NLP Archive - Rock the Prototype - Softwareentwicklung & Prototyping

Composite Learning – Wie KI Lernen revolutioniert

Sascha Block2024-12-02T09:42:38+01:00Tags: adaptive Lernalgorithmen, adaptive Lernsysteme, Augmented Reality, Blended Learning, Composite Learning, Deep Learning, Digitale Transformation, E-Learning, EdTech, Gamification, Hybrid Learning, interaktives Lernen, Interoperabilität, KI-gestütztes Lernen, Künstliche Intelligenz, Lernanalytik, Lerndatenanalyse, machine learning, natural language processing, NLP, personalisiertes Lernen, SCORM, Virtual Reality, xAPI|

Composite Learning ist ein innovatives Lernkonzept, das Künstliche Intelligenz nutzt, um personalisierte, datengetriebene und dynamische Bildungsansätze zu schaffen, die individuell auf die Bedürfnisse der Lernenden zugeschnitten sind. Jetzt erfahren welche Rolle Künstliche Intelligenz (KI) für Composite Learning spielt.

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KI Frameworks

Sascha Block2023-12-16T10:10:42+01:00Tags: Algorithmen, Apache MXNet, Automatisierung, Betrugserkennung, Caffe, Cloud-Dienste, Datenanalyse, Datenschutz, Deep Learning, E-Learning, Edge Computing, Ethik, Fast.ai, IoT, IT-Sicherheit, Keras, maschinelles Lernen, medizinische Diagnostik, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Modellmanagement, natural language processing, NLP, OpenAI Gym, PyTorch, Robotics, Scikit-learn, Spieleentwicklung, TensorFlow, Theano|

KI-Frameworks sind Sammlungen von Software-Bibliotheken, Werkzeugen und Richtlinien, die speziell für die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) konzipiert sind. Solche Frameworks bieten Entwicklern eine strukturierte Ausgangsbasis mit einer leistungsstarken KI-Umgebung, in der sie Algorithmen für maschinelles Lernen (ML), Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und andere KI-bezogene Technologien entwickeln und implementieren können. Top 10 KI Frameworks, Arten von KI-Frameworks, Technologische Aspekte von KI-Frameworks Anwendungsbereiche und Use Cases von KI-Frameworks

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KI Sprachmodelle

Sascha Block2025-02-05T13:36:04+01:00Tags: AGI, AI ethics, AI Governance, Alexa, Algorithmic Bias, Attention mechanism, Autoencoding, autoregressive Modelle, BERT, Bias in KI, bidirektionale Modelle, Chatbots, CLIP, Cloud Computing, Computerlinguistik, Conversational AI, DALL-E, Datenethik, Datenschutz, Deep Learning, DeepMind, digitale Assistenten, Embeddings, Energy-efficient AI, Explainability, Fairness in KI, Few-Shot Learning, Few-Shot Prompting, Fine tuning, GDPR, generative KI, generative Sprachmodelle, GitHub Copilot, GloVe, Google AI, Google Assistant, GPT, GPT-2, GPT-3, GPT-4, GPUs, Halluzinationen in KI, Hugging Face, Information retrieval, Interpretierbarkeit, KI für Unternehmen, KI im Alltag, KI in der Forschung, KI Sprachmodelle, KI-Forschung, KI-gestützte Kreativität, KI-Sicherheit, Knowledge Graphs, Künstliche Intelligenz, Large Language Models, LLM, LSTM, machine learning, maschinelle Übersetzung, Masked Language Modeling, Meta AI, Modellkompression, multimodale KI, multimodale Modelle, Named Entity Recognition, natural language processing, neuronale Netze, NLP, Open Source KI, OpenAI, OpenAI Codex, Perplexity, Prompt Engineering, Prompt Tuning, Rechenleistung, Regulierung, Reinforcement Learning, Responsible AI, Retrieval-Augmented Generation, RNN, Self-Attention, Sentiment-Analyse, Siri, Skalierbarkeit, Sprachassistenten, Sprachverarbeitung, Supervised Learning, synthetische Daten, T5, Textgenerierung, Textklassifikation, Tokenizer, TPUs, Training data, Transfer Learning, Transformer, Unsupervised Learning, Word2Vec, Zero-Shot Learning|

KI-Sprachmodelle – Was steckt dahinter? Künstliche Intelligenz verändert, wie wir mit Maschinen interagieren. Sprachmodelle ermöglichen es Maschinen, Sprache nicht nur zu verstehen, sondern auch sinnvolle, menschenähnliche Antworten zu generieren. Jetzt mehr wissen...

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Künstliche Intelligenz: Wie funktioniert Chat GPT?

Sascha Block2025-02-14T07:58:09+01:00Kategorien: Künstliche Intelligenz (KI)|Tags: AI, Big Data, BigData, Chat GPT, ChatGPT, Data Science, DeepLearning, Embeddings, FineTuning, GPT, Halluzinationen, KI, KI Modelle, KünstlicheIntelligenz, MaschinellesLernen, neuronale Netze, neuronale Netzwerke, NLP, PositionalEncoding, PreTraining, Prototyping, SelfAttention, Softwareentwicklung, Transformer, Verzerrungen|

Künstliche Intelligenz: Wie funktioniert Chat GPT? Semantische Wahrscheinlichkeiten und wie KI Technologie unserem menschlichen Verständnis so unglaublich nahe kommt. Begleite mich auf einer spannenden Reise durch die neuronale Landschaft von GPT und erweitere Deine Grenzen zwischen menschlicher Kreativität und maschinellem Lernen… Was genau ist GPT? Wie funktioniert ein Generative Pretrained Transformer (GPT)? Chat GPT - Fakten zu dieser faszinierenden KI-Technologie. Wie funktioniert GPT und warum ist dieses KI Modell so bahnbrechend revolutionär? Wie wird ein GPT-Modell eigentlich trainiert?

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LLAMA3 – KI Modell für Natural Language Processing

Sascha Block2024-04-23T14:34:05+02:00Tags: Algorithmenentwicklung, Chatbots, Effizienz, KI-Modell, LLAMA3, maschinelle Übersetzung, natural language processing, NLP, Open Source, Skalierbarkeit, Trainingsdaten, Transformer-Architektur|

Was ist LLAMA3? LLAMA3 ist ein State-of-the-Art-Modell für künstliche Intelligenz (KI) für Natural Language Processing. Als KI Modell ist es für seine Fähigkeit bekannt, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren. LLAMA3 unterscheidet sich von seinen Vorgängern durch seine Open-Source-Verfügbarkeit und seine effiziente Struktur, welche es ermöglicht, hochwertige Leistung mit einer kleineren Anzahl von Parametern zu erzielen.

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Natural Language Processing (NLP)

Sascha Block2025-01-24T15:52:31+01:00Tags: Abhängigkeits-Parsing, AllenNLP, API-Integration, Attention-Mechanismus, Azure Text Analytics, BERT, Bias-Reduktion, bidirektionale Modelle, Chatbot-Entwicklung, Computerlinguistik, Datenschutz, Datenvorverarbeitung, Deep Learning, Dialogsysteme, ethische KI, Fairness in KI, Fragebeantwortung, Gated Recurrent Unit (GRU), GloVe, Google Cloud NLP, GPT, Hugging Face, IBM Watson, Informationsabruf, Konstituenten-Parsing, kontextbewusste Modelle, kontextuelle Embeddings, konversationelle KI, Korpus-Analyse, Künstliche Intelligenz, Lemmatisierung, Long Short-Term Memory (LSTM), maschinelles Lernen, mehrsprachiges NLP, morphologische Analyse, Named Entity Recognition (NER), natürliche Sprachverarbeitung, neuronale Netze, NLP, NLTK, NLU (Natural Language Understanding), OpenNLP, Parsing-Algorithmen, PyTorch, rechnerische Semantik, rekurrente neuronale Netze (RNN), Self-Attention, semantische Analyse, Sentiment-Analyse, Sentiment-Klassifikation, Sequenzmodellierung, spaCy, Sprache-zu-Text, Spracherkennung, Sprachmodelle, Sprachverständnis, Stemming, syntaktische Analyse, TensorFlow, Text-Mining, Text-Parsing, Text-zu-Sprache, Textanalyse, Textgenerierung, Textklassifikation, Textzusammenfassung, Tokenisierung, Transformer-Modelle, Umgang mit sensiblen Daten, virtuelle Assistenten, Word2Vec, Wort-Embeddings, Wortarten-Tagging|

Natural Language Processing (NLP) - hochspezialisiertes Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) Wie verstehen Maschinen menschliche Sprache? Natural Language Processing ist der Schlüssel zur Brücke zwischen Mensch und Maschine

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