Künstliche Intelligenz
Agenten- und Multiagentensysteme, Neuronale Netze, Deep Learning, Machine Learning, Computer Vision
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ナレーター:
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Axel Mammitzsch
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著者:
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Axel Mammitzsch
このコンテンツについて
Im zweiten Abschnitt greifen wir zunächst die anfänglichen Techniken der KI auf. Sie lernen dabei die Konzepte und berühmte Beispielsysteme kennen, die diese frühe Phase der Euphorie auslösten.
Im dritten Abschnitt behandeln wir Expertensysteme, die ähnlich zu den allgemeinen Problemlösern nur spezielle Probleme behandeln. Aber dafür exzessiv auf Regeln und Fakten in Form einer Wissensbasis zugreifen.
Der vierte Abschnitt läutet die Rückkehr zu der Idee ein, das menschliche Gehirn nachbauen zu können und so in Form von neuronalen Netzen der digitalen Informationsverarbeitung zugänglich zu machen. Wir betrachten die frühen Ansätze und stellen heraus, welche Ideen noch gefehlt haben, um neuronalen Netzen zum kommerziellen Durchbruch zu verhelfen.
Die Idee eines Agenten und ihr Zusammenspiel in einem Multi-Agenten-System wird im fünften Abschnitt beschrieben. Ein solches System dient im Wesentlichen dazu, Komplexität auf mehrere Instanzen zu verteilen.
Der sechste Abschnitt behandelt den Durchbruch der mehrschichtigen neuronalen Netze, maschinelles Lernen, maschinelle Sehen (Computer Vision), Spracherkennung und viele weitere Anwendungen der heutigen KI.
Themen und Inhalte:
- I. Einführung und geschichtlicher Hintergrund,
- II. Der allgemeine Problemlöser,
- III. Expertensysteme,
- IV. Neuronale Netze,
- V. Maschinelles Lernen (Deep Learning & Computer Vision),
Keine Vorraussetzungen auf dem Gebiet der KI/AI nötig. Es wird alles verständlich im Detail erklärt.
Was bringt mir dieser Kurs?
Sie lernen die Strukturen und Aufbau moderner Systeme der künstlichen Intelligenz (KI/AI) kennen und verstehen.
An wen richtet sich dieser Kurs?
An interessierte Studenten, Forscher, Anfänger und Fortgeschrittene auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) / Artificial Intelligence (AI).©2018 AMIM2018 (P)2018 AMIM2018