::Application Programming Interface (API)
Ein Satz von Regeln und Protokollen, der es verschiedenen Software-Programmen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Informationen auszutauschen. Es agiert als Art Vermittler, der es verschiedenen Programmen ermöglicht, zusammen zu interagieren und zusammen zu arbeiten, auch wenn sie nicht mit derselben Programmiersprache oder Technologie erstellt wurden.

::Artificial Intelligence (AI)
Die Intelligenz, die von Maschinen bei Aufgaben angezeigt wird, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z.B. Lernen, Problemlösung, Entscheidungsfindung und Sprachverständnis. Dies wird durch die Entwicklung von Algorithmen und Systemen erreicht, die große Datenmengen verarbeiten, analysieren und verstehen und Entscheidungen aufgrund dieser Daten treffen können.

::Compute Unified Device Architecture (CUDA)
Eine Methode, bei der Computer große und schwierige Probleme lösen können, indem sie sie in kleinere Teile unterteilen und alle gleichzeitig lösen. Es hilft dem Computer schneller und besser zu arbeiten, indem es spezielle Teile innerhalb des Computers verwendet, die GPUs genannt werden. Es ist wie wenn man viele Freunde hat, die einem bei einem Puzzle helfen – es geht viel schneller als wenn man es alleine versucht.

::Data Processing
Der Prozess der Vorbereitung von Rohdaten für die Verwendung in einem maschinellen Lernmodell, einschließlich Aufgaben wie Säuberung, Transformation und Normalisierung der Daten.

::Deep Learning (DL)
Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es wird verwendet, um komplexe Aufgaben zu lösen und bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber traditionellen maschinellen Lernmethoden. Dazu gehören eine bessere Genauigkeit und bessere Erkennungsraten. Deep Learning Modelle können verwendet werden, um Bilder, Audiodaten, Video- und Text-Daten zu klassifizieren. Sie können auch für automatisiertes maschinelles Sehen, Spracherkennung und maschinelles Lernen verwendet werden.

::Feature Engineering
Der Prozess der Auswahl und Schaffung neuer Funktionen aus Rohdaten, die zur Verbesserung der Leistung eines maschinellen Lernmodells verwendet werden können.

::Generative Adversarial Network (GAN)
Ein Computersystem, das neue Dinge wie Bilder oder Musik durch Schulung zweier neuronaler Netze gegeneinander erstellt. Ein Netzwerk, das Generator genannt wird, erstellt neue Daten, während das andere Netzwerk, der Diskriminator, die Authentizität der Daten überprüft.

::Generative Art
Generative Kunst ist eine Form der Kunst, die mit einem Computerprogramm oder Algorithmus zur Generierung visueller oder auditiver Ausgabe erstellt wird. Sie beinhaltet oft die Verwendung von Zufälligkeit oder mathematischen Regeln, um einzigartige, unvorhersehbare und manchmal chaotische Ergebnisse zu erzielen.

::Generative Pretrained Transformer (GPT)
GPT steht für Generative Pretrained Transformer. Es ist eine Art großer Sprachmodelle, die von OpenAI entwickelt wurden.

::Giant Language model Test Room (GLTR)
GLTR ist ein Tool, das Menschen dabei hilft zu erkennen, ob ein Text von einem Computer oder einer Person geschrieben wurde. Es tut dies, indem es sieht, wie jedes Wort im Text verwendet wird und wie wahrscheinlich es ist, dass ein Computer dieses Wort gewählt hätte. GLTR ist wie ein Helfer, der Ihnen Hinweise gibt, indem er unterschiedliche Teile des Satzes unterschiedliche Farben einfärbt. Grün bedeutet, dass das Wort sehr wahrscheinlich von einer Person geschrieben wurde, Gelb bedeutet, dass es unsicher ist, Rot bedeutet, dass es eher von einem Computer geschrieben wurde, und Violett bedeutet, dass es sehr wahrscheinlich von einem Computer geschrieben wurde.

::GitHub
GitHub ist eine Plattform zur Verwaltung und Zusammenarbeit an Softwareprojekten.

::Google Colab
Kostenloser Online-Dienst zur Entwicklung und Ausführung von Machine Learning-Modellen.

::Graphics Processing (GPU)
Eine spezielle Art von Computerprozessor, die für die Verarbeitung von Grafiken und Computergrafiken optimiert ist.

::Large Language Model
Ein maschinelles Lernmodell, das auf großen Textkorpora trainiert wurde und in der Lage ist, natürliche Sprache zu verarbeiten und Texte zu generieren.

::Machine Learning
Ein Teilbereich des künstlichen Intelligenz, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen zur automatischen Verarbeitung und und Analyse von Daten beschäftigt.

::Natural Language Processing (NLP)
ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit der Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache beschäftigt.

::Neural Networks
eine Art von künstlicher Intelligenz, die auf dem Konzept künstlicher neuronaler Netze basiert und zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt wird.

::Neural Radiance Fields (NRF)
eine Art von maschinellem Lernmodell, das für die Generierung von Bildern verwendet wird. Es nutzt eine neuronale Netzarchitektur, um das Verhalten von Lichtstrahlen in einer Szene zu simulieren.