KI-Begriffe einfach erklärt: das Glossar für Einsteiger

Welche KI-Begriffe sollten Sie kennen?

Für den Einstieg genügen fünf: Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Sprachmodell, Prompt und Halluzination. Wie Sie mit ihnen erste Übungen machen, zeigt die Seite Grundbegriffe für Anfänger. Die übrigen Begriffe brauchen Sie, sobald Sie Kursbeschreibungen vergleichen oder im Team über Regeln sprechen.

Algorithmus

Eine genaue Abfolge von Rechenschritten, mit der ein Computer eine Aufgabe löst; KI-Verfahren sind besondere Algorithmen, die aus Daten lernen.

Anweisung

Siehe Prompt: der Text, mit dem Sie einem KI-Modell sagen, was es tun soll.

Bestärkendes Lernen

Ein Lernverfahren, bei dem ein System durch Belohnung und Bestrafung lernt, welche Handlungen zu einem Ziel führen; bei Sprachmodellen fließen so auch menschliche Bewertungen ein.

Bias

Eine systematische Verzerrung in Daten oder Ergebnissen, etwa wenn Trainingsdaten bestimmte Gruppen selten zeigen und das Modell sie deshalb schlechter behandelt.

Chat-Assistent

Ein Programm, mit dem Sie in Alltagssprache schreiben und das mit einem Sprachmodell antwortet; Beispiele sind die Assistenten großer Softwarehersteller.

Deep Learning

Maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen aus vielen Schichten; die Grundlage heutiger Sprach- und Bildmodelle.

Feintuning

Das Nachschulen eines vorhandenen Modells mit eigenen Beispielen, damit es eine bestimmte Aufgabe oder einen Stil besser trifft.

Generative KI

KI, die neue Inhalte erzeugt, etwa Texte, Bilder, Töne oder Programmcode, statt nur vorhandene Daten zu sortieren.

Halluzination

Eine flüssig formulierte, aber falsche Aussage eines Sprachmodells, zum Beispiel eine erfundene Quelle oder Zahl.

KI-Agent

Ein KI-System, das nicht nur antwortet, sondern selbstständig mehrere Schritte ausführt, etwa Werkzeuge aufruft, Dateien liest oder Formulare ausfüllt.

KI-Kompetenz

Die Fähigkeit, KI-Systeme sachkundig einzusetzen und Chancen und Risiken zu kennen; nach Artikel 4 der KI-Verordnung unterstützen Unternehmen, die KI einsetzen, deren Entwicklung beim Personal.

KI-Modell

Das trainierte Rechenmodell, das aus Eingaben Ausgaben erzeugt; ein Chat-Assistent ist die Anwendung, das Modell der Motor dahinter.

KI-Verordnung

Die Verordnung (EU) 2024/1689, die Regeln für Anbieter und Betreiber von KI-Systemen in der Europäischen Union festlegt, zuletzt geändert durch die Verordnung (EU) 2026/1744.

Kontextfenster

Die Menge an Text, die ein Sprachmodell in einem Gespräch gleichzeitig berücksichtigen kann; was darüber hinausgeht, fällt aus der Betrachtung.

Künstliche Intelligenz

Sammelbegriff für Computersysteme, die Aufgaben lösen, für die man sonst menschliches Urteilen braucht, etwa Sprache verstehen, Muster erkennen oder Texte erzeugen.

Leistungsnachweis

Ein Kursnachweis, der bestandene bewertete Aufgaben belegt; beim KI-Campus ab 60 Prozent der möglichen Punkte.

Lernmanagementsystem

Software, die Kurse, Teilnehmende, Fortschritt und Nachweise verwaltet; der KI-Campus nutzt dafür Moodle.

Maschinelles Lernen

Ein Teilgebiet der KI, in dem Systeme Muster aus Beispielen ableiten, statt jede Regel einzeln programmiert zu bekommen.

Micro-Degree

Ein Nachweis über eine ganze Reihe zusammengehöriger Onlinekurse, etwa beim KI-Campus.

Neuronales Netz

Ein Rechenmodell aus vielen verbundenen Einheiten, deren Gewichte beim Training angepasst werden; lose angelehnt an Nervenzellen.

Parameter

Die Zahlen im Inneren eines Modells, die beim Training eingestellt werden; große Sprachmodelle haben davon sehr viele.

Prompt

Ihre Anweisung an ein KI-Modell, am besten mit Rolle, Aufgabe, Material, gewünschtem Format und Grenzen.

Prompt Engineering

Das systematische Schreiben und Verbessern von Anweisungen, damit ein Modell verlässlich brauchbare Ergebnisse liefert.

Python

Eine Programmiersprache, die im maschinellen Lernen weit verbreitet ist und sich als erste Sprache für die fünfte Etappe eignet.

Sprachmodell

Ein KI-Modell, das aus sehr vielen Texten gelernt hat, welche Wörter wahrscheinlich aufeinander folgen, und so Antworten bildet; große Sprachmodelle heißen auf Englisch Large Language Models.

Teilnahmebestätigung

Ein Kursnachweis, der die Teilnahme belegt, nicht das Bestehen; beim KI-Campus ab Zugriff auf 50 Prozent der Lerninhalte.

Token

Ein Textbaustein, in den ein Sprachmodell Eingaben zerlegt, oft ein Wortteil; Kontextfenster und Preise von Diensten werden häufig in Token gemessen.

Training

Der Vorgang, in dem ein Modell mit Daten so angepasst wird, dass seine Vorhersagen besser werden; im Alltag meint KI-Training oft auch eine Schulung für Menschen.

Trainingsdaten

Die Beispiele, aus denen ein Modell lernt; Anbieter großer Modelle müssen nach Artikel 53 KI-Verordnung eine Zusammenfassung davon veröffentlichen.

Überwachtes Lernen

Maschinelles Lernen mit Beispielen, zu denen die richtige Antwort mitgeliefert wird, etwa Bilder mit der Angabe, was darauf zu sehen ist.

Unüberwachtes Lernen

Maschinelles Lernen ohne vorgegebene Antworten, bei dem das System selbst Gruppen oder Muster in Daten findet.

Wie lesen Sie Begriffe in Kursbeschreibungen richtig?

Mit Blick auf das, was Sie danach können. „Prompt Engineering“ in einer Kursbeschreibung heißt im besten Fall, dass Sie üben, Anweisungen zu schreiben und zu verbessern. „Zertifikat“ kann eine Teilnahmebestätigung oder einen Leistungsnachweis meinen; fragen Sie, welches von beiden. Und wenn ein Kurs „KI-Kompetenz nach Artikel 4“ verspricht, lesen Sie, welche Maßnahmen er dokumentiert, denn die Verordnung schreibt in der seit dem 27. Juli 2026 geltenden Fassung kein bestimmtes Kompetenzniveau für einzelne Personen vor.

Wer die Begriffe kennt, vergleicht Angebote schneller. Die Kriterien dafür stehen in der Prüfliste zur Kurswahl, frei zugängliche Kurse unter KI-Kurse im Netz mit Träger. Den technischen Hintergrund von Training und Trainingsdaten erklärt KI-Training von Modellen.

Ein Wort zur Vorsicht: Viele Begriffe werden in der Werbung großzügig verwendet. „Agent“ heißt manchmal nur, dass ein Chat-Assistent eine Vorlage ausfüllt, und „eigene KI“ meint selten ein selbst trainiertes Modell, sondern ein vorhandenes Modell, das mit Ihren Dokumenten arbeitet. Fragen Sie in solchen Fällen nach, was genau passiert: Welche Daten fließen wohin, wer trainiert was, und was bleibt nach dem Gespräch gespeichert? Wer diese drei Fragen stellt, versteht die meisten Angebote schnell. Wie Sie die Begriffe in Ihrer eigenen Lernzeit nach und nach festigen, zeigt der Lernpfad-Planer.

Was fragen Menschen zu den Grundbegriffen?

Quellen: KI-Campus: Häufige Fragen, KI-Campus: Zertifikate, Verordnung (EU) 2026/1744, Neufassung von Artikel 4 KI-Verordnung, Artikel 53 KI-Verordnung (konsolidiert, buzer.de), Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung). Abruf am 13.11.2026. Die Erklärungen sind vereinfacht und ersetzen keine Fachliteratur.