机器人术语表：通俗解释专业术语
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18 个词条
Maschinelles Lernen aus Daten
Machine Learning entwickelt Modelle, die Muster aus Beispieldaten erkennen und daraus Vorhersagen oder Entscheidungen für neue Situationen ableiten. Der Begriff Machine Learning ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind.
Künstliche IntelligenzMaschinelles Lernen mit tiefen neuronalen Netzen
Deep Learning nutzt viele hintereinanderliegende Verarbeitungsebenen, um komplexe Muster in Bildern, Sprache oder Sensordaten zu lernen. Der Begriff Deep Learning ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzMaschinelles Verstehen visueller Daten
Computer Vision wertet Bilder und Videos aus, um Objekte, Positionen, Zustände oder Veränderungen automatisch zu erkennen. Der Begriff Computer Vision ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzIndustrielle Bildverarbeitung
Machine Vision verbindet Kameras, Beleuchtung und Auswertesoftware für reproduzierbare Prüf-, Mess- und Führungsaufgaben in technischen Prozessen. Der Begriff Machine Vision ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz direkt am Gerät
Edge AI führt KI-Modelle auf dem Roboter oder einem lokalen Rechner aus, statt alle Rohdaten an eine Cloud zu übertragen. Der Begriff Edge AI ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind.
Künstliche IntelligenzDatenverarbeitung nahe an der Entstehung
Edge Computing verarbeitet Sensordaten lokal oder standortnah und reduziert dadurch Latenz, Bandbreite und Abhängigkeit von einer Internetverbindung. Der Begriff Edge Computing ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind.
Künstliche IntelligenzLokalisierung und Klassifizierung von Objekten
Objekterkennung findet relevante Gegenstände oder Personen in Bildern und ordnet ihnen Klassen sowie Positionen zu. Der Begriff Objekterkennung ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzAutomatisches Erkennen von Menschen
Personenerkennung identifiziert die Anwesenheit oder Position von Personen in Sensor- und Bilddaten, ohne zwingend ihre Identität festzustellen. Der Begriff Personenerkennung ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzErkennen ungewöhnlicher Abweichungen
Anomalieerkennung vergleicht aktuelle Daten mit bekannten Mustern und markiert Zustände, die deutlich vom Normalverhalten abweichen. Der Begriff Anomalieerkennung ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzLernmodelle aus verbundenen Recheneinheiten
Neuronale Netze verarbeiten Daten über gewichtete Verbindungen und passen diese Gewichte beim Training an Beispiele an. Der Begriff Neuronale Netze ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzKlassifizierung jedes Bildbereichs
Semantische Segmentierung ordnet jedem Pixel oder Punkt eine Bedeutung wie Boden, Wand, Person oder Fahrzeug zu. Der Begriff Semantische Segmentierung ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzErkennen von Körper- oder Objektstellungen
Posenschätzung bestimmt markante Punkte und räumliche Ausrichtungen, etwa Gelenke eines Menschen oder Lage eines Werkstücks. Der Begriff Posenschätzung ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzBestärkendes Lernen durch Belohnung
Reinforcement Learning lässt ein System Handlungsstrategien durch Versuch, Rückmeldung und langfristige Belohnungsziele erlernen. Der Begriff Reinforcement Learning ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzMaschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache
Natural Language Processing analysiert oder erzeugt menschliche Sprache, damit Systeme Fragen, Anweisungen und Dokumente verarbeiten können. Der Begriff Natural Language Processing ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind.
Künstliche IntelligenzUmwandlung gesprochener Sprache in Text oder Befehle
Spracherkennung analysiert Audiosignale und überführt gesprochene Inhalte in Text, Absichten oder steuerbare Aktionen. Der Begriff Spracherkennung ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzBreit vortrainiertes Basismodell
Ein Foundation Model wird mit großen Datenmengen vortrainiert und kann anschließend für viele spezialisierte Aufgaben angepasst oder direkt genutzt werden. Der Begriff Foundation Model ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind.
Künstliche IntelligenzGemeinsame Verarbeitung verschiedener Datentypen
Multimodale KI verbindet beispielsweise Bild, Sprache, Text und Sensordaten, um Situationen umfassender zu verstehen. Der Begriff Multimodale KI ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind. Die konkrete Eignung zeigt sich erst im Zusammenspiel mit Prozess, Umgebung und sicherem Betrieb.
Künstliche IntelligenzNachvollziehbare Ergebnisse von KI-Systemen
Erklärbare KI stellt Gründe, Einflussfaktoren oder Unsicherheiten eines Modellergebnisses so dar, dass Menschen es besser bewerten können. Der Begriff Erklärbare KI ist vor allem für datenbasierte Wahrnehmung, Vorhersage und Interaktion relevant. Für Unternehmen zählt dabei: Komplexe und variable Situationen lassen sich bearbeiten, die mit starren Regeln nur schwer abbildbar sind.
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