Digitale Assistenzsysteme optimieren die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer. Sie sind in zahlreichen Handlungsfeldern anzutreffen: vom Dokumentenmanagement im kaufmännischen Bereich, über Sprachassistenten, die Fragen beantworten oder Anweisungen entgegennehmen, bis hin zur Produktion und Montage, wo sie mit Methoden der Künstlichen Intelligenz den Menschen kontextabhängig unterstützen.
Digitale Assistenzsysteme optimieren die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer. Sie sind in zahlreichen Handlungsfeldern anzutreffen: vom Dokumentenmanagement im kaufmännischen Bereich, über Sprachassistenten, die Fragen beantworten oder Anweisungen entgegennehmen, bis hin zur Produktion und Montage, wo sie mit Methoden der Künstlichen Intelligenz den Menschen kontextabhängig unterstützen.
Best Practice (übersetzt “hervorragende Praxis”) werden auch als Erfolgsrezepte genannt. Diese werden von Organisationen im Laufe der Zeit entwickelt und in passenden Situationen, Projekten, Entwicklungen angewendet.
Data Science ist ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, das sich mit Methoden, Prozessen und Algorithmen zur Extraktion von Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten beschäftigt. Ein Data Scientist identifiziert und analysiert verfügbare Datenressourcen, eruiert Bedarfe und entwickelt Konzepte, um die Daten gewinnbringend zu nutzen.
Deep Learning ist maschinelles Lernen in Künstlichen Neuronalen Netzen mit mehreren bis sehr vielen Schichten, die aus einer Vielzahl künstlicher Neuronen zusammengesetzt sind. Tiefes Lernen ist verantwortlich für die Erfolge in der Sprach- und Text-, Bild- und Videoverarbeitung.
Ein Demonstrator bezeichnet ein Modell, dass im Rahmen eines Innovationsprojektes die Machbarkeit der Lösung demonstriert, also die prototypische, meist vereinfachte Umsetzung vor der Realisierung.
Design Sprints geben einen Rahmen, um Problemstellungen in der digitalen Produktentwicklung zu bearbeiten. In kürzester Zeit wird ein spezifisches Problem erörtert, eine Lösung dafür skizziert, prototypisiert und im Anschluss getestet.
Spielerische Herausforderung mit verbundemnem Lerneffekt. Teilnehmer bekommen kombinierte, aufeinander aufbauende Aufgaben, um aus einem Raum zu entkommen. Dabei wird wichtiges Wissen zur Digitalisierung im Tourismus in einem detektivischem Spiel vermittelt.
Generative KI bezieht sich auf KI-Systeme, die neue Inhalte oder Ideen generieren können, welche auf ihren riesigen Trainingsdaten basieren. Diese Systeme erreichen eine generalisierte Natur, die es ihnen ermöglicht, eine Vielzahl an Aufgaben zu lösen.
Das so genannte „Internet of Things” (IoT, auf deutsch: Internet der Dinge), ermöglicht durch modernste Technologie physische und virtuelle Gegenstände global miteinander zu vernetzen. Es revolutioniert Wirtschaft und Alltagsleben und ist einer der wichtigsten Treiber der digitalen Transformation.
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Automatisierung von intelligentem Verhalten befasst. Dabei ist weder festgelegt, was »intelligent« bedeutet, noch welche Technik zum Einsatz kommt. Eine der Grundlagen der modernen Künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen. Weitere wichtige Methoden sind logisches Schließen auf symbolischem Wissen, Wissensrepräsentation oder Planungsverfahren.
Ein künstliches Intelligenzsystem, das darauf trainiert ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Es kann eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen, wie z.B. das Beantworten von Fragen, das Schreiben von Essays, das Übersetzen von Sprachen und vieles mehr. Es basiert auf der Analyse großer Mengen von Textdaten und lernt Muster und Strukturen in der Sprache, um sinnvolle und relevante Antworten zu generieren. Es ist wichtig zu beachten, dass ein großes Sprachmodell keine eigenen Meinungen oder Überzeugungen hat. Es generiert Antworten basierend auf den Informationen, die es während seines Trainings gelernt hat.
In der Informatik ist ein Algorithmus eine genaue Berechnungsvorschrift zur Lösung einer Aufgabe. Ein Lernalgorithmus ist ein Algorithmus, der Beispieldaten (Lerndaten oder Trainingsdaten) erhält und ein Modell für die gesehenen Daten berechnet, das auf neue Beispieldaten angewendet werden kann.
Maschinelles Lernen bezweckt die Generierung von Wissen aus Erfahrungswerten, indem Lernalgorithmen aus Beispielen ein komplexes Modell entwickeln. Das Modell kann anschließend auf neue, potenziell unbekannte Daten derselben Art angewendet werden. Damit kommt das Maschinelle Lernen ohne manuelle Wissenseingabe oder explizite Programmierung eines Lösungswegs aus.
Ein Modell ist eine Abstraktion der Wirklichkeit. Im Maschinellen Lernen erzeugt ein Lernalgorithmus ein Modell, das die eingespeisten Daten generalisiert. Das Modell kann anschließend auch auf neue Daten angewandt werden.
Prompting ist ein zentrales Element der Generativen KI. Hierbei handelt es sich um eine Eingabe, die an ein generatives KI-Modell gegeben wird, um zu steuern, welche Art von Ausgabe es generieren soll. Effektives Prompting ist entscheidend für die Qualität und Relevanz der generierten Inhalte.
Als Prototyp bezeichnet man die beispielhafte Realisierung eines Systems und ist eine wichtige Methode im Design Thinking Prozess. Es soll dabei unterstützen, ein möglichst nutzerzentriertes Endprodukt zu erhalten und Fehler oder Verbesserungsmöglichkeiten im Entwicklungsprozess gemeinsam mit der Zielgruppe zu finden. Auf diese Weise kann ein Unternehmen ein neues System, Produkt oder eine Geschäftsidee kontinuierlich optimieren.
Stakeholder (auch Anspruchsgruppen genannt) können Personen und Institutionen sein, die in Verbindung mit einem Unternehmen/Institution stehen.
Der Turing-Test wurde vom britischen Mathematiker Alan Turing entworfen, um die Intelligenz von künstlichen Systemen zu bewerten. Kann ein Mensch, der zugleich mit einem künstlichen System und mit einem menschlichen Gesprächspartner kommuniziert, letztlich nicht bestimmen, bei welchem Dialogpartner es sich um den Menschen handelt, gilt das System als intelligent. Heutzutage bezeichnet man solche Systeme als Chatbots.
Ein Workshop (auch Arbeitstagung genannt), ist ein zeitlich begrenztes Seminar, bei dem sich eine Gruppe bzw. ein Team mit einem bestimmten Thema auseinandersetzt.
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