Industrie 4.0 Glossar
Industrie 4.0
Künstliche Intelligenz
Generative AI
Data Science
Deep Learning
Computer Vision
Was ist IoT?
Das Internet der Dinge bezeichnet das Netzwerk von physischen Geräten, die mit dem Internet verbunden sind und Informationen austauschen und austauschen können. Die Geräte können von Haushaltsgeräten und tragbaren Geräten bis zu industriellen Maschinen und Fahrzeugen reichen. Die Integration von IoT zielt darauf ab, intelligente Umgebungen zu schaffen, Prozesse und Komfort in verschiedenen Bereichen zu verbessern.
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und handeln. Sie umfasst verschiedene Techniken und Ansätze, einschließlich des maschinellen Lernens, das Computer in die Lage versetzt, sich zu verbessern und aus Erfahrungen zu lernen. KI-Anwendungen reichen von einfachen Tätigkeiten wie Sprachassistenten bis hin zu komplexen Aufgaben wie autonomes Fahren und medizinische Diagnostik. Die KI strebt danach, Systeme zu entwickeln, die Aufgaben bewältigen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist, wie zum Beispiel Problemlösung, Entscheidungsfindung und Verständnis natürlicher Sprache.
Was versteht man unter generativer KI?
Generative KI ist die Entwicklung von Modellen, mit denen neue Inhalte oder Daten generiert werden können. Die Technologie kann zur Vorhersage und Generierung von Datenmustern aus vernetzten Geräten verwendet werden, um die Automatisierung und Effizienz zu verbessern. Mit der Kenntnis dieser Muster können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Abläufe optimieren.
Was ist Data Science?
Data Science befasst sich mit wissenschaftlichen Methoden, Prozessen, Algorithmen und Systemen, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Dabei werden verschiedene Techniken aus Mathematik, Statistik und Informatik kombiniert, um komplexe Datensätze zu analysieren und auszuwerten. Datenwissenschaft strebt nach Mustern, Trends und Erkenntnissen zur Lösung von Problemen in der realen Welt. Datenwissenschaftler verwenden eine Reihe von Tools und Programmiersprachen, wie Python oder R.
Was bedeutet Deep Learning?
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet werden, um verschiedene Faktoren zu analysieren. Die Netze versuchen, die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachzuahmen, indem sie Daten durch Schichten miteinander verbundener Knotenpunkte verarbeiten. Der Ausdruck „tief“ bezieht sich auf die verschiedenen Schichten, die in diesen neuronalen Netzen zum Einsatz kommen und ihnen erlauben, aus großen Datenmengen zu lernen und komplexe Entscheidungen zu treffen. Deep Learning hat in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, natürlicher Sprache und vielen anderen Anwendungen der künstlichen Intelligenz entscheidende Fortschritte gemacht.
Was ist Computer Vision?
Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es ermöglicht, visuelle Daten aus dem realen Leben zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen. Es geht darum, das menschliche visuelle System nachzubilden, damit Maschinen Bilder oder Videos erkennen und verstehen können. Diese Technologie verwendet Algorithmen, um sinnvolle Informationen aus visuellen Eingaben zu extrahieren. Eine Vielzahl von Anwendungen umfasst autonome Fahrzeuge, medizinische Bildgebung, Überwachung und Augmented Reality.