Unterschied zwischen NLP NLG NLU AI MI und DL Training Ppt

Folie 1

Auf dieser Folie wird ein Vergleich zwischen Natural Language Processing (NLP), Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG) gezogen.

Hinweise für Kursleiter:

• NLP (Natural Language Processing): Es versteht die Bedeutung des Textes
• NLU (Natural Language Understanding): NLU verarbeitet ganze Prozesse wie Entscheidungen und Aktionen
• NLG (Natural Language Generation): Diese Methode erstellt Text in menschlicher Sprache aus strukturierten Daten, die das System zur Antwort bereitstellt

Folie 2

Auf dieser Folie wird der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) aufgeführt. KI ist eine Technologie, die eine Maschine simuliert, um menschliches Verhalten nachzubilden. Maschinelles Lernen ist eine Art KI, bei der eine Maschine aus vorherigen Daten lernt, ohne explizit programmiert zu werden.

Folie 3

Auf dieser Folie heißt es, dass maschinelles Lernen eine Art künstliche Intelligenz ist, die statistische Lernalgorithmen verwendet, um Systeme zu konstruieren, die selbstständig verstehen und sich weiterentwickeln können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein ML-Ansatz, der durch die Filterung von Informationen durch das menschliche Gehirn gefördert wird. Es geht im Wesentlichen darum, anhand von Beispielen zu lernen. Es ermöglicht einem Computermodell, Informationen zu antizipieren und zu kategorisieren, indem Eingabedaten über Ebenen gefiltert werden.

Folie 4

Auf dieser Folie wird ein Vergleich zwischen künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL) dargestellt. Künstliche Intelligenz ist der Prozess der Kombination von Maschinen mit menschlicher Intelligenz. Beim maschinellen Lernen geht es darum, Maschinen das Lernen beizubringen, indem sie Algorithmen auf Unmengen von Daten trainieren. Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernen, das sich auf Datendarstellungen und nicht auf aufgabenspezifische Methoden konzentriert.