaben lösen kann.

• Zweck: Schaffung einer KI, die flexibel und universell einsetzbar ist.

• Beispiel: Ein Roboter, der verschiedene Berufe ausüben kann, ähnlich wie ein Mensch.

Beschreibung: Artificial Intelligence (AI) ist der Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Systemen befasst, die menschenähnliche Intelligenz aufweisen. Diese Systeme können lernen, schlussfolgern und Probleme lösen.

• Definition: Die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen.

• Anwendung: Sprachassistenten, Bildverarbeitung, Datenanalyse.

• Zweck: Automatisierung und Verbesserung von Prozessen.

• Beispiel: Ein Chatbot, der Kundenanfragen beantwortet.

Beschreibung: Ein Artificial Neural Network (ANN) ist ein von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriertes Computermodell, das aus miteinander verbundenen Knoten besteht. Es wird zur Mustererkennung und Datenklassifikation verwendet.

• Definition: Ein Netzwerk von künstlichen Neuronen zur Verarbeitung von Daten.

• Anwendung: Bild- und Spracherkennung, Prognosen.

• Zweck: Erkennen und Verarbeiten komplexer Datenmuster.

• Beispiel: Ein ANN, das Handschrift erkennt und digitalisiert.

Beschreibung: Aufsichtsbehaftetes Lernen ist ein maschinelles Lernverfahren, bei dem ein Modell anhand von gelabelten Trainingsdaten trainiert wird. Das Ziel ist es, aus den Eingabedaten Vorhersagen für neue, unbekannte Daten zu treffen.

• Definition: Lernen mit vorab bekannten und gelabelten Daten.

• Anwendung: Klassifikation und Regression.

• Zweck: Erstellung genauer Vorhersagemodelle.

• Beispiel: Ein Modell, das E-Mails als „Spam“ oder „Nicht-Spam“ klassifiziert.

Beschreibung: Augmented Reality (AR) kombiniert die reale Welt mit digitalen Informationen. AR-Systeme überlagern computergenerierte Bilder, Texte oder andere Daten auf die physische Umgebung des Nutzers.

• Definition: Technologie zur Überlagerung der realen Welt mit digitalen Inhalten.

• Anwendung: Spiele, Navigation, Bildung.

• Zweck: Verbesserung der Benutzererfahrung durch zusätzliche Informationen.

• Beispiel: AR-Apps, die historische Informationen zu Sehenswürdigkeiten anzeigen.

Beschreibung: Automatisiertes Lernen ist der Prozess, bei dem KI-Systeme ohne menschliches Eingreifen lernen und sich verbessern können. Es nutzt Algorithmen, um Muster in Daten zu erkennen und daraus zu lernen.

• Definition: Selbstständiges Lernen von KI-Systemen aus Daten.

• Anwendung: Anpassung an neue Daten ohne menschliche Hilfe.

• Zweck: Erhöhung der Effizienz und Genauigkeit von KI-Modellen.

• Beispiel: Ein System, das automatisch neue Trends in sozialen Medien erkennt.

Beschreibung: Autoencoder sind spezielle neuronale Netze, die dazu verwendet werden, Daten auf effiziente Weise zu komprimieren und wiederherzustellen. Sie lernen, wichtige Merkmale der Daten zu extrahieren.

• Definition: Neuronale Netze zur Datenkomprimierung und -wiederherstellung.

• Anwendung: Datenreduktion, Anomalieerkennung.

• Zweck: Verbesserung der Datenverarbeitung und -speicherung.

• Beispiel: Verwendung von Autoencodern zur Bildkomprimierung.

Beschreibung: Autonomes Fahren bezieht sich auf Fahrzeuge, die mithilfe von KI und Sensoren selbstständig navigieren und fahren können, ohne dass ein menschlicher Fahrer eingreifen muss.

• Definition: Fahrzeuge, die ohne menschliche Steuerung fahren.

• Anwendung: Selbstfahrende Autos, Lieferdrohnen.

• Zweck: Erhöhung der Verkehrssicherheit und Effizienz.

• Beispiel: Ein selbstfahrendes Auto, das Passagiere sicher an ihr Ziel bringt.

Beschreibung: Automated Machine Learning (AutoML) automatisiert den Prozess der Modellentwicklung im maschinellen Lernen. Es hilft, die besten Algorithmen und Parameter ohne menschliches Eingreifen zu finden.

• Definition: Automatisierung des maschinellen Lernprozesses.

• Anwendung: Schnellere Entwicklung von ML-Modellen.

• Zweck: Vereinfachung und Beschleunigung der Modellgenerierung.

• Beispiel: Eine AutoML-Plattform, die automatisch das beste Modell für einen Datensatz auswählt.

Beschreibung: Autonomous Systems sind Systeme, die ohne menschliches Eingreifen arbeiten können. Sie nutzen KI, um Entscheidungen zu treffen und Aktionen durchzuführen, die normalerweise menschliches Eingreifen erfordern würden.

• Definition: Selbstständige Systeme, die unabhängig operieren.

• Anwendung: Robotik, Drohnen, industrielle Automatisierung.

• Zweck: Effizienzsteigerung und Reduktion menschlicher Arbeitslast.

• Beispiel: Ein autonomer Roboter, der Lagerhäuser verwaltet und Bestellungen erfüllt.

Beschreibung: Der Attention Mechanism ist ein Konzept in der Künstlichen Intelligenz, das es einem Modell ermöglicht, sich auf relevante Teile der Eingabedaten zu konzentrieren. Dies verbessert die Verarbeitung von Informationen in Aufgaben wie maschineller Übersetzung und Bildbeschreibung.

• Definition: Ein Mechanismus, der es Modellen ermöglicht, sich auf wichtige Teile der Daten zu konzentrieren.

• Anwendung: Maschinelle Übersetzung, Bildbeschreibung, Sprachverarbeitung.

• Zweck: Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von KI-Modellen.

• Beispiel: Verwendung in Transformer-Modellen wie BERT für natürlichsprachliche Aufgaben.

Beschreibung: Artificial Life ist der Bereich der KI, der die Schaffung von synthetischen Systemen erforscht, die biologische Prozesse und Verhaltensweisen nachahmen. Ziel ist es, das Verständnis des Lebens zu vertiefen und neue Technologien zu entwickeln.

• Definition: Schaffung von synthetischen Systemen, die biologische Prozesse imitieren.

• Anwendung: Forschung, Robotik, Evolutionäre Algorithmen.

• Zweck: Verständnis und Nachbildung von Lebensprozessen.

• Beispiel: Simulationen von Evolution und natürlichen Ausleseprozessen.

Beschreibung: AI Ethics beschäftigt sich mit den moralischen und ethischen Fragen, die durch den Einsatz von KI-Systemen aufgeworfen werden. Dazu gehören Themen wie Fairness, Transparenz, Datenschutz und die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI.

• Definition: Der Bereich, der sich mit ethischen Fragen rund um KI befasst.

• Anwendung: Entwicklung und Einsatz von KI-Systemen.

• Zweck: Sicherstellen, dass KI-Systeme fair, transparent und verantwortungsbewusst sind.

• Beispiel: Erstellung von Richtlinien für den fairen Einsatz von KI im Personalwesen.

Beschreibung: Backpropagation ist ein Algorithmus zur Anpassung der Gewichte in neuronalen Netzen, um den Fehler zu minimieren. Dieser Prozess ist entscheidend für das Training tiefer neuronaler Netze.

• Definition: Ein Algorithmus zur Gewichtsaktualisierung in neuronalen Netzen.

• Anwendung: Training von neuronalen Netzen.

• Zweck: Minimierung des Fehlers durch Anpassung der Gewichte.

• Beispiel: Verwendung in Deep-Learning-Modellen für Bild- und Spracherkennung.

Beschreibung: Ein Batch ist eine Gruppe von Trainingsbeispielen, die zusammen an ein neuronales Netz weitergegeben werden. Das Training in Batches beschleunigt den Lernprozess und stabilisiert die Gewichtsaktualisierungen.

• Definition: Eine Gruppe von Trainingsbeispielen, die zusammen verarbeitet werden.

• Anwendung: Training neuronaler Netze.

• Zweck: Beschleunigung und Stabilisierung des Trainingsprozesses.

• Beispiel: Verwendung von Mini-Batches im Stochastic Gradient Descent.

Beschreibung: Ein Bayesian Belief Network ist ein grafisches Modell, das probabilistische Beziehungen zwischen Variablen darstellt. Es wird verwendet, um Unsicherheiten und Kausalitäten in Daten zu modellieren.

• Definition: Ein grafisches Modell zur Darstellung probabilistischer Abhängigkeiten.

• Anwendung: Diagnose, Vorhersagen, Entscheidungsfindung.

• Zweck: Modellierung von Unsicherheiten und kausalen Beziehungen.

• Beispiel: Verwendung in medizinischen Diagnosesystemen.

Beschreibung: Bayesian Inference ist eine Methode zur Aktualisierung von Wahrscheinlichkeiten basierend auf neuen Daten. Sie nutzt den Bayes'schen Satz, um bestehendes Wissen mit neuen Beobachtungen zu kombinieren.

• Definition: Methode zur Aktualisierung von Wahrscheinlichkeiten unter Verwendung des Bayes'schen Satzes.

• Anwendung: Statistik, maschinelles Lernen, Entscheidungsfindung.

• Zweck: Verbesserung der Vorhersagen durch Integration neuer Daten.

• Beispiel: Aktualisierung von Wettervorhersagen basierend auf neuen Daten.

Beschreibung: Bayesian Optimization ist eine Technik zur Optimierung von Funktionen, die teuer zu evaluieren sind. Sie verwendet probabilistische Modelle, um die vielversprechendsten Punkte zu identifizieren, die als nächstes evaluiert werden sollten.

• Definition: Optimierungstechnik, die probabilistische Modelle verwendet.

• Anwendung: Hyperparameter-Tuning in maschinellen Lernmodellen.

• Zweck: Effiziente Optimierung teurer Funktionen.

• Beispiel: Optimierung der Hyperparameter eines neuronalen Netzes.

Beschreibung: Bayesian Statistics ist ein Ansatz zur statistischen Analyse, der den Bayes'schen Satz verwendet, um Wahrscheinlichkeiten zu aktualisieren. Es ermöglicht die Integration von Vorwissen mit neuen Daten.

• Definition: Statistischer Ansatz basierend auf dem Bayes'schen Satz.

• Anwendung: Datenanalyse, maschinelles Lernen, Entscheidungsfindung.

• Zweck: Verbesserung der statistischen Vorhersagen durch Kombination von Vorwissen und neuen Daten.

• Beispiel: Verwendung in klinischen Studien zur Anpassung von Behandlungsstrategien.

Beschreibung: Bayesian Networks sind grafische Modelle, die probabilistische Abhängigkeiten zwischen Variablen darstellen. Sie werden verwendet, um komplexe Unsicherheiten und kausale Beziehungen zu modellieren.

• Definition: Grafische Modelle zur Darstellung probabilistischer Abhängigkeiten.

• Anwendung: Diagnose, Vorhersagen, Entscheidungsfindung.

• Zweck: Modellierung von Unsicherheiten und kausalen Beziehungen.

• Beispiel: Einsatz in automatisierten Diagnosesystemen für medizinische Zwecke.

Beschreibung: Behavioral Cloning ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Modell das Verhalten eines menschlichen Benutzers imitiert. Diese Methode wird häufig in der Robotik und im autonomen Fahren verwendet.

• Definition: Imitation des Verhaltens eines menschlichen Benutzers durch ein KI-Modell.

• Anwendung: Robotik, autonomes Fahren, Spiele.

• Zweck: Automatisierung von Aufgaben durch Nachahmung menschlichen Verhaltens.

• Beispiel: Ein autonomes Fahrzeug, das das Fahrverhalten eines menschlichen Fahrers lernt und imitiert.

Beschreibung: Bias in der Künstlichen Intelligenz bezieht sich auf systematische Fehler oder Verzerrungen in Daten oder Algorithmen, die zu unfairen oder ungenauen Ergebnissen führen können. Dies kann durch unausgewogene Datensätze oder fehlerhafte Modellierungsansätze verursacht werden.

• Definition: Systematische Verzerrungen in Daten oder Modellen.

• Anwendung: Datenanalyse, maschinelles Lernen.

• Zweck: Vermeidung von unfairen oder ungenauen Ergebnissen.

• Beispiel: Ein Gesichtserkennungssystem, das bei bestimmten Ethnien schlechter abschneidet.

Beschreibung: Big Data bezieht sich auf extrem große und komplexe Datensätze, die mit traditionellen Datenverarbeitungstechniken nicht effizient analysiert werden können. Diese Datenmengen erfordern spezielle Technologien und Methoden zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse.

• Definition: Sehr große und komplexe Datensätze.

• Anwendung: Datenanalyse, maschinelles Lernen, Geschäftsanalyse.

• Zweck: Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datenmengen.

• Beispiel: Analyse von Social-Media-Daten zur Erkennung von Trends.

Beschreibung: Bioinformatics ist ein interdisziplinäres Feld, das biologische Daten mit Techniken aus der Informatik und Statistik analysiert. Es wird verwendet, um komplexe biologische Systeme zu verstehen und zu modellieren.

• Definition: Analyse biologischer Daten mit informatischen Methoden.

• Anwendung: Genomik, Proteomik, medizinische Forschung.

• Zweck: Verständnis und Modellierung biologischer Systeme.

• Beispiel: Sequenzierung und Analyse von DNA-Daten.

Beschreibung: Bioinspired Computing ist ein Ansatz in der Informatik, der sich an natürlichen biologischen Prozessen orientiert, um effiziente Algorithmen und Systeme zu entwickeln. Beispiele sind genetische Algorithmen und neuronale Netze.

• Definition: Algorithmen und Systeme, die von biologischen Prozessen inspiriert sind.

• Anwendung: Optimierung, maschinelles Lernen.

• Zweck: Entwicklung effizienter und robuster Lösungen.

• Beispiel: Ein genetischer Algorithmus zur Optimierung komplexer Probleme.

Beschreibung: Eine Black Box in der KI ist ein System oder Modell, dessen interne Funktionsweise nicht transparent ist. Benutzer sehen nur die Eingaben und Ausgaben, ohne zu wissen, wie das System diese Ergebnisse erzeugt.

• Definition: Ein undurchsichtiges System, dessen interne Funktionsweise unbekannt ist.

• Anwendung: Neuronale Netze, maschinelles Lernen.

• Zweck: Nutzung leistungsfähiger Modelle ohne detailliertes Verständnis der Funktionsweise.

• Beispiel: Ein tiefes neuronales Netz, dessen Entscheidungsprozess schwer nachvollziehbar ist.

Beschreibung: Eine Boltzmann Machine ist ein stochastisches neuronales Netz, das zur Optimierung komplexer Probleme verwendet wird. Sie basiert auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und kann durch Energieabbau Muster erkennen.

• Definition: Stochastisches neuronales Netz zur Mustererkennung.

• Anwendung: Optimierung, Mustererkennung.

• Zweck: Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

• Beispiel: Verwendung in der Bild- und Spracherkennung.

Beschreibung: Boosting ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der mehrere schwache Modelle kombiniert werden, um ein starkes Modell zu erzeugen. Dies verbessert die Vorhersagegenauigkeit erheblich.

• Definition: Kombination mehrerer schwacher Modelle zu einem starken Modell.

• Anwendung: Klassifikation, Regression.

• Zweck: Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.

• Beispiel: AdaBoost zur Verbesserung der Klassifikationsleistung.

Beschreibung: Bounded Rationality ist ein Konzept, das besagt, dass die Entscheidungsfindung von Menschen und Maschinen durch begrenzte Informationen und Rechenkapazitäten eingeschränkt ist. Es zielt darauf ab, realistische Modelle des Entscheidungsverhaltens zu entwickeln.

• Definition: Begrenzte Rationalität aufgrund eingeschränkter Informations- und Rechenressourcen.

• Anwendung: Entscheidungsfindung, Verhaltensökonomie.

• Zweck: Entwicklung realistischer Entscheidungsmodelle.

Beschreibung: Ein Chatbot ist ein KI-gesteuertes Programm, das menschliche Gespräche simuliert und automatisiert. Chatbots werden häufig in Kundendienstanwendungen eingesetzt, um Anfragen zu beantworten und Aufgaben zu automatisieren.

• Definition: KI-Programm zur Simulation und Automatisierung von Gesprächen.

• Anwendung: Kundendienst, Informationsabruf.

• Zweck: Automatisierung und Verbesserung der Benutzerinteraktion.

• Beispiel: Ein Kundenservice-Chatbot, der Fragen beantwortet und Probleme löst.

Beschreibung: Klassifikation ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der Daten in vordefinierte Kategorien eingeteilt werden. Sie wird verwendet, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

• Definition: Einteilung von Daten in vordefinierte Kategorien.

• Anwendung: Spam-Erkennung, Bildklassifikation.

• Zweck: Erkennung und Vorhersage von Mustern in Daten.

• Beispiel: Ein Modell, das E-Mails als „Spam“ oder „Nicht-Spam“ klassifiziert.

11. Cluster Analysis / Clustering

Beschreibung: Clustering ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Datenpunkte in Gruppen (Cluster) eingeteilt werden, die sich voneinander unterscheiden, aber innerhalb der Gruppe ähnlich sind. Dies hilft, Strukturen und Muster in Daten zu entdecken.

• Definition: Gruppierung von Datenpunkten in ähnliche Cluster.

• Anwendung: Kundensegmentierung, Mustererkennung.

• Zweck: Entdeckung von Strukturen und Mustern in Daten.

• Beispiel: Clustering von Kunden basierend auf ihrem Kaufverhalten zur gezielten Marketingansprache.

Beschreibung: Cognitive Computing bezieht sich auf Systeme, die menschliche Denkprozesse nachahmen. Diese Systeme verwenden Technologien wie maschinelles Lernen, Mustererkennung und natürliche Sprachverarbeitung, um komplexe Probleme zu lösen.

• Definition: Systeme, die menschliche Denkprozesse simulieren.

• Anwendung: Entscheidungsfindung, Datenanalyse.

• Zweck: Unterstützung bei der Lösung komplexer Probleme durch Nachahmung menschlicher Denkprozesse.

• Beispiel: IBM Watson, das natürliche Sprache versteht und medizinische Diagnosen unterstützt.

Beschreibung: Collaborative Filtering ist eine Methode zur Empfehlung von Inhalten, die auf den Vorlieben und Verhaltensweisen von Benutzern basiert. Es nutzt Ähnlichkeiten zwischen Benutzern oder Produkten, um personalisierte Empfehlungen zu geben.

• Definition: Methode zur Empfehlung von Inhalten basierend auf Benutzerverhalten.

• Anwendung: Empfehlungsdienste, E-Commerce.

• Zweck: Personalisierung von Empfehlungen.

• Beispiel: Netflix empfiehlt Filme basierend auf den Sehgewohnheiten ähnlicher Nutzer.

Beschreibung: Computer Vision ist ein Bereich der KI, der sich mit der Verarbeitung und Analyse von Bildern und Videos befasst. Ziel ist es, visuelle Daten so zu interpretieren, wie es ein Mensch tun würde.

• Definition: Verarbeitung und Analyse von visuellen Daten.

• Anwendung: Gesichtserkennung, autonome Fahrzeuge.

• Zweck: Interpretation und Analyse visueller Informationen.

• Beispiel: Ein autonomes Auto erkennt Verkehrszeichen und Fußgänger.

Beschreibung: Convolutional Neural Networks (CNN) sind spezielle neuronale Netze, die hauptsächlich für die Verarbeitung von Bilddaten verwendet werden. Sie erkennen Muster und Merkmale in Bildern durch Faltungsoperationen.

• Definition: Neuronale Netze zur Verarbeitung von Bilddaten.

• Anwendung: Bildklassifikation, Objekterkennung.

• Zweck: Erkennung von Mustern in visuellen Daten.

• Beispiel: Ein CNN, das Katzenbilder von Hunden unterscheidet.

Beschreibung: Cross-Validation ist eine Technik zur Bewertung der Leistungsfähigkeit eines maschinellen Lernmodells. Es teilt die Daten in Trainings- und Testsets auf und wiederholt dies mehrfach, um die Modellleistung zu validieren.

• Definition: Technik zur Bewertung von Modellleistung durch Datenaufteilung.

• Anwendung: Modellbewertung, Hyperparameter-Tuning.

• Zweck: Sicherstellen, dass das Modell auf neuen Daten gut generalisiert.

• Beispiel: Verwendung von k-facher Kreuzvalidierung zur Auswahl des besten Modells.

Beschreibung: Curiosity-Driven Learning ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem Modelle darauf trainiert werden, aus Neugierde zu lernen. Dies fördert die Entdeckung neuer Informationen und verbessert die Lernfähigkeit.

• Definition: Lernansatz, der auf Neugier basiert.

• Anwendung: Robotik, spielerisches Lernen.

• Zweck: Förderung von Exploration und Entdeckung.

• Beispiel: Ein Roboter, der neue Wege erkundet, weil er neugierig ist.

Beschreibung: Causal Inference ist der Prozess, bei dem Ursache-Wirkungs-Beziehungen aus Daten abgeleitet werden. Diese Methode wird verwendet, um zu verstehen, wie verschiedene Variablen miteinander interagieren.

• Definition: Ableitung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen aus Daten.

• Anwendung: Medizinische Studien, Sozialwissenschaften.

• Zweck: Verständnis von Interaktionen zwischen Variablen.

• Beispiel: Analyse, ob eine neue Behandlung die Genesungsrate verbessert.

Beschreibung: Cognitive Architectures sind theoretische Modelle, die die Struktur und Prozesse des menschlichen Geistes nachbilden. Sie dienen als Grundlage für die Entwicklung komplexer KI-Systeme.

• Definition: Theoretische Modelle zur Nachbildung des menschlichen Geistes.

• Anwendung: Entwicklung komplexer KI-Systeme.

• Zweck: Verständnis und Nachbildung menschlicher Denkprozesse.

• Beispiel: ACT-R, eine kognitive Architektur zur Modellierung menschlicher Kognition.

Beschreibung: Computational Intelligence umfasst Techniken wie neuronale Netze, Fuzzy-Logik und evolutionäre Algorithmen, um intelligente Systeme zu entwickeln. Diese Ansätze basieren auf biologischen und kognitiven Prinzipien.

• Definition: Intelligente Systeme basierend auf biologischen und kognitiven Prinzipien.

• Anwendung: Optimierung, Mustererkennung.

• Zweck: Entwicklung robuster und anpassungsfähiger Systeme.

• Beispiel: Ein evolutionärer Algorithmus zur Optimierung von Maschinenparametern.

Beschreibung: Constraint Satisfaction Problems (CSP) sind Probleme, bei denen Lösungen gefunden werden müssen, die eine Reihe von Einschränkungen erfüllen. Sie werden häufig in der KI zur Planung und Terminierung verwendet.

• Definition: Probleme, bei denen Lösungen Einschränkungen erfüllen müssen.

• Anwendung: Planung, Terminierung.

• Zweck: Finden optimaler Lösungen unter gegebenen Einschränkungen.

• Beispiel: Ein Zeitplan, der alle Ressourcen- und Zeitbeschränkungen berücksichtigt.

Beschreibung: Contextual Bandits sind ein Ansatz im Bereich des Reinforcement Learning, bei dem Entscheidungen basierend auf Kontextinformationen getroffen werden. Sie helfen, optimale Aktionen in sich ändernden Umgebungen zu finden.

• Definition: Reinforcement Learning Ansatz basierend auf Kontextinformationen.

• Anwendung: Online-Werbung, Personalisierung.

• Zweck: Finden optimaler Aktionen in variablen Kontexten.

• Beispiel: Ein Empfehlungssystem, das basierend auf dem Nutzerverhalten optimale Inhalte vorschlägt.

Beschreibung: Concept Drift bezieht sich auf Änderungen in den Datenmustern über die Zeit. Modelle müssen angepasst werden, um weiterhin genaue Vorhersagen zu treffen, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern.

• Definition: Änderungen in den Datenmustern über die Zeit.

• Anwendung: Echtzeit-Datenanalyse, Finanzmärkte.

• Zweck: Aufrechterhaltung der Modellgenauigkeit bei sich ändernden Daten.

• Beispiel: Anpassung eines Betrugserkennungsmodells an neue Betrugsmuster.

Beschreibung: Cognitive Load bezieht sich auf die Menge an geistiger Anstrengung, die erforderlich ist, um eine Aufgabe zu erledigen. In der KI wird es verwendet, um Systeme zu entwickeln, die die kognitive Belastung für Benutzer minimieren.

• Definition: Menge an geistiger Anstrengung für eine Aufgabe.

• Anwendung: Benutzerfreundlichkeit, Systemdesign.

• Zweck: Minimierung der kognitiven Belastung für Benutzer.

• Beispiel: Ein Benutzerinterface, das Informationen klar und einfach präsentiert, um die kognitive Belastung zu reduzieren.

Beschreibung: Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das auf neuronalen Netzen mit vielen Schichten basiert. Diese Technik ermöglicht es, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und hochentwickelte Modelle zu erstellen.

• Definition: Maschinelles Lernen mit tiefen neuronalen Netzen.

• Anwendung: Bild- und Spracherkennung, Übersetzung.

• Zweck: Erkennen komplexer Muster in großen Datenmengen.

• Beispiel: Ein tiefes neuronales Netz, das Gesichter in Bildern erkennt.

Beschreibung: Ein Decision Tree ist ein baumartiges Modell, das zur Entscheidungsfindung verwendet wird. Es teilt Daten in immer kleinere Gruppen auf, basierend auf bestimmten Entscheidungsregeln.

• Definition: Baumartiges Modell zur Entscheidungsfindung.

• Anwendung: Klassifikation, Regression.

• Zweck: Einfache und transparente Entscheidungsfindung.

• Beispiel: Ein Entscheidungsbaum, der Kreditwürdigkeitsentscheidungen trifft.

Beschreibung: Data Mining ist der Prozess der Entdeckung von Mustern und Zusammenhängen in großen Datensätzen. Es kombiniert Techniken aus Statistik, maschinellem Lernen und Datenbanken.

• Definition: Entdeckung von Mustern in großen Datensätzen.

• Anwendung: Geschäftsanalyse, Forschung.

• Zweck: Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten.

• Beispiel: Analyse von Verkaufsdaten zur Erkennung von Kaufmustern.

Beschreibung: Ein Digitaler Zwilling ist eine virtuelle Repräsentation eines physischen Objekts oder Systems. Er wird verwendet, um Daten zu analysieren und Simulationen durchzuführen, um die Leistung zu optimieren.

• Definition: Virtuelle Repräsentation eines physischen Objekts.

• Anwendung: Industrie, Gesundheitswesen, Stadtplanung.

• Zweck: Optimierung der Leistung und Vorhersage von Problemen.

• Beispiel: Ein digitaler Zwilling eines Windkraftwerks zur Überwachung und Optimierung der Leistung.

Beschreibung: Die Dempster-Shafer-Theorie ist ein mathematischer Rahmen für das Kombinieren von Evidenz aus verschiedenen Quellen, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu bestimmen. Sie wird in Situationen mit Unsicherheit angewendet.

• Definition: Mathematischer Rahmen zur Kombination von Evidenz.

• Anwendung: Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.

• Zweck: Erhöhung der Genauigkeit von Vorhersagen durch Kombinieren von Evidenz.

• Beispiel: Fusionsanalyse in der medizinischen Diagnostik zur Bestimmung von Krankheitswahrscheinlichkeiten.

Beschreibung: Dynamic Programming ist eine Methode zur Lösung komplexer Probleme durch Zerlegung in einfachere Teilprobleme. Es wird häufig zur Optimierung und zur Lösung von Problemen mit überlappenden Unterproblemen verwendet.

• Definition: Methode zur Lösung komplexer Probleme durch Zerlegung.

• Anwendung: Optimierung, Routenplanung.

• Zweck: Effiziente Lösung komplexer Probleme.

• Beispiel: Der Algorithmus von Bellman-Ford zur Berechnung der kürzesten Wege in einem Graphen.

Beschreibung: Deep Reinforcement Learning kombiniert tiefes Lernen mit Reinforcement Learning, um Modelle zu trainieren, die durch Interaktionen mit der Umgebung lernen. Dies ermöglicht es, komplexe Entscheidungsprobleme zu lösen.

• Definition: Kombination von Deep Learning und Reinforcement Learning.

• Anwendung: Spiele, Robotik, autonome Systeme.

• Zweck: Lösung komplexer Entscheidungsprobleme durch Interaktion.

• Beispiel: AlphaGo, das Spiel Go durch selbstständiges Lernen meisterte.

Beschreibung: Data Augmentation ist eine Technik, bei der bestehende Daten künstlich erweitert werden, um die Menge an Trainingsdaten zu erhöhen. Dies hilft, die Robustheit und Genauigkeit von Modellen zu verbessern.

• Definition: Künstliche Erweiterung von Trainingsdaten.

• Anwendung: Bild- und Sprachverarbeitung.

• Zweck: Verbesserung der Modellgenauigkeit durch mehr Trainingsdaten.

• Beispiel: Spiegeln und Drehen von Bildern, um die Datenmenge für ein Bildklassifizierungsmodell zu erhöhen.

Beschreibung: Data Imputation ist der Prozess des Ersetzens fehlender Daten durch geschätzte Werte. Dies ermöglicht es, unvollständige Datensätze für die Analyse zu nutzen.

• Definition: Ersetzen fehlender Daten durch geschätzte Werte.

• Anwendung: Datenanalyse, maschinelles Lernen.

• Zweck: Nutzung unvollständiger Datensätze.

• Beispiel: Auffüllen fehlender Werte in einem Datensatz für eine Verkaufsprognose.

Beschreibung: Data Labeling ist der Prozess der Zuweisung von Labels zu Rohdaten, damit maschinelle Lernmodelle darauf trainiert werden können. Es ist ein wichtiger Schritt im überwachten Lernen.

• Definition: Zuweisung von Labels zu Rohdaten.

• Anwendung: Überwachtes Lernen, Bildklassifikation.

• Zweck: Vorbereitung von Daten für das Training von Modellen.

• Beispiel: Labeln von Bildern als „Hund“ oder „Katze“ für ein Klassifizierungsmodell.

Beschreibung: Data Science umfasst Methoden und Techniken zur Extraktion von Wissen und Erkenntnissen aus Daten. Es kombiniert Statistik, Informatik und Fachwissen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.

• Definition: Methoden zur Wissens- und Erkenntnisgewinnung aus Daten.

• Anwendung: Geschäftsanalyse, wissenschaftliche Forschung.

• Zweck: Unterstützung bei datengestützten Entscheidungen.

• Beispiel: Analyse von Kundendaten zur Verbesserung von Marketingstrategien.

Beschreibung: Data Wrangling ist der Prozess der Bereinigung, Transformation und Strukturierung von Rohdaten in ein benutzerfreundliches Format. Es ist ein wichtiger Schritt vor der Analyse.

• Definition: Bereinigung und Transformation von Rohdaten.

• Anwendung: Datenanalyse, Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen.

• Zweck: Erstellung eines benutzerfreundlichen Datenformats.

• Beispiel: Bereinigung eines Datensatzes durch Entfernen von Duplikaten und Korrektur von Fehlern.

Beschreibung: Dimensionality Reduction ist eine Technik, die die Anzahl der Zufallsvariablen unter Beibehaltung der relevanten Informationen reduziert. Sie wird verwendet, um die Datenverarbeitung zu erleichtern und die Modellleistung zu verbessern.

• Definition: Reduzierung der Anzahl der Zufallsvariablen in einem Datensatz.

• Anwendung: Datenvisualisierung, maschinelles Lernen.

• Zweck: Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Modellen.

• Beispiel: Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Reduzierung der Dimensionen eines Bilddatensatzes.

Beschreibung: Ein Decision Support System (DSS) ist ein computergestütztes System, das Unternehmen und Einzelpersonen bei der Entscheidungsfindung unterstützt. Es analysiert Daten und bietet Berichte, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

• Definition: Computergestütztes System zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.

• Anwendung: Geschäftsanalysen, medizinische Diagnosen.

• Zweck: Unterstützung bei der Entscheidungsfindung durch Datenanalyse und Berichte.

• Beispiel: Ein DSS, das Finanzdaten analysiert und Investitionsempfehlungen gibt.

Beschreibung: Data Fusion ist der Prozess der Integration mehrerer Datenquellen, um eine umfassendere und genauere Sicht auf die Daten zu erhalten. Es verbessert die Qualität der Informationen und die Entscheidungsfindung.

• Definition: Integration mehrerer Datenquellen.

• Anwendung: Sensorfusion, Überwachungssysteme.

• Zweck: Verbesserung der Datenqualität und Entscheidungsfindung.

• Beispiel: Kombination von Radar- und Kameradaten zur besseren Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen.

Beschreibung: Digital Ethics befasst sich mit den ethischen Fragen und Herausforderungen, die durch den Einsatz digitaler Technologien entstehen. Es umfasst Datenschutz, Sicherheit und die Auswirkungen auf die Gesellschaft.

• Definition: Ethische Fragen und Herausforderungen digitaler Technologien.

• Anwendung: Datenschutz, Sicherheit, ethischer Einsatz von KI.

• Zweck: Sicherstellen, dass digitale Technologien fair und verantwortungsvoll eingesetzt werden.

• Beispiel: Entwicklung von Richtlinien für den verantwortungsvollen Umgang mit Nutzerdaten.

Beschreibung: Edge Computing bezeichnet die Verarbeitung von Daten am Rande des Netzwerks, nahe den Datenquellen. Es reduziert die Latenz und entlastet zentrale Rechenzentren.

• Definition: Datenverarbeitung am Netzwerkrand.

• Anwendung: Internet der Dinge (IoT), autonome Systeme.

• Zweck: Reduzierung der Latenz und Entlastung zentraler Rechenzentren.

• Beispiel: Echtzeit-Datenverarbeitung in selbstfahrenden Autos zur schnellen Reaktion auf Straßenbedingungen.

Beschreibung: Embedding ist eine Technik im maschinellen Lernen, die hochdimensionale Daten in niedrigere Dimensionen projiziert. Es wird häufig in der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet.

• Definition: Projektion hochdimensionaler Daten in niedrigere Dimensionen.

• Anwendung: Natürliche Sprachverarbeitung, Empfehlungssysteme.

• Zweck: Reduzierung der Datenkomplexität und Verbesserung der Modellleistung.

• Beispiel: Wort-Embeddings wie Word2Vec zur Darstellung von Wörtern in Vektorräumen

Beschreibung: Emotionserkennung bezieht sich auf die Fähigkeit von KI-Systemen, menschliche Emotionen aus Daten wie Gesichtsausdrücken, Stimmen oder Texten zu erkennen. Sie wird in Bereichen wie Kundendienst und Gesundheitswesen eingesetzt.

• Definition: Erkennung menschlicher Emotionen durch KI-Systeme.

• Anwendung: Kundendienst, Gesundheitswesen, Marketing.

• Zweck: Verbesserung der Interaktion und Anpassung an Benutzerbedürfnisse.

• Beispiel: Ein Callcenter-System, das die Emotionen des Anrufers erkennt und entsprechend reagiert.

Beschreibung: Ensemble Learning ist eine Methode, bei der mehrere Modelle kombiniert werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Die Idee ist, dass die Kombination mehrerer Modelle bessere Ergebnisse liefert als ein einzelnes Modell.

• Definition: Kombination mehrerer Modelle zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.

• Anwendung: Klassifikation, Regression.

• Zweck: Erhöhung der Modellgenauigkeit durch Kombination von Vorhersagen.

• Beispiel: Random Forest, ein Ensemble aus mehreren Entscheidungsbäumen.

Beschreibung: Evolutionäre Algorithmen sind Optimierungsverfahren, die auf den Prinzipien der natürlichen Selektion und Evolution basieren. Sie werden verwendet, um optimale Lösungen für komplexe Probleme zu finden.

• Definition: Optimierungsverfahren basierend auf natürlicher Selektion und Evolution.

• Anwendung: Optimierung, maschinelles Lernen.

• Zweck: Finden optimaler Lösungen für komplexe Probleme.

• Beispiel: Genetische Algorithmen zur Optimierung von Maschinenparametern.

Beschreibung: Expertensysteme sind KI-Systeme, die das Wissen und die Entscheidungsregeln von Experten nutzen, um komplexe Probleme zu lösen. Sie werden in Bereichen wie Medizin, Recht und Technik eingesetzt.

• Definition: KI-Systeme, die Expertenwissen und Entscheidungsregeln nutzen.

• Anwendung: Medizinische Diagnosen, Rechtsberatung, technische Unterstützung.

• Zweck: Lösung komplexer Probleme durch Nutzung von Expertenwissen.

• Beispiel: Ein medizinisches Diagnosesystem, das auf der Grundlage von Symptomen und Testergebnissen Diagnosen stellt.

Beschreibung: Explainable AI (XAI) bezieht sich auf KI-Modelle, die ihre Entscheidungen und Vorhersagen für Menschen verständlich machen. Dies fördert das Vertrauen und die Transparenz in KI-Systemen.

• Definition: KI-Modelle, die Entscheidungen und Vorhersagen erklären können.

• Anwendung: Medizin, Justiz, Finanzwesen.

• Zweck: Förderung von Vertrauen und Transparenz in KI-Systemen.

• Beispiel: Ein Modell, das die Gründe für eine Kreditentscheidung erläutert.

Beschreibung: Embodied AI ist ein Bereich der KI, der sich mit intelligenten Systemen befasst, die physische Interaktionen mit ihrer Umgebung haben. Dies umfasst Robotik und autonome Systeme.

• Definition: Intelligente Systeme mit physischen Interaktionen.

• Anwendung: Robotik, autonome Fahrzeuge.

• Zweck: Verbesserung der Interaktion und Anpassung an reale Umgebungen.

• Beispiel: Ein Roboter, der selbstständig Objekte greifen und bewegen kann.

Beschreibung: Empirical Risk Minimization (ERM) ist ein Prinzip im maschinellen Lernen, das darauf abzielt, die Fehlerrate eines Modells auf den Trainingsdaten zu minimieren. Es bildet die Grundlage vieler Lernalgorithmen.

• Definition: Minimierung der Fehlerrate auf den Trainingsdaten.

• Anwendung: Modelltraining, maschinelles Lernen.

• Zweck: Verbesserung der Modellgenauigkeit durch Fehlerminimierung.

• Beispiel: Verwendung von ERM beim Training eines Klassifikationsmodells.

Beschreibung: End-to-End Learning ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem ein Modell direkt von Rohdaten zu den gewünschten Ausgaben lernt, ohne manuelle Zwischenstufen. Dies wird häufig in der Bild- und Sprachverarbeitung verwendet.

• Definition: Direktes Lernen von Rohdaten zu Ausgaben ohne Zwischenstufen.

• Anwendung: Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung.

• Zweck: Vereinfachung des Lernprozesses und Verbesserung der Leistung.

• Beispiel: Ein Sprachmodell, das direkt von Audiodaten zu Textübersetzungen lernt.

Beschreibung: Evolutionary Computation ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der auf evolutionären Prinzipien wie Mutation, Rekombination und Selektion basiert, um Probleme zu lösen. Es umfasst evolutionäre Algorithmen und genetische Programmierung.

• Definition: Lösung von Problemen basierend auf evolutionären Prinzipien.

• Anwendung: Optimierung, maschinelles Lernen.

• Zweck: Entwicklung robuster und adaptiver Lösungen.

• Beispiel: Einsatz evolutionärer Algorithmen zur Entwicklung effizienter Netzwerktopologien.

Beschreibung: Event Detection ist der Prozess, bei dem bestimmte Ereignisse oder Muster in Datenströmen in Echtzeit identifiziert werden. Dies wird in verschiedenen Bereichen wie Überwachung, Sicherheit und Marketing eingesetzt.

• Definition: Identifikation bestimmter Ereignisse in Datenströmen.

• Anwendung: Überwachung, Sicherheit, Marketing.

• Zweck: Früherkennung und Reaktion auf wichtige Ereignisse.

• Beispiel: Erkennen von ungewöhnlichen Aktivitäten in Überwachungskameras.

Beschreibung: Early Stopping ist eine Technik im maschinellen Lernen, bei der das Training eines Modells gestoppt wird, wenn die Leistung auf einem Validierungsdatensatz nicht mehr verbessert wird. Dies hilft, Überanpassung zu vermeiden.

• Definition: Beenden des Modelltrainings, wenn keine Verbesserung mehr auftritt.

• Anwendung: Modelltraining, maschinelles Lernen.

• Zweck: Vermeidung von Überanpassung (Overfitting).

• Beispiel: Stoppen des Trainings eines neuronalen Netzes, wenn die Genauigkeit auf dem Validierungsdatensatz stagniert.

Beschreibung: Elastic Net ist eine Regularisierungstechnik, die sowohl L1- als auch L2-Regularisierung kombiniert, um die Modellkomplexität zu kontrollieren und Überanpassung zu vermeiden. Es wird häufig in der linearen Regression verwendet.

• Definition: Kombination von L1- und L2-Regularisierung zur Kontrolle der Modellkomplexität.

• Anwendung: Lineare Regression, maschinelles Lernen.

• Zweck: Vermeidung von Überanpassung und Verbesserung der Generalisierung.

• Beispiel: Verwendung von Elastic Net zur Auswahl relevanter Merkmale in einem Datensatz.

Beschreibung: Evolutionary Robotics ist ein Forschungsfeld, das evolutionäre Algorithmen zur Entwicklung und Optimierung von Roboterdesigns und Verhaltensweisen verwendet. Roboter lernen und entwickeln sich durch simulierte Evolution.

• Definition: Verwendung evolutionärer Algorithmen zur Entwicklung von Robotern.

• Anwendung: Robotik, KI-Forschung.

• Zweck: Entwicklung effizienter und adaptiver Roboterdesigns.

• Beispiel: Entwicklung eines Roboters, der sich in einer unbekannten Umgebung zurechtfindet.

Beschreibung: Ein False Positive tritt auf, wenn ein Modell fälschlicherweise ein Ereignis oder Muster erkennt, das nicht vorhanden ist. Dies ist ein häufiges Problem in Klassifikationssystemen.

• Definition: Fälschlicherweise als positiv erkanntes Ereignis oder Muster.

• Anwendung: Klassifikationssysteme, medizinische Diagnostik.

• Zweck: Vermeidung von Fehlalarmen.

• Beispiel: Ein Spam-Filter markiert eine legitime E-Mail als Spam.

Beschreibung: Ein False Negative tritt auf, wenn ein Modell ein vorhandenes Ereignis oder Muster nicht erkennt. Dies kann zu verpassten Chancen oder unentdeckten Problemen führen.

• Definition: Nicht erkanntes Ereignis oder Muster, das tatsächlich vorhanden ist.

• Anwendung: Klassifikationssysteme, Sicherheitsüberwachung.

• Zweck: Vermeidung verpasster Erkennungen.

• Beispiel: Ein medizinisches Diagnosesystem übersieht eine Krebsdiagnose.

Beschreibung: Fault Detection and Diagnosis (FDD) ist der Prozess der Erkennung und Diagnose von Fehlern in Systemen. Es wird in vielen Bereichen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Sicherheit eingesetzt.

• Definition: Erkennung und Diagnose von Systemfehlern.

• Anwendung: Industrie, Maschinenwartung, Luftfahrt.

• Zweck: Verbesserung der Zuverlässigkeit und Sicherheit.

• Beispiel: Erkennung und Diagnose von Maschinenfehlern in einer Fertigungsanlage.

Beschreibung: Feature Engineering ist der Prozess der Erstellung neuer Merkmale aus Rohdaten, um die Leistung von maschinellen Lernmodellen zu verbessern. Es erfordert Fachwissen und Kreativität.

• Definition: Erstellung neuer Merkmale aus Rohdaten.

• Anwendung: Maschinelles Lernen, Datenanalyse.

• Zweck: Verbesserung der Modellleistung.

• Beispiel: Erstellung eines Merkmals aus dem Verhältnis von zwei bestehenden Variablen.

Beschreibung: Federated Learning ist ein maschinelles Lernverfahren, bei dem mehrere dezentrale Geräte zusammenarbeiten, um ein gemeinsames Modell zu trainieren, ohne dass Daten zentralisiert werden müssen. Dies verbessert den Datenschutz.

• Definition: Dezentrales Training eines gemeinsamen Modells ohne Datenzentralisierung.

• Anwendung: Datenschutz, verteiltes Lernen.

• Zweck: Verbesserung des Datenschutzes und Nutzung dezentraler Daten.

• Beispiel: Training eines Modells auf Mobilgeräten, ohne die Daten zu übertragen.

Beschreibung: Forward Kinematics ist eine Methode in der Robotik, die verwendet wird, um die Position und Orientierung von Roboterarmen basierend auf ihren Gelenkwinkeln zu berechnen.

• Definition: Berechnung der Position und Orientierung von Roboterarmen basierend auf Gelenkwinkeln.

• Anwendung: Robotik, Animation.

• Zweck: Steuerung und Planung von Roboterbewegungen.

• Beispiel: Berechnung der Handposition eines Roboterarms, um ein Objekt zu greifen.

Beschreibung: Function Approximation ist die Methode, bei der eine Funktion angenähert wird, um komplexe Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben zu modellieren. Es wird häufig in maschinellen Lernalgorithmen verwendet.

• Definition: Annäherung einer Funktion zur Modellierung komplexer Beziehungen.

• Anwendung: Maschinelles Lernen, Optimierung.

• Zweck: Modellierung komplexer Datenbeziehungen.

• Beispiel: Verwendung von neuronalen Netzen zur Annäherung nichtlinearer Funktionen.

Beschreibung: Fuzzy Logic ist eine Form der Logik, die unscharfe Mengen und unscharfe Variablen verwendet, um unsicheres oder ungenaues Wissen zu modellieren. Sie wird in Regelungssystemen und Entscheidungsprozessen eingesetzt.

• Definition: Logik, die unscharfe Mengen und Variablen verwendet.

• Anwendung: Regelungssysteme, Entscheidungsprozesse.

• Zweck: Modellierung unsicheren oder ungenauen Wissens.

• Beispiel: Ein Fuzzy-Logik-Regler zur Steuerung der Raumtemperatur.

Beschreibung: Feature Extraction ist der Prozess der Reduktion der Dimensionen eines Datensatzes durch Extraktion relevanter Merkmale. Dies verbessert die Effizienz und Genauigkeit von Modellen.

• Definition: Extraktion relevanter Merkmale zur Reduktion der Dimensionen eines Datensatzes.

• Anwendung: Bild- und Textverarbeitung, maschinelles Lernen.

• Zweck: Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Modellen.

• Beispiel: Extraktion von Kanten und Texturen aus Bildern für die Bildklassifikation.

Beschreibung: Feature Selection ist der Prozess der Auswahl der wichtigsten Merkmale aus einem Datensatz, um die Modellleistung zu verbessern und die Berechnungskosten zu senken. Es hilft, überflüssige und irrelevante Daten zu entfernen.

• Definition: Auswahl der wichtigsten Merkmale aus einem Datensatz.

• Anwendung: Datenanalyse, maschinelles Lernen.

• Zweck: Verbesserung der Modellleistung und Reduktion der Berechnungskosten.

• Beispiel: Auswahl der besten Variablen für eine Regression, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.

Beschreibung: Few-Shot Learning ist eine Methode im maschinellen Lernen, bei der Modelle mit nur wenigen Trainingsbeispielen lernen können. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen Daten knapp sind.

• Definition: Lernen von Modellen mit wenigen Trainingsbeispielen.

• Anwendung: Bild- und Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen.

• Zweck: Lernen unter Datenknappheit.

• Beispiel: Ein Modell, das nach dem Lernen aus wenigen Bildern neue Objekte erkennen kann.

Beschreibung: Fuzzy Clustering ist eine Methode zur Gruppierung von Datenpunkten, bei der jeder Punkt mehreren Clustern zugeordnet werden kann, basierend auf einer Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit. Dies ermöglicht flexiblere Datenanalysen.

• Definition: Gruppierung von Datenpunkten mit Mehrfachzugehörigkeit zu Clustern.

• Anwendung: Bildverarbeitung, Mustererkennung.

• Zweck: Handhabung unscharfer

• Verwendung von Fuzzy C-Means Clustering zur Segmentierung von Kunden basierend auf Kaufverhalten, wobei ein Kunde teilweise mehreren Segmenten zugeordnet sein kann. 

Beschreibung: Formal Verification ist eine mathematische Methode zur Überprüfung der Korrektheit von Systemen und Software. Es verwendet formale Methoden, um sicherzustellen, dass ein System spezifizierte Eigenschaften erfüllt.

• Definition: Mathematische Methode zur Überprüfung der Systemkorrektheit.

• Anwendung: Verifikation von Software und Hardware.

• Zweck: Sicherstellung der Korrektheit und Zuverlässigkeit von Systemen.

• Beispiel: Verifikation von Sicherheitsprotokollen in Netzwerksystemen.

Beschreibung: Ein Fuzzy Inference System (FIS) ist ein Entscheidungsmodell, das Fuzzy-Logik verwendet, um unscharfe und ungenaue Daten zu verarbeiten. Es wird in Steuerungssystemen und Entscheidungsunterstützung verwendet.

• Definition: Entscheidungsmodell basierend auf Fuzzy-Logik.

• Anwendung: Steuerungssysteme, Entscheidungsunterstützung.

• Zweck: Verarbeitung unscharfer und ungenauer Daten.

• Beispiel: Ein FIS zur Regelung der Temperatur in einem Klimatisierungssystem.

Beschreibung: Functional Data Analysis (FDA) befasst sich mit der Analyse von Daten, die als Funktionen oder Kurven dargestellt werden. Es wird verwendet, um Muster und Trends in zeitlich oder räumlich kontinuierlichen Daten zu erkennen.

• Definition: Analyse von Daten, die als Funktionen dargestellt werden.

• Anwendung: Zeitreihenanalyse, Bildverarbeitung.

• Zweck: Erkennung von Mustern und Trends in kontinuierlichen Daten.

• Beispiel: Analyse von Wachstumskurven bei Pflanzen über die Zeit.

Beschreibung: Ein Gaussian Process (GP) ist ein statistisches Modell, das verwendet wird, um Verteilungen über Funktionen zu definieren. Es wird häufig für die Regression und Optimierung in maschinellen Lernmodellen verwendet.

• Definition: Statistisches Modell zur Definition von Verteilungen über Funktionen.

• Anwendung: Regression, Optimierung.

• Zweck: Vorhersage und Unsicherheitsbewertung in Modellen.

• Beispiel: Vorhersage von Aktienkursen mit Unsicherheitsabschätzung.

Beschreibung: General Artificial Intelligence (GAI) bezieht sich auf KI-Systeme, die in der Lage sind, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen und auszuführen, die ein Mensch bewältigen kann. Es strebt nach universeller Intelligenz.

• Definition: KI-Systeme mit universeller Intelligenz.

• Anwendung: Universelle Problemlösung, Adaptivität.

• Zweck: Entwicklung von KI-Systemen mit menschenähnlichen Fähigkeiten.

• Beispiel: Ein Roboter, der verschiedene Berufe ausüben kann.

Beschreibung: Generative Adversarial Networks (GANs) sind ein Paar neuronaler Netze, die gegeneinander arbeiten, um realistische Daten zu erzeugen. Ein Netzwerk generiert Daten, während das andere versucht, echte von gefälschten Daten zu unterscheiden.

• Definition: Paar neuronaler Netze zur Generierung realistischer Daten.

• Anwendung: Bild- und Videoerzeugung, Datenaugmentation.

• Zweck: Erzeugung realistischer Daten zur Verwendung in verschiedenen Anwendungen.

• Beispiel: Erzeugung realistischer Bilder von nicht existierenden Personen

Beschreibung: Genetische Algorithmen sind Optimierungsverfahren, die auf den Prinzipien der natürlichen Selektion basieren. Sie werden verwendet, um optimale Lösungen für komplexe Probleme zu finden, indem sie Populationen von Lösungen über Generationen hinweg entwickeln.

• Definition: Optimierungsverfahren basierend auf natürlicher Selektion.

• Anwendung: Optimierung, maschinelles Lernen.

• Zweck: Finden optimaler Lösungen für komplexe Probleme.

• Beispiel: Optimierung des Layouts von Schaltkreisen.

Beschreibung: Genetic Programming ist eine Methode zur Evolution von Computerprogrammen zur Lösung von Problemen. Es verwendet Prinzipien der natürlichen Selektion und Genetik, um Programme zu entwickeln, die spezifische Aufgaben erfüllen.

• Definition: Evolution von Computerprogrammen zur Problemlösung.

• Anwendung: Algorithmusentwicklung, Optimierung.

• Zweck: Entwicklung von Programmen zur Erfüllung spezifischer Aufgaben.

• Beispiel: Entwicklung eines Programms zur Steuerung eines Roboters.

Beschreibung: Ein Goal-Based Agent ist ein intelligentes System, das Entscheidungen trifft, um bestimmte Ziele zu erreichen. Es bewertet seine Handlungen basierend auf dem Fortschritt in Richtung dieser Ziele.

• Definition: Intelligentes System zur Erreichung spezifischer Ziele.

• Anwendung: Robotik, autonome Systeme.

• Zweck: Erreichung vorgegebener Ziele durch gezielte Aktionen.

• Beispiel: Ein autonomes Fahrzeug, das ein Ziel erreicht, indem es Hindernisse umgeht.

Beschreibung: Gradient Descent ist ein Optimierungsalgorithmus, der verwendet wird, um die Parameter eines Modells zu aktualisieren, um den Fehler zu minimieren. Es berechnet die Gradienten der Fehlerfunktion und passt die Parameter entsprechend an.

• Definition: Optimierungsalgorithmus zur Minimierung des Fehlers.

• Anwendung: Training neuronaler Netze, maschinelles Lernen.

• Zweck: Verbesserung der Modellgenauigkeit durch Fehlerminimierung.

• Beispiel: Verwendung von Gradient Descent zur Aktualisierung der Gewichte in einem neuronalen Netz.

Beschreibung: Ein Graphical User Interface (GUI) ist eine visuelle Schnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, mit einem Computersystem zu interagieren. Es verwendet Symbole, Fenster und Menüs, um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen.

• Definition: Visuelle Schnittstelle zur Interaktion mit Computersystemen.

• Anwendung: Softwareanwendungen, Betriebssysteme.

• Zweck: Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Interaktivität.

Beschreibung: Eine Graphics Processing Unit (GPU) ist ein spezialisierter Prozessor, der für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. GPUs werden häufig zur Beschleunigung von KI- und maschinellen Lernaufgaben verwendet.

• Definition: Spezialisierter Prozessor für parallele Datenverarbeitung.

• Anwendung: KI, maschinelles Lernen, Grafikverarbeitung.

• Zweck: Beschleunigung der Datenverarbeitung durch parallele Verarbeitung.

• Beispiel: Verwendung von GPUs zur Beschleunigung des Trainings tiefer neuronaler Netze.

Beschreibung: Graph Neural Networks (GNNs) sind neuronale Netze, die speziell für die Verarbeitung von Graphstrukturen entwickelt wurden. Sie können Muster und Beziehungen in Netzwerken und Graphen erkennen.

• Definition: Neuronale Netze zur Verarbeitung von Graphstrukturen.

• Anwendung: Soziale Netzwerke, Molekülstrukturen.

• Zweck: Erkennung von Mustern und Beziehungen in Graphdaten.

• Beispiel: Ein GNN, das Vorhersagen über die Bindungsaffinität von Molekülen trifft.

Beschreibung: Grid Search ist eine Methode zur Hyperparameter-Optimierung, bei der ein Modell mit verschiedenen Kombinationen von Hyperparametern trainiert und bewertet wird, um die beste Kombination zu finden.

• Definition: Methode zur Hyperparameter-Optimierung.

• Anwendung: Modelltraining, maschinelles Lernen.

• Zweck: Finden der besten Hyperparameter-Kombination für ein Modell.

• Beispiel: Verwendung von Grid Search zur Optimierung der Parameter eines SVM-Modells.

Beschreibung: Grounded Theory ist eine qualitative Forschungsmethode, die darauf abzielt, Theorien aus den Daten zu entwickeln, anstatt Hypothesen zu testen. Es ist datengetrieben und wird häufig in den Sozialwissenschaften verwendet.

• Definition: Qualitative Forschungsmethode zur Theorieentwicklung aus Daten.

• Anwendung: Sozialwissenschaften, Verhaltensforschung.

• Zweck: Entwicklung neuer Theorien basierend auf empirischen Daten.

• Beispiel: Erforschung der sozialen Interaktionen in Online-Communities.

Beschreibung: Guided Policy Search ist eine Methode im Reinforcement Learning, bei der ein optimaler Politikansatz durch geleitete Suche in der Aktionsraumumgebung gelernt wird. Dies verbessert die Stabilität und Effizienz des Lernprozesses.

• Definition: Methode im Reinforcement Learning zur geleiteten Suche nach optimalen Politiken.

• Anwendung: Robotik, Steuerungssysteme.

• Zweck: Verbesserung der Stabilität und Effizienz des Lernens.

• Beispiel: Training eines Roboters, der durch geleitete Suche lernt, Objekte zu greifen.

Beschreibung: Ein Gaussian Mixture Model (GMM) ist ein probabilistisches Modell, das eine Mischung mehrerer Gaußscher Verteilungen zur Darstellung komplexer Datenstrukturen verwendet. Es wird häufig für die Clustering-Analyse verwendet.

• Definition: Probabilistisches Modell, das eine Mischung von Gaußschen Verteilungen verwendet.

• Anwendung: Clustering, Dichteschätzung.

• Zweck: Darstellung komplexer Datenstrukturen.

• Beispiel: Verwendung von GMMs zur Segmentierung von Bildern.

Beschreibung: Goal-Oriented Chatbots sind spezialisierte KI-gestützte Assistenten, die darauf abzielen, spezifische Aufgaben oder Ziele zu erreichen, wie z.B. Buchungen, Support-Anfragen oder Informationsbereitstellung.

• Definition: KI-gestützte Assistenten zur Erreichung spezifischer Aufgaben.

• Anwendung: Kundensupport, Buchungssysteme.

• Zweck: Automatisierung und Verbesserung der Benutzerinteraktion.

• Beispiel: Ein Chatbot, der Hotelreservierungen durchführt.

Beschreibung: Graph Theory ist ein Bereich der Mathematik, der sich mit der Untersuchung von Graphen beschäftigt, die aus Knoten und Kanten bestehen. Sie wird in vielen Bereichen der Informatik und KI verwendet.

• Definition: Bereich der Mathematik zur Untersuchung von Graphen.

• Anwendung: Netzwerkanalyse, Routenplanung.

• Zweck: Analyse von Netzwerken und Beziehungen.

• Beispiel: Verwendung der Graphentheorie zur Optimierung von Verkehrsnetzen.

Beschreibung: Hardware-beschleunigte KI bezieht sich auf die Nutzung spezialisierter Hardware wie GPUs, TPUs und FPGAs, um KI- und maschinelle Lernaufgaben zu beschleunigen.

• Definition: Nutzung spezialisierter Hardware zur Beschleunigung von KI-Aufgaben.

• Anwendung: Training und Inferenz von KI-Modellen.

• Zweck: Erhöhung der Geschwindigkeit und Effizienz von KI-Berechnungen.

• Beispiel: Einsatz von GPUs zur Beschleunigung des Trainings tiefer neuronaler Netze.

Beschreibung: Heuristik ist ein Ansatz zur Problemlösung, der praktische Methoden oder „Daumenregeln“ verwendet, um schnelle und oft ausreichende Lösungen für komplexe Probleme zu finden.

• Definition: Praktische Methoden zur schnellen Problemlösung.

• Anwendung: Optimierung, Entscheidungsfindung.

• Zweck: Finden schneller und ausreichender Lösungen für komplexe Probleme.

• Beispiel: Verwendung einer Heuristik zur Lösung des Handlungsreisenden-Problems.

Beschreibung: Hierarchische KI-Systeme organisieren Wissen und Entscheidungsprozesse in mehreren Ebenen oder Hierarchien. Dies erleichtert die Verarbeitung komplexer Informationen und verbessert die Entscheidungsfindung.

• Definition: Organisation von Wissen und Entscheidungsprozessen in Hierarchien.

• Anwendung: Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung.

• Zweck: Verarbeitung komplexer Informationen und Verbesserung der Entscheidungsfindung.

• Beispiel: Ein hierarchisches neuronales Netz zur Objekterkennung in Bildern.

Beschreibung: Hierarchisches Reinforcement-Lernen ist ein Ansatz im Reinforcement Learning, bei dem Lernaufgaben in hierarchische Teilaufgaben unterteilt werden. Dies erleichtert das Lernen und die Generalisierung.

• Definition: Reinforcement Learning mit hierarchischer Aufgabenstruktur.

• Anwendung: Robotik, autonome Systeme.

• Zweck: Erleichterung des Lernens und der Generalisierung komplexer Aufgaben.

• Beispiel: Ein Roboter, der lernt, eine Tür zu öffnen, indem er die Aufgabe in kleinere Schritte zerlegt.

Beschreibung: Ein Hidden Markov Model (HMM) ist ein statistisches Modell, das zeitlich abhängige Daten analysiert. Es wird häufig für Sprach- und Mustererkennung verwendet.

• Definition: Statistisches Modell zur Analyse zeitlich abhängiger Daten.

• Anwendung: Sprach- und Mustererkennung.

• Zweck: Modellierung von Sequenzen und Vorhersagen.

• Beispiel: Verwendung von HMMs zur Spracherkennung.

Beschreibung: Human-in-the-Loop bezieht sich auf Systeme, bei denen menschliche Eingaben in den Lern- und Entscheidungsprozess von KI-Modellen einbezogen werden, um deren Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

• Definition: Einbeziehung menschlicher Eingaben in den KI-Entscheidungsprozess.

• Anwendung: Überwachtes Lernen, Modellanpassung.

• Zweck: Verbesserung der Leistung und Genauigkeit von KI-Modellen.

• Beispiel: Ein System zur medizinischen Diagnose, bei dem Ärzte die Entscheidungen der KI überprüfen und anpassen.

Beschreibung: Hyperparameter sind Parameter, die die Struktur und das Verhalten eines maschinellen Lernmodells steuern und vor dem Training festgelegt werden müssen. Sie beeinflussen die Leistung und Effizienz des Modells.

• Definition: Parameter, die Struktur und Verhalten eines Modells steuern.

• Anwendung: Modelltraining, maschinelles Lernen.

• Zweck: Optimierung der Modellleistung und -effizienz.

• Beispiel: Festlegen der Lernrate und der Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netz.

Beschreibung: Eine Hypothese ist eine vorläufige Annahme oder Aussage, die als Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen dient. Sie wird getestet und entweder bestätigt oder widerlegt.

• Definition: Vorläufige Annahme als Ausgangspunkt für Untersuchungen.

• Anwendung: Wissenschaftliche Forschung, Datenanalyse.

• Zweck: Bereitstellung einer Grundlage für Experimente und Untersuchungen.

• Beispiel: Die Hypothese, dass eine neue Medikamentenformel die Heilungsrate verbessert.

Beschreibung: Hypothetisches Deduktives Denken ist ein wissenschaftlicher Denkansatz, bei dem Hypothesen formuliert und durch deduktive Schlussfolgerungen getestet werden. Dies hilft, wissenschaftliche Theorien zu entwickeln und zu überprüfen.

• Definition: Wissenschaftlicher Ansatz zum Testen von Hypothesen durch deduktive Schlussfolgerungen.

• Anwendung: Wissenschaftliche Forschung, Problemlösung.

• Zweck: Entwicklung und Überprüfung wissenschaftlicher Theorien.

• Beispiel: Formulierung einer Hypothese und Durchführung von Experimenten, um sie zu testen.

Beschreibung: Hyperparameter Tuning ist der Prozess der Anpassung der Hyperparameter eines maschinellen Lernmodells, um die beste Leistung zu erzielen. Dies geschieht durch systematisches Testen verschiedener Kombinationen.

• Definition: Anpassung von Hyperparametern zur Optimierung der Modellleistung.

• Anwendung: Modelltraining, maschinelles Lernen.

• Zweck: Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von Modellen.

• Beispiel: Verwendung von Grid Search zur Optimierung der Lernrate und Batch-Größe eines neuronalen Netzes.

Beschreibung: Ein Hyperplane ist eine n-dimensionale Verallgemeinerung einer Ebene, die in maschinellen Lernmodellen, insbesondere bei Support Vector Machines (SVMs), zur Trennung von Datenpunkten verwendet wird.

• Definition: N-dimensionale Verallgemeinerung einer Ebene.

• Anwendung: Support Vector Machines, Klassifikation.

• Zweck: Trennung von Datenpunkten in verschiedenen Klassen.

• Beispiel: Ein Hyperplane, der zwei Klassen in einem hochdimensionalen Raum trennt.

Beschreibung: Hyperspectral Imaging ist eine Technologie, die Bilder über ein breites Spektrum von Wellenlängen aufnimmt. Diese Technik wird zur Erkennung und Analyse von Materialien und Substanzen verwendet.

• Definition: Aufnahme von Bildern über ein breites Spektrum von Wellenlängen.

• Anwendung: Fernerkundung, medizinische Bildgebung.

• Zweck: Erkennung und Analyse von Materialien und Substanzen.

• Beispiel: Einsatz in der Landwirtschaft zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten.