Tbd.:
3D-CNN
Abkürzungsverzeichnis
A
| AGV | Autonomous Guided Vehicle |
| AI | Artificial Intelligence |
| ANC | Adaptive Noise Cancellation |
| API | Application Programming Interface |
| ASR | Automatic Speech Recognition |
B
| BWKI | Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz |
C
| CNN | Convolutional Neural Network |
| CO2 | Kohlenstoffdioxid |
| CV | Computer Vision |
D
| DCT | diskrete Cosinus-Transformation |
| DN | Diameter Nominal oder Nennweite |
E
| Eth | Ethernet |
F
G
| GE | Gigabit Ethernet |
| GPU | Graphics Processing Unit (Grafikprozessor). |
H
| HDMI | High-Definition Multimedia Interface |
| HW | Hardware |
I
| IG | Image Generation |
| IMU | Inertial Measurement Unit (Trägheitsmesseinheit) |
J
K
| KGEM-Rohr | Kanalgrundrohr mit einem einseitigen Muffenende |
| KI | Künstliche Intelligenz |
L
| LLaMA | Large Language Model Meta AI |
| LLM | Large Language Model |
M
| MFCCs | Mel-Frequency Cepstral Coefficients |
N
| NLG | Natural Language Generation |
| NLP | Natural Language Processing |
| NLTK | Natural Language Toolkit |
| NLU | Natural Language Understanding |
O
| OD | Object Detection |
P
| PCM | Puls-Code-Modulation |
Q
R
| RNNLM | Recurrent Neural Network Language Model |
| ROS2 | Roboter Operating System 2 |
S
| STT | Speech-to-Text |
| SW | Software |
T
| TTS | Text-to-Speech |
U
| USB | Universal Serial Bus |
V
| VAD | Voice Activity Detection |
W
| WAV | Waveform Audio File Format |
| WLAN | Wireless Local Area Network |
X
Y
| YOLO | You Only Look Once |
Z
Glossar
A
B
C
| Convolutional Neural Network (CNN) | Eine Convolutional Neural Network (CNN) ist eine spezielle Art von künstlichem neuronalen Netzwerk, die besonders gut für die Verarbeitung von Bild- und Videodaten geeignet ist. Es basiert auf dem Prinzip der Faltung (engl. convolution), bei dem Filter (oder Kerne) auf die Eingabedaten angewendet werden, um Merkmale wie Kanten, Texturen oder Muster zu erkennen. Die Architektur eines CNNs besteht typischerweise aus mehreren Schichten, darunter Faltungsschichten, Pooling-Schichten und vollverbundene Schichten. CNNs sind besonders effizient bei der Extraktion hierarchischer Merkmale aus Daten, was sie zu einem Standardansatz für Anwendungen wie Bildklassifikation, Objekterkennung und Mustererkennung macht. |
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
| Natural Language Generation (NLG) | Natural Language Generation (NLG) ist ebenfalls ein Teilbereich von NLP, aber es konzentriert sich auf die Erzeugung von natürlicher Sprache. |
| Natural Language Processing (NLP) | Übergeordneter Begriff für alle Technologien, die es ermöglichen, natürliche Sprache (gesprochene oder geschriebene) zu verarbeiten. NLP umfasst verschiedene Teilbereiche, darunter: – NLU (Natural Language Understanding): Verstehen von Sprache. – NLG (Natural Language Generation): Erzeugen von Sprache. – Speech-to-Text (STT): Umwandlung gesprochener Sprache in Text. – Text-to-Speech (TTS): Umwandlung von Text in gesprochene Sprache. |
| Natural Language Understanding (NLU) | Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich von NLP und fokussiert sich auf das Verstehen von Sprache. Es geht dabei um Aufgaben wie: – Erkennen von Absichten (Intent Recognition): Was möchte der Benutzer tun? – Erkennen von Entitäten (Entity Recognition): Welche wichtigen Informationen (wie Namen, Orte) sind im Text enthalten? – Kontextualisierung: Verstehen des Kontextes in einem Dialog. |
O
P
| Pose | Als Pose oder räumliche Lage wird im technischen Zusammenhang die Kombination von Position und Orientierung eines Starrkörpers bezeichnet (Wikipedia 2024-1) |
Q
R
S
| Speech-to-Text (STT | Umwandlung gesprochener Sprache in Text. |
T
| Text-to-Speech (TTS) | Umwandlung von Text in gesprochene Sprache. |
U
V
W
X
Y
Z