Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz (KI)?
KI ist ein Teilgebiet der Informatik mit dem Ziel, Maschinen intelligentes Verhalten wie Lernen, Verstehen und Problemlösen zu ermöglichen.
Was ist Maschinelles Lernen (ML)?
ML ist ein Teilgebiet der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
Worin liegt der Unterschied zwischen KI und ML?
ML ist ein Teilgebiet der KI und fokussiert sich speziell auf datengetriebenes Lernen aus Beispielen.
Was ist überwachtes Lernen?
Beim überwachten Lernen werden Modelle mit gelabelten Trainingsdaten trainiert, bestehend aus Eingaben und bekannten Ausgaben.
Was ist unüberwachtes Lernen?
Beim unüberwachten Lernen erkennt das Modell selbstständig Strukturen oder Muster in ungelabelten Daten.
Welche Rolle spielen KI-Algorithmen in der Bildverarbeitung?
Sie werden zur Objekterkennung, Klassifikation, Segmentierung und Merkmalsextraktion eingesetzt.
Welche Rolle spielen KI-Algorithmen in der Audiosignalverarbeitung?
Sie werden z.B. für Sprach- und Geräuscherkennung, Klassifikation und Analyse von Audiosignalen verwendet.
Was ist der grundlegende Unterschied zwischen adaptiven Filtern und KI-Modellen?
Adaptive Filter basieren auf mathematischen Modellen und Optimierung, KI-Modelle auf datengetriebenem Lernen.
Was versteht man unter Training eines KI-Modells?
Den Prozess der Anpassung der Modellparameter anhand von Trainingsdaten zur Minimierung eines Fehlers.
Was bedeutet Schlussfolgerung (Inference) bei KI-Modellen?
Die Anwendung eines trainierten Modells auf neue, unbekannte Daten zur Vorhersage oder Klassifikation.
Welche Schritte umfasst der Trainingsprozess eines KI-Modells?
Initialisierung der Parameter, Einspeisen der Daten, Fehlerberechnung, Parameteranpassung und Wiederholung.
Was beschreibt die Metrik Accuracy?
Den Anteil aller korrekt vorhergesagten Ergebnisse an der Gesamtzahl der Vorhersagen.
Was beschreibt die Metrik Precision?
Den Anteil der korrekt als positiv klassifizierten Ergebnisse an allen positiv klassifizierten Ergebnissen.
Was beschreibt die Metrik Recall?
Den Anteil der korrekt erkannten positiven Fälle an allen tatsächlich positiven Fällen.
Was ist der F1-Score?
Das harmonische Mittel aus Precision und Recall.
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