Begriffe

KI-Lexikon – Begriffe leicht erklärt

Hier erkläre ich dir die wichtigsten Begriffe rund um KI und 3D-Druck-Tools – in einfachen Worten und ohne Fachchinesisch.

Wenn du gleich üben möchtest, schau im KI-Trainer vorbei. Mehr praktische Hinweise findest du auch in der KI-FAQ.

Dein KI-Lexikon nach Themen

Stöbere durch die Bereiche und hol dir schnelle Erklärungen in Alltagssprache.

Grundlagen

Künstliche Intelligenz (KI): Oberbegriff für Programme, die Aufgaben lösen, bei denen sonst Menschen nachdenken müssten. Sie können zum Beispiel Sprache verstehen oder Bilder erkennen und dir dadurch Zeit sparen.
Maschinelles Lernen (ML): Teil der KI, bei dem die Software aus vielen Beispielen Muster lernt. Du fütterst das System mit Daten, und es findet selbst heraus, wie es ähnliche Fälle später lösen kann.
Neuronales Netz: Ein Modell, das grob an das menschliche Gehirn erinnert. Viele kleine „Knoten“ verarbeiten Informationen, damit die KI Sprache, Bilder oder Zahlen versteht.
Deep Learning: Sehr große neuronale Netze mit vielen Schichten. Sie brauchen viel Rechenpower, liefern dafür aber starke Ergebnisse, etwa bei Bild- oder Spracherkennung.
API: Schnittstelle, mit der Programme miteinander sprechen. Darüber kann z. B. deine Website eine KI-Funktion anfragen, ohne dass du den Code selbst schreiben musst.

Generative KI & Modelle

Generative KI: Modelle, die neue Inhalte erzeugen, statt nur zu bewerten. Sie schreiben Texte, malen Bilder oder erstellen Code. Passende Tools findest du unter KI-Werkzeuge.
Sprachmodell / Large Language Model (LLM): Eine KI, die auf riesigen Textmengen trainiert wurde und jetzt Sätze versteht und formuliert. Du bekommst damit Antworten, die wie von einem Menschen wirken.
Prompt: Deine Eingabe an die KI – also Frage, Aufgabe oder Beispiel. Je klarer du formulierst, desto brauchbarer wird die Antwort.
Systemprompt: Grundanweisung, die den Ton und die Rolle der KI festlegt, z. B. „Du bist eine sachliche Assistentin“. In einigen Apps ist er voreingestellt, in anderen kannst du ihn je nach Modus oder Abo selbst ergänzen.
Tokens: Mini-Textstücke, aus denen die KI deine Eingabe rechnet. Viele Wörter bedeuten viele Tokens; bei langen Nachrichten kann die KI ältere Teile abschneiden.
Temperatur: Regler für die Kreativität: Niedrige Werte liefern nüchterne, vorhersehbare Antworten, hohe Werte sorgen für mehr Abwechslung. Nicht jedes Tool zeigt diesen Schieberegler offen an.
Embeddings: Zahlencodes, die den Inhalt eines Textes oder Bildes abbilden. Damit kann die KI schnell prüfen, welche Stellen thematisch zusammenpassen – Grundlage für viele Such- und Analysefunktionen.
Multimodale KI: Modelle, die mehrere Arten von Daten verstehen, z. B. Text, Bilder oder Audio. Du kannst damit ein Foto hochladen und dazu eine Textfrage stellen.
RAG / Retrieval-Augmented Generation: Ansatz, bei dem die KI vor der Antwort passende Infos aus deinen eigenen Quellen nachschlägt und erst dann formuliert. Gut, wenn du aktuelle oder interne Daten nutzen willst – abhängig von den verfügbaren Tools oder Plugins.
KI-Modell: Das „Gehirn“ hinter dem Tool, das aus Trainingsdaten gelernt hat. Es liefert Antworten oder Vorschläge, wenn du es über eine App oder ein Tool nutzt.
ChatGPT: Bekannter KI-Chatbot von OpenAI und ein Beispiel für ein Sprachmodell. Du stellst Fragen in Alltagssprache und bekommst sofort Antworten.

Anwendungsnahe Begriffe

Tools / Plugins: Zusatzfunktionen für KI-Chats, die z. B. dein CRM, eine Tabellenkalkulation oder einen Browser anbinden. Welche Erweiterungen verfügbar sind, hängt von App, Modus oder Abo ab.
Chatbot / KI-Assistent: Ein Gesprächspartner, der per Text oder Sprache auf deine Fragen antwortet. Oft steckt ein Sprachmodell dahinter; ein Beispiel findest du auf der KI-Einführungsseite.
NLP / Natural Language Processing: Techniken, mit denen die KI menschliche Sprache liest und versteht. Damit lassen sich E-Mails sortieren oder lange Texte zusammenfassen.
Computer Vision: Fähigkeit der KI, Bilder oder Videos zu erkennen. Sie findet etwa ein Gesicht in einem Foto oder zählt Produkte in einem Regal.
KI-Agent: Eine KI, die selbstständig Schritte plant und Tools nutzt, um dein Ziel zu erreichen. Du gibst das Ziel vor, der Agent erledigt die Zwischenschritte.
Empfehlungssystem: KI, die dir passende Vorschläge macht, z. B. Filme, Produkte oder Songs. Sie lernt aus deinem Verhalten, was dir wahrscheinlich gefällt.
Perplexity: Such- und Chattool, das KI mit Webquellen kombiniert. Du erhältst Antworten plus Links, um schnell weiterzulesen.

Modelle & Qualität

Trainingsdaten / Datensatz: Beispiele, aus denen die KI lernt. Je vielfältiger die Daten, desto besser kann sie später Situationen aus deinem Alltag einschätzen.
Training und Inferenz: Training ist das Lernen mit vielen Beispielen, Inferenz ist das Anwenden auf deine Eingabe. Du trainierst selten selbst, nutzt aber ständig die Inferenz in Apps.
Bias / Verzerrung: Schieflage in den Trainingsdaten, die zu einseitigen Ergebnissen führt. Achte darauf, ob die KI bestimmte Gruppen oder Themen unfair bewertet.
Overfitting / Überanpassung: Wenn ein Modell zu sehr auf die Trainingsdaten zugeschnitten ist und Neues schlechter erkennt. Das ist, als würde jemand Prüfungsfragen auswendig lernen, statt das Thema zu verstehen.
Halluzination: Wenn die KI etwas Falsches erfindet, das aber überzeugend klingt. Prüfe daher wichtige Aussagen, bevor du sie übernimmst.
Kontext: Alles, was die KI aus dem bisherigen Gespräch „im Kopf“ behält. Wird er zu lang, vergisst sie ältere Teile oder kürzt sie ab.

Sicherheit, Ethik & Recht

Erklärbare KI (Explainable AI, XAI): Methoden, die zeigen, warum eine KI zu einem Ergebnis kommt. So kannst du besser nachvollziehen, ob eine Empfehlung sinnvoll ist.
KI-Ethik & Datenschutz: Fragen rund um fairen Umgang, Privatsphäre und Transparenz. Nutze KI verantwortungsvoll und lies bei Bedarf die Datenschutzerklärung der jeweiligen Anwendung.

💬 Noch Fragen? Schreib mir über die Schnellanfrage – ich helfe gern weiter.

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