Freelancer AI Academy Glossar

Computersysteme, die Aufgaben ausführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre – wie Lernen, Problemlösung oder Mustererkennung.

Ein KI-Modell, das mit riesigen Textmengen trainiert wurde und menschenähnliche Texte verstehen und generieren kann. Beispiele: GPT, Claude, Gemini.

Die Eingabe oder Anweisung, die du einer KI gibst. Gutes Prompting = bessere Ergebnisse. Es ist die "Sprache", mit der du mit KI kommunizierst.

KI per Spracheingabe steuern statt zu tippen. Du sprichst, die KI antwortet – wie ein Gespräch mit einem Menschen.

Ein visueller Arbeitsbereich in KI-Tools, wo du Texte oder Projekte gemeinsam mit der KI bearbeiten kannst – wie ein digitales Whiteboard.

KI durchsucht mehrere Quellen, vergleicht Informationen und liefert dir fundierte, zusammengefasste Antworten statt nur oberflächliche Ergebnisse.

Die kleinste Einheit, die KI verarbeitet – ca. 4 Zeichen oder 0,75 Wörter. Je mehr Tokens, desto teurer wird die KI-Nutzung (bei API-Zugängen).

Die maximale Menge an Text, die eine KI gleichzeitig "im Gedächtnis" behalten kann. Größere Fenster = mehr Zusammenhang möglich.

Wenn KI selbstbewusst falsche Informationen erfindet, die plausibel klingen. Immer gegenchecken, besonders bei Fakten!

Vorurteile oder einseitige Muster in KI-Antworten, die aus den Trainingsdaten stammen. KI ist nie neutral – sie spiegelt die Daten wider, mit denen sie trainiert wurde.

Die Herausforderung, KI so zu programmieren, dass sie menschliche Werte und Absichten wirklich versteht und befolgt.

Eine Programmierschnittstelle, über die verschiedene Software miteinander kommunizieren kann. Ermöglicht z.B., ChatGPT in deine eigene App zu integrieren.

Zusatzfunktionen, die KI-Tools erweitern – z.B. Zugriff auf das Internet, Datenbanken oder andere Services.

KI, die verschiedene Input-Arten versteht: Text, Bilder, Audio, Video. Sie kann z.B. ein Foto analysieren und dir dazu einen Text schreiben.

KI, die neue Inhalte erstellt – Texte, Bilder, Musik, Code. Sie "generiert" statt nur zu analysieren oder zu klassifizieren.

Autonome KI-Programme, die eigenständig Aufgaben erledigen. Multi-Agent = mehrere KIs arbeiten zusammen wie ein Team.

Automatisierung = feste Regeln ("Wenn X, dann Y"). KI = lernt und passt sich an. KI ist flexibler, Automatisierung ist vorhersehbarer.

Eine hypothetische KI, die jede intellektuelle Aufgabe wie ein Mensch erledigen kann. Existiert noch nicht – aber wird intensiv erforscht.

Theoretische KI, die menschliche Intelligenz in allen Bereichen übertrifft. Science Fiction – aber ein wichtiges Thema in der KI-Ethik.

Ein vortrainiertes KI-Modell wird mit spezifischen Daten nachtrainiert, um es für bestimmte Aufgaben zu optimieren.

KI greift auf externe Datenquellen zu, um Antworten zu generieren – kombiniert Recherche mit Textgenerierung für präzisere Ergebnisse.

Spezialisierte Datenbank, die Informationen als mathematische Vektoren speichert – ermöglicht semantische Suche statt nur Keyword-Matching.

Verkettung mehrerer Prozessschritte, die automatisch ablaufen – von der Eingabe bis zum fertigen Ergebnis ohne manuelle Eingriffe.

Die Sammlung von Daten, mit der eine KI trainiert wird. Qualität des Datasets = Qualität der KI.

Die Kunst, Prompts so zu formulieren, dass KI optimale Ergebnisse liefert. Ähnlich wie eine neue Sprache lernen.