[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"detail-sidebar-cat-1-en-105":3,"doc-seo-573024-105":53,"doc-detail-573024-en":126},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",[7,14,19,24,29,34,39,44,49],{"id":8,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":11,"show_sort_weight":12,"slug":13},11,1,"Template","Presentations",90,"presentations",{"id":15,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":16,"show_sort_weight":17,"slug":18},12,"Resumes",80,"resumes",{"id":20,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":21,"show_sort_weight":22,"slug":23},14,"Invoices",70,"invoices",{"id":25,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":26,"show_sort_weight":27,"slug":28},15,"Posters",60,"posters",{"id":30,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":31,"show_sort_weight":32,"slug":33},16,"Social Media",50,"social-media",{"id":35,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":36,"show_sort_weight":37,"slug":38},17,"Forms",40,"forms",{"id":40,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":41,"show_sort_weight":42,"slug":43},18,"Letters",30,"letters",{"id":45,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":46,"show_sort_weight":47,"slug":48},21,"Paper Templates",5,"papers-templates",{"id":50,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":51,"show_sort_weight":4,"slug":52},158,"General","general-158",{"code":4,"msg":54,"data":55},"ok",{"site_id":56,"language":57,"slug":58,"title":59,"keywords":60,"description":61,"schema_data":62,"social_meta":119,"head_meta":121,"extra_data":123,"updated_unix":125},105,"de","das-ai-cheat-sheet-overview-of-ai-and-ml-fundamentals","Das AI Cheat-Sheet - KI- und ML-Grundbegriffe - Übersicht","","Das Dokument bietet eine kompakte Übersicht zentraler Begriffe aus Künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Es definiert KI, Machine Learning und Deep Learning sowie Arten des Lernens wie überwacht, unüberwacht und bestärkend. Zusätzlich werden Forschungsfelder wie Auto ML, Green AI und Explainable AI eingeordnet. Ergänzend werden Grundlagen zu Daten & Training erläutert (Input/Features, Targets, gelabelte Daten, Hyperparameter, GPU-Cluster) und wichtige KI-Modelle wie ANN, DNN, Random Forest, GPR und LLM kurz beschrieben.",{"@graph":63,"@context":118},[64,80,101],{"@type":65,"itemListElement":66},"BreadcrumbList",[67,71,74,77],{"item":68,"name":69,"@type":70,"position":9},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":72,"name":10,"@type":70,"position":73},"https://docshare.wps.com/template/",2,{"item":75,"name":11,"@type":70,"position":76},"https://docshare.wps.com/template/presentations/",3,{"item":78,"name":59,"@type":70,"position":79},"https://docshare.wps.com/template/das-ai-cheat-sheet-overview-of-ai-and-ml-fundamentals/573024/",4,{"url":78,"name":59,"@type":81,"image":82,"author":87,"headline":59,"publisher":90,"fileFormat":93,"inLanguage":57,"description":61,"dateModified":94,"datePublished":95,"encodingFormat":93,"isAccessibleForFree":96,"interactionStatistic":97},"DigitalDocument",{"url":83,"@type":84,"width":85,"height":86},"https://docshare.wps.com/thumbnails/das-ai-cheat-sheet-overview-of-ai-and-ml-fundamentals/573024.png","ImageObject",442,249,{"name":88,"@type":89},"cryingin4k","Person",{"url":68,"name":91,"@type":92},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-10-19","2026-10-13",true,{"@type":98,"interactionType":99,"userInteractionCount":79},"InteractionCounter",{"@type":100},"ViewAction",{"@type":102,"mainEntity":103},"FAQPage",[104,110,114],{"name":105,"@type":106,"acceptedAnswer":107},"Wie wird Künstliche Intelligenz (KI) im Cheat-Sheet definiert?","Question",{"text":108,"@type":109},"KI beschreibt die Nachbildung/Schaffung von intelligentem Verhalten, insbesondere auch das Lernen aus Daten und Erfahrungen.","Answer",{"name":111,"@type":106,"acceptedAnswer":112},"Welche Arten des Lernens werden genannt?",{"text":113,"@type":109},"Genannt werden Supervised Learning (überwachtes Lernen), Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) und Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen).",{"name":115,"@type":106,"acceptedAnswer":116},"Welche Bausteine gehören zu „Daten & Training“?",{"text":117,"@type":109},"Das Cheat-Sheet nennt Input/Features, Targets, gelabelte Daten, Hyper-/Meta-Parameter sowie den GPU-Cluster für beschleunigtes Training.","https://schema.org",{"og:url":78,"og:type":120,"og:title":59,"og:site_name":91,"og:description":61},"article",{"robots":122,"canonical":78},"index,follow",{"doc_id":124,"site_id":56},573024,1792013570,{"code":4,"msg":5,"data":127},{"doc_id":124,"user_id":128,"nickname":88,"user_avatar":129,"doc_module":9,"category_id":8,"category_name":11,"doc_title":59,"doc_description":61,"doc_content":130,"file_id":131,"file_url":132,"file_type":133,"file_size":134,"view_count":79,"is_deleted":4,"is_public":9,"is_downloadable":9,"audit_status":9,"page_count":9,"language":135,"language_code":57,"site_id":56,"html_lang":136,"table_of_contents":137,"faqs":138,"seo_title":139,"seo_description":61,"update_tm":140,"read_time":4},137458181193,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8","AUF EINEN BLICK:  \nDAS AI CHEAT-SHEET  \nUNTERTEILUNG  \nAI  \nArt ificial Intelligence  \nML  \nMachine Learning  \nDL  \nDeep Learning  \nDeutscher Begriff Erläuterung  \nKünstliche Intelligenz (KI)  \nMaschinelles Lernen  \nTiefes Lernen  \nNachbildung/Schaffung von intelligentem Verhalten, insbesondere auch dem Lernen aus Daten und Erfahrungen  \nTeilgebiet der KI, das sich mit Algorithmen befasst , die sich durch Erfahrung automatisch verbessern  \nTeilgebiet des ML, das sich mit Algorithmen befasst, die tiefe Strukturen zur Repräsentation bilden  \nARTEN DES LERNENS  \nSupervised Learning  \nUnsupervised Learning  \nRL  \nReinforcement Learning  \nÜberwachtes Lernen  \nUnüberwachtes Lernen  \nBestärkendes Lernen  \nLernen mit Lehrer bzw. anhand gelabelter Daten  \nLernen ohne Lehrer, ausschließlich anhand der Inputs  \nLernen einer Strategie, um erhaltene Belohnung zu maximieren  \nFORSCHUNGSGEBIETE  \nAuto ML Automated Machine Learning  \nGreen AI  \nXAI  \nExplainable AI  \nAutomatisiertes  \nMaschinelles Lernen  \nNachhaltige KI  \nErklärbare KI  \nAlgorithmen, die durch einen objektiven und datenbasierten Ansatz die Entwicklung von KIModellen automatisieren  \nKonzepte mit dem Ziel, das Training von KIModellen umwelt- und ressourcenschonend zu gestalten  \nKonzepte mit dem Ziel, Ergebnisse aus KI-Modellennachvollziehbarer zu machen, um Black-BoxVorgänge zu vermeiden  \n DATEN & TRAINING  Erläuterung  \nInput / Features  \nTargets  \nGelabelte Daten  \nHyper-/ MetaParameter  \nGPU-Cluster  \nEingaben / Messwerte welche dem Modell zur Verfügung stehen  \nZielwerte, auf welche das KI-Modell trainiert werden soll  \nAnnotierte Daten mit einem oder mehreren Labels (z. B. Kategorien), die als Targets für das Training dienen  \nParameter, deren Werte verwendet werden, um den Lernprozess des KI-Modells zu steuern  \nRechnerverbund mehrerer vernetzter Grafik-  \nprozessoren. GPUs können viele Daten parallel verarbeiten, was das Training von KI-Modellen wesentlich beschleunigt  \nKI-MODELLE  \nANN  \nArtificial Neural Networks  \nDNN  \nDeep Neural Network  \nRF  \nRandom Forest  \nGPR  \nGaussian Process Regressor  \nLLM  \nLarge Language Model  \nNeuronales Netz Modell, welches Beziehungen in einem Datensatz erlernt, angelehnt an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns  \nTiefe bzw. komplexe Variante eines ANN mit vielen zu lernenden Parametern  \nKlassifikations- und Regressionsverfahren, das aus mehreren unkorrelierten Entscheidungsbäumen besteht  \nRegressionsverfahren basierend auf der Annahme, die Targets unterliegen einem normalverteilten stochastischen Prozess  \nGroßes generatives Sprachmodell um natürliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren  \n* stellt lediglich eine Auswahl dar","cbCaieqseJHXn059","https://ap.wps.com/l/cbCaieqseJHXn059","pdf",68538,"German","en","# AUF EINEN BLICK: DAS AI CHEAT-SHEET\n## Unterteilung\n## Arten des Lernens\n## Forschungsgebiete\n## Daten & Training\n## KI-Modelle","[{\"question\":\"Wie wird Künstliche Intelligenz (KI) im Cheat-Sheet definiert?\",\"answer\":\"KI beschreibt die Nachbildung/Schaffung von intelligentem Verhalten, insbesondere auch das Lernen aus Daten und Erfahrungen.\"},{\"question\":\"Welche Arten des Lernens werden genannt?\",\"answer\":\"Genannt werden Supervised Learning (überwachtes Lernen), Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen) und Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen).\"},{\"question\":\"Welche Bausteine gehören zu „Daten \\u0026 Training“?\",\"answer\":\"Das Cheat-Sheet nennt Input/Features, Targets, gelabelte Daten, Hyper-/Meta-Parameter sowie den GPU-Cluster für beschleunigtes Training.\"}]","Das AI Cheat-Sheet - KI- und ML-Grundbegriffe - Übersicht | PDF",1791930785]