Glossar

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AI (Artificial Intelligence)

Unter Künstlicher Intelligenz versteht man den Versuch der Informatik menschliche Intelligenz maschinell nachzubilden. Mit Hilfe verschiedener Programmieransätze möchte man die menschliche Entscheidungsfindung simulieren, um Ressourcen zu sparen und Entscheidungen objektiver zu machen. Hierzu nutzt man Algorithmen und statistische Modelle. Genutzt wird es zudem auch für weitere menschliche Aufgaben wie Spracherkennung und Problemlösung. KI kann in verschiedene Kategorien eingeteilt werden, unter anderem in maschinelles Lernen, computergestützte Vision und natürliche Sprachverarbeitung. Das Ziel der KI ist es, dass der Computer wie ein menschliches Gehirn denkt, ohne dass ihm dabei explizite Anweisungen gegeben werden. Das kann dazu beitragen, menschliche Aufgaben zu automatisieren und zu verbessern und gleichzeitig neue Möglichkeiten und Anwendungen zu eröffnen. KI kann bereits heute in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, wie beispielsweise in Sprachassistenten, Empfehlungssystemen und medizinischen Diagnostik-Tools. Und ihre Anwendungsmöglichkeiten werden in Zukunft weiter zunehmen wird.

AR (Augmented Reality)

Der Begriff der Augmented Reality (AR) beschreibt, dass virtuelle Gegenstände mittels technischer Hilfsmittel in Echtzeit in die reale Umgebung hineinprojiziert werden. Hierzu können zum Beispiel das eigene Handy oder Tablet genutzt werden. Mit Hilfe von Controllern können die Gegenstände auch bewegt und verändert werden. Die Technologie wird besonders im Gaming genutzt, aber auch in der Industrie bietet sie immer mehr Anwendungsmöglichkeiten. Beispielsweise kann man darüber Schulungen für Mitarbeiter gestalten oder Simulationen veranschaulichen. Auch im Marketing und in der Werbung kann die Technologie gut eingesetzt werden, zum Beispiel indem Produkte direkt vor Ort präsentiert und genutzt werden können. Um die digitalen Informationen in Echtzeit in die reale Welt projizieren zu können nutzt AR Computerbilderkennung und Datenanalyse. Anders als bei Virtual Reality (VR), bei der die reale Welt vollständig ersetzt wird, bleibt bei AR die reale Welt sichtbar. Dies ermöglicht eine Kombination von realen und virtuellen Elementen. AR ist also zusammenfassend eine Technologie, die es ermöglicht, virtuelle Informationen in Echtzeit in die reale Welt einzubetten und schafft dadurch eine neue Ebene der Interaktivität und Erfahrung.

Big Data

Big Data bezieht sich auf enorme Mengen an unstrukturierten und semistrukturierten Daten. Die Menge der Daten ist oft zu groß oder zu komplex, um sie mit traditionellen Datenverarbeitungstechniken effektiv verarbeiten zu können. Die Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, wie beispielsweise sozialen Netzwerken, Suchmaschinen, Sensoren oder Transaktionsdaten. Sie enthalten meist Informationen, die für Organisationen von großem Nutzen sein können. Um Big Data zu verarbeiten werden oft spezielle Technologien wie Hadoop, NoSQL-Datenbanken und Data-Mining-Tools verwendet. Big Data Analytics nennt man den Prozess, bei dem große Datenmengen analysiert werden, um Muster, Trends und Verbindungen zu erkennen. Die Ergebnisse können verwendet werden, um bessere Entscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse zu optimieren und bessere Kundenerfahrungen zu bieten.

Blockchain

Blockchain ist eine dezentrale Datenbank, die eine ständig wachsende Liste von Datensätzen verwaltet, die als Blöcke bezeichnet werden. Jeder Block enthält Daten und einen Zeitstempel sowie einen Verweis auf den vorherigen Block. Dieser Verweis macht es unmöglich Daten nachträglich verändern zu können. Die Technologie wurde ursprünglich entwickelt, um Kryptowährungen wie Bitcoin zu unterstützen. Mittlerweile erstrecken sich die Anwendungsmöglichkeiten aber weit darüber hinaus. Da Blockchain dezentral und transparent ist, wird sie oft als sichere Methode für den Austausch von digitalen Informationen und Transaktionen verwendet. So kann eine hohe Integrität und Verlässlichkeit gewährleistet werden. Außerdem wird es verwendet, um intelligente Verträge, elektronische Identitäten und Supply Chain Management zu verwalten. Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, Informationen und Transaktionen zu speichern, die nicht von einer zentralen Stelle kontrolliert werden. Das ermöglicht den Benutzern direkt und ohne eine dritte Partei miteinander zu interagieren.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Unterbegriff der Künstlichen Intelligenz der auf Neural Networks basiert. Man versucht dabei, die neuronale Struktur des menschlichen Gehirns nachzubauen. Dadurch entsteht ein technisches Modell eines Gehirns, das genutzt wird um Daten zu verarbeiten, zu interpretieren und zu klassifizieren. Neural Networks sind eine Klasse von Algorithmen, die anhand von Beispielen lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning nutzt tiefe Neural Networks, die ähnlich zum menschlichen Gehirn aus vielen Schichten bestehen, um komplexe Muster und Beziehungen in großen Datensätzen zu erkennen. Die Technologie hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht und hat in Bereichen wie Computer Vision, Sprachverarbeitung und Gaming bahnbrechende Ergebnisse erzielt. Es hat auch neue Anwendungen wie personalisierte Empfehlungen, automatisierte Übersetzung und medizinische Diagnostik ermöglicht.

Immersive Business

Immersives Business bezieht sich auf den Einsatz von Technologien wie Virtual Reality oder Augmented Reality für die Verbesserung von Geschäftserfahrungen und die Optimierung von Geschäftsprozessen. Es kann eine Vielzahl von Anwendungen abdecken, von der Schulung von Mitarbeitern und Kunden über die Produktentwicklung bis hin zur Kundenerfahrung. Beispielsweise können VR- und AR-Anwendungen genutzt werden, um Mitarbeiter in einer sicheren virtuellen Umgebung zu schulen. Weiterhin kann man es verwenden um neue Produkte in Echtzeit in einem virtuellen Raum darzustellen oder um Kunden durch ein Einkaufserlebnis zu führen. Immersives Business bietet eine neue Ebene der Interaktivität und Erfahrung. Das ermöglicht es Unternehmen ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und gleichzeitig ihre Kunden besser zu bedienen.

IoT – Internet of Things

Internet of Things (IoT) bezieht sich auf ein Netzwerk vernetzter Geräte, Maschinen und Sensoren, die Daten über das Internet sammeln und teilen. Diese Geräte sind in der Regel mit einer eindeutigen IP-Adresse ausgestattet und können miteinander kommunizieren, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu teilen. Anwendungsbeispiele sind eine smarte Waschmaschine oder ein intelligenter Kühlschrank mit einer Verbindung zum Smartphone. Darüber kann der Benutzer seine Haushaltsgeräte aus der Ferne steuern und ihre Verwendung dokumentieren. Es wird auch in der Industrie und im Geschäftsumfeld eingesetzt, um auf Daten basierende Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. IoT bezieht sich immer auf ein Netzwerk vernetzter Geräte, die Daten über das Internet sammeln und teilen für eine bessere Überwachung, Steuerung und Analyse. Es kann sehr vielfältig sowohl im Haushalt als auch in der Industrie und im Geschäftsumfeld eingesetzt werden.

KI (Künstliche Intelligenz)

Machine Learning

Machine Learning (Maschinelles Lernen) ist ein Teilbereich des künstlichen Intelligenz (KI), bei dem Computer-Systeme dazu gebracht werden, aus Daten zu lernen. Sie sollen dabei Muster und Trends identifizieren. Anschließend können diese Modelle auf neue Daten angewendet werden ohne explizit dafür programmiert zu werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Es gibt drei Hauptkategorien von Machine Learning:

- Supervised Learning: Bei dieser Methode werden dem Modell bekannte Daten bereitgestellt, und es wird trainiert, um auf neue Daten Vorhersagen zu treffen.

- Unsupervised Learning: Hier werden dem Modell keine bekannten Daten bereitgestellt. Es muss Muster und Strukturen in den Daten selbst entdecken.

- Reinforcement Learning: Hier lernen die Systeme aus ihren Handlungen und deren Auswirkungen in einer bestimmten Umgebung.

Machine Learning wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, wie beispielsweise bei der Vorhersage von Kundenkäufen, der Diagnostik von Krankheiten oder der Steigerung der Effizienz von Produktionsprozessen.

Metaverse

Das Metaverse oder Metaversum ist eine digitaler Welt, in der man in Echtzeit mit Menschen kommunizieren und interagieren kann. Man tritt dabei in Form von Avataren auf. Mit Hilfe der Avatare kann man sich in der Welt bewegen und sie gestalten indem man zum Beispiel ein Haus baut und es einrichtet oder seinen Avatar nach seinen Vorstellungen anzieht. Innerhalb des Metaverse gibt es eine eigene Währung und eine isolierte Wirtschaft. Das Metaverse wird außerdem oft als eine Art Zukunftsinternet angesehen, das eine immersive, sich ständig weiterentwickelnde digitale Welt bietet. Es kann auf einer Vielzahl von Geräten und Plattformen eingesetzt werden, wie beispielsweise VR-Headsets, Augmented Reality-Geräten und traditionellen Computern. Das Metaverse birgt großes Potenzial für neue Geschäftsmöglichkeiten, soziale Interaktionen und kreative Ausdrucksformen. Es ist jedoch auch ein komplexes Thema, das auf verschiedene Herausforderungen und ethische Fragen wie Datenschutz, Cybersicherheit und soziale Gerechtigkeit stößt. Zusammenfassend ist das Metaverse eine Vorstellung von einer erweiterten virtuell-realen Welt, die durch eine starke Integration von virtuellen und realen Elementen definiert wird.

Smart Contracts

Smart Contracts sind selbstausführende Verträge, die auf der Blockchain-Technologie basieren. Sie sind programmierte Regeln und Bedingungen, die automatisch ausgeführt werden, sobald bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind. Da sie auf einer Blockchain-Plattform ausgeführt werden sind sie transparent, sicher und dezentralisiert. Ein Beispiel könnte eine automatische Überweisung sein, die ausgeführt wird sobald eine vordefinierte Bedingung erfüllt ist. Wenn beispielsweise ein Produkt geliefert wurde, wird automatisch eine Zahlung getätigt, ohne dass dazu eine manuelle Interaktion erforderlich ist. Smart Contracts können auch für eine Vielzahl anderer Anwendungen verwendet werden, wie z.B. Versicherungen, Wahlprozesse und Supply Chain-Management.

VR (Virtual Reality)

Virtual Reality (VR) ist eine Simulation einer dreidimensionalen virtuellen Umgebung. Ein VR-System besteht in der Regel aus einer VR-Brille oder einem Head-Mounted Display (HMD), welches das Bild auf die Augen des Benutzers projiziert. Außerdem nutzt man beispielsweise Controller, um Interaktionen mit der virtuellen Welt auszuführen. Die VR-Brille schafft ein visuelles und häufig auch akustisches Erlebnis, das es dem Benutzer erlaubt vollständig in die virtuelle Welt einzutauchen. Die Bewegungen des Benutzers werden von Sensoren in VR-Brille und Controllern erfasst und in Echtzeit in die virtuelle Welt übertragen. So kann sich der Benutzer frei bewegen und mit virtuellen Objekten interagieren. VR wird häufig verwendet für Spiele, Therapien, Design und Architektur. Ein weiteres großes Anwendungsgebiet sind Bildung und Schulungen, um komplexe Konzepte verständlicher zu veranschaulichen. Die immersive Erfahrung durch VR ermöglicht es Orte und Ereignisse zu erleben, die in der realen Welt nicht möglich wären.

Web 3.0

Web 3.0 ist ein Konzept für die nächste Generation des Internets, das auf einer intelligenten Technologie basiert. Es soll eine personalisierte und interaktive Online-Erfahrung bieten, die auf individuellen Bedürfnisse und Interessen ausgerichtet ist. Web 3.0 wird oft als “Semantisches Web” bezeichnet und nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Daten und Informationen im Internet zu analysieren und zu verarbeiten. Dies ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verknüpfen. Außerdem soll es Benutzern ermöglichen die Kontrolle über ihre Daten und Online-Identitäten zu haben ohne dass diese zentral gespeichert und verwaltet werden. So entsteht ein sichereres und an Privatsphäre orientiertes Internet mit mehr Kontrolle und Transparenz.

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