Grundlagen der künstlichen Intelligenz: eine nichttechnische Einführung
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German English |
| Veröffentlicht: |
New York, NY
Springer
[2022]
|
| Schriftenreihe: | Sachbuch
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext http://www.springer.com/ Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVII, 211 Seiten Illustrationen, Diagramme 23.5 cm x 15.5 cm |
| ISBN: | 9783662662823 3662662825 |
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|---|---|
| adam_text |
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT
.
III
UEBER
DEN
AUTOR
.
XI
EINFUEHRUNG
.
XIII
KAPITEL
I
KL-GRUNDLAGEN
.
I
ALAN
TURING
UND
DER
TURING-TEST
.
2
DAS
GEHIRN
IST
EINE
.
MASCHINE?
.
5
KYBERNETIK
.
6
DIE
ENTSTEHUNGSGESCHICHTE
.
6
GOLDENES
ZEITALTER
DER
KI
.
8
KI-WINTER
.
12
AUFSTIEG
UND
FALL
DER
EXPERTENSYSTEME
.
14
NEURONALE
NETZE
UND
DEEP
LEARNING
.
15
TECHNOLOGISCHE
TRIEBKRAEFTE
DER
MODERNEN
KI
.
17
STRUKTUR
VON
KI
.
17
SCHLUSSFOLGERUNG
.
18
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
18
KAPITEL
2
DATEN
.
21
DATEN-GRUNDLAGEN
.
22
ARTEN
VON
DATEN
.
23
BIG
DATA
.
25
VOLUME
.
26
VARIETY
.
26
VELOCITY
.
26
DATENBANKEN
UND
ANDERE
TOOLS
.
27
DATENPROZESS
.
31
SCHRITT
1
-
GESCHAEFTSVERSTAENDNIS
.
33
SCHRITT
2
-
DATENVERSTAENDNIS
.
35
SCHRITT
3
-
VORBEREITUNG
DER
DATEN
.
36
ETHIK
UND
GOVERNANCE
.
38
WIE
VIELE
DATEN
BRAUCHEN
SIE
FUER
KI?
.
40
WEITERE
DATENBEGRIFFE
UND
-KONZEPTE
.
40
SCHLUSSFOLGERUNG
.
42
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
42
VIII
INHALTSVERZEICHNIS
KAPITEL
3
MASCHINELLES
LERNEN
.
45
WAS
IST
MASCHINELLES
LERNEN?
.
47
STANDARDABWEICHUNG
.
49
DIE
NORMAL
VERTEILUNG
.
49
BAYES-THEOREM
.
50
KORRELATION
.
51
MERKMALSEXTRAKTION
.
52
WAS
KOENNEN
SIE
MIT
MASCHINELLEM
LERNEN
ERREICHEN?
.
53
DER
PROZESS
DES
MASCHINELLEN
LERNENS
.
56
SCHRITT
1
-
DATENREIHENFOLGE
.
56
SCHRITT
2
-
AUSWAHL
DES
MODELLS
.
56
SCHRITT
3
-
TRAINING
DES
MODELLS
.
56
SCHRITT
4
-
BEWERTUNG
DES
MODELLS
.
57
SCHRITT
5
-
FEINABSTIMMUNG
DES
MODELLS
.
57
ANWENDUNG
VON
ALGORITHMEN
.
57
UEBERWACHTES
LERNEN
.
58
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
59
VERSTAERKENDES
LERNEN
.
61
TEILUEBERWACHTES
LERNEN
.
62
GAENGIGE
ARTEN
VON
ALGORITHMEN
FUER
MASCHINELLES
LERNEN
.
62
NAIVER
BAYES-KLASSIFIKATOR
(UEBERWACHTES
.
63
K-NEAREST
NEIGHBOR
(UEBERWACHTES
LERNEN/KLASSIFIZIERUNG)
.
66
LINEARE
REGRESSION
(UEBERWACHTES
LERNEN/REGRESSION)
.
66
ENTSCHEIDUNGSBAUM
(UEBERWACHTES
LERNEN/REGRESSION)
.
68
ENSEMBLE-MODELLIERUNG
(UEBERWACHTES
LERNEN/REGRESSION)
.
69
K-MEANS-CLUSTERING
(UNUEBERWACHT/CLUSTERING)
.
71
SCHLUSSFOLGERUNG
.
74
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
75
KAPITEL
4
DEEP
LEARNING
.
79
DER
UNTERSCHIED
ZWISCHEN
DEEP
LEARNING
UND
MASCHINELLEM
LERNEN
.
80
WAS
IST
DEEP
LEARNING?
.
81
DAS
GEHIRN
UND
DEEP
LEARNING
.
82
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
(ARTIFICIAL
NEURAL
NETWORKS,
ANNS)
.
83
BACKPROPAGATION
.
85
DIE
VERSCHIEDENEN
NEURONALEN
NETZE
.
86
REKURRENTES
NEURONALES
NETZ
(RNN)
.
87
CONVOLUTIONAL
NEURAL
NETWORK
(CNN)
.
88
GENERATIVE
ADVERSARIAL
NETWORK
(GAN)
.
89
DEEP-LEARNING-ANWENDUNGEN
.
91
ANWENDUNGSFALL:
ERKENNUNG
DER
ALZHEIMER-KRANKHEIT
.
91
ANWENDUNGSFALL:
ENERGIE
.
92
ANWENDUNGSFALL:
ERDBEBEN
.
93
INHALTSVERZEICHNIS
IX
ANWENDUNGSFALL:
RADIOLOGIE
.
94
DEEP-LEARNING-HARD
WAERE
.
94
WANN
SOLLTE
MAN
DEEP
LEARNING
EINSETZEN?
.
96
NACHTEILE
VON
DEEP
LEARNING
.
98
SCHLUSSFOLGERUNG
.
101
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
101
KAPITEL
5
ROBOTIC
PROCESS
AUTOMATION
(RPA)
.
103
WAS
IST
RPA?
.
105
VOR
UND
NACHTEILE
VON
RPA
.
106
WAS
KOENNEN
SIE
VON
RPA
ERWARTEN?
.
108
WIE
MAN
RPA
IMPLEMENTIERT
.
110
BESTIMMUNG
DER
RICHTIGEN
ZU
AUTOMATISIERENDEN
FUNKTIONEN
.
110
BEWERTUNG
DER
PROZESSE
.
111
AUSWAHL
DES
RPA-ANBIETENDEN
UND
EINSATZ
DER
SOFTWARE
.
112
EINRICHTEN
EINES
TEAMS
FUER
DIE
VERWALTUNG
DER
RPA-PLATTFORM
.
112
RPA
UND
KI
.
113
RPA
IN
DER
REALEN
WELT
.
114
SCHLUSSFOLGERUNG
.
115
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
115
KAPITEL
6
NATURAL
LANGUAGE
PROCESSING
(NLP)
.
117
DIE
HERAUSFORDERUNGEN
DES
NLP
.
119
VERSTEHEN,
WIE
KI
SPRACHE
UEBERSETZT
.
120
SCHRITT
1
-
BEREINIGUNG
UND
VORVERARBEITUNG
.
121
TOKENISIERUNG
.
121
STEMMING
.
122
LEMMATISIERUNG
.
123
SCHRITT
2
-
SPRACHE
VERSTEHEN
UND
GENERIEREN
.
124
SPRACHERKENNUNG
.
125
NLP
IN
DER
REALEN
WELT
.
126
ANWENDUNGSFALL
:
VERBESSERUNG
DER
VERKAEUFE
.
127
ANWENDUNGSFALL:
BEKAEMPFUNG
VON
DEPRESSIONEN
.
128
ANWENDUNGSFALL:
ERSTELLUNG
VON
INHALTEN
.
128
ANWENDUNGSFALL:
KOERPERSPRACHE
.
130
VOICE
COMMERCE
.
131
VIRTUELLE
ASSISTENTEN
.
133
CHATBOTS
.
135
ZUKUNFT
DES
NLP
.
139
SCHLUSSFOLGERUNG
.
139
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
140
KAPITEL
7
PHYSISCHE
ROBOTER
.
141
WAS
IST
EIN
ROBOTER?
.
142
INDUSTRIELLE
UND
KOMMERZIELLE
ROBOTER
.
145
ROBOTER
IN
DER
REALEN
WELT
.
150
ANWENDUNGSFALL:
SICHERHEIT
.
150
X
INHALTSVERZEICHNIS
ANWENDUNGSFALL:
ROBOTER,
DIE
BOEDEN
SCHRUBBEN
.
151
ANWENDUNGSFALL:
ONLINE-APOTHEKE
.
151
ANWENDUNGSFALL:
ROBOTER-WISSENSCHAFTLER
.
152
HUMANOIDE
UND
HAUSHALTSROBOTER
.
153
DIE
DREI
GESETZE
DER
ROBOTIK
.
154
CYBERSECURITY
UND
ROBOTER
.
155
PROGRAMMIERUNG
VON
ROBOTERN
FUER
KI
.
156
DIE
ZUKUNFT
VON
ROBOTERN
.
158
SCHLUSSFOLGERUNG
.
159
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
159
KAPITEL
8
IMPLEMENTIERUNG
VON
KL
.
161
ANSAETZE
ZUR
IMPLEMENTIERUNG
VON
KI
.
162
DIE
SCHRITTE
ZUR
KL-IMPLEMENTIERUNG
.
165
IDENTIFIKATION
EINES
ZU
LOESENDEN
PROBLEMS
.
165
ZUSAMMENSTELLUNG
DES
TEAMS
.
168
DIE
RICHTIGEN
TOOLS
UND
PLATTFORMEN
.
169
PYTHON-SPRACHE
.
170
KI-FRAMEWORKS
.
171
EINSATZ
UND
UEBERWACHUNG
DES
KL-SYSTEMS
.
176
SCHLUSSFOLGERUNG
.
177
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
178
KAPITEL
9
DIE
ZUKUNFT
DER
KI
.
181
AUTONOME
AUTOS
.
183
USA
GEGEN
CHINA
.
187
TECHNOLOGISCHE
ARBEITSLOSIGKEIT
.
189
DIE
NUTZUNG
DER
KI
ALS
WAFFE
.
191
ENTDECKUNG
VON
MEDIKAMENTEN
.
192
REGIERUNG
.
194
KUENSTLICHE
ALLGEMEINE
INTELLIGENZ
(ARTIFICIAL
GENERAL
INTELLIGENCE,
AGI)
.
195
SOZIALES
WOHL
.
197
SCHLUSSFOLGERUNG
.
197
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
198
ANHANG
A.
KL-RESSOURCEN
.
201
ANHANG
B.
GLOSSAR
.
203 |
| adam_txt |
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT
.
III
UEBER
DEN
AUTOR
.
XI
EINFUEHRUNG
.
XIII
KAPITEL
I
KL-GRUNDLAGEN
.
I
ALAN
TURING
UND
DER
TURING-TEST
.
2
DAS
GEHIRN
IST
EINE
.
MASCHINE?
.
5
KYBERNETIK
.
6
DIE
ENTSTEHUNGSGESCHICHTE
.
6
GOLDENES
ZEITALTER
DER
KI
.
8
KI-WINTER
.
12
AUFSTIEG
UND
FALL
DER
EXPERTENSYSTEME
.
14
NEURONALE
NETZE
UND
DEEP
LEARNING
.
15
TECHNOLOGISCHE
TRIEBKRAEFTE
DER
MODERNEN
KI
.
17
STRUKTUR
VON
KI
.
17
SCHLUSSFOLGERUNG
.
18
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
18
KAPITEL
2
DATEN
.
21
DATEN-GRUNDLAGEN
.
22
ARTEN
VON
DATEN
.
23
BIG
DATA
.
25
VOLUME
.
26
VARIETY
.
26
VELOCITY
.
26
DATENBANKEN
UND
ANDERE
TOOLS
.
27
DATENPROZESS
.
31
SCHRITT
1
-
GESCHAEFTSVERSTAENDNIS
.
33
SCHRITT
2
-
DATENVERSTAENDNIS
.
35
SCHRITT
3
-
VORBEREITUNG
DER
DATEN
.
36
ETHIK
UND
GOVERNANCE
.
38
WIE
VIELE
DATEN
BRAUCHEN
SIE
FUER
KI?
.
40
WEITERE
DATENBEGRIFFE
UND
-KONZEPTE
.
40
SCHLUSSFOLGERUNG
.
42
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
42
VIII
INHALTSVERZEICHNIS
KAPITEL
3
MASCHINELLES
LERNEN
.
45
WAS
IST
MASCHINELLES
LERNEN?
.
47
STANDARDABWEICHUNG
.
49
DIE
NORMAL
VERTEILUNG
.
49
BAYES-THEOREM
.
50
KORRELATION
.
51
MERKMALSEXTRAKTION
.
52
WAS
KOENNEN
SIE
MIT
MASCHINELLEM
LERNEN
ERREICHEN?
.
53
DER
PROZESS
DES
MASCHINELLEN
LERNENS
.
56
SCHRITT
1
-
DATENREIHENFOLGE
.
56
SCHRITT
2
-
AUSWAHL
DES
MODELLS
.
56
SCHRITT
3
-
TRAINING
DES
MODELLS
.
56
SCHRITT
4
-
BEWERTUNG
DES
MODELLS
.
57
SCHRITT
5
-
FEINABSTIMMUNG
DES
MODELLS
.
57
ANWENDUNG
VON
ALGORITHMEN
.
57
UEBERWACHTES
LERNEN
.
58
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
59
VERSTAERKENDES
LERNEN
.
61
TEILUEBERWACHTES
LERNEN
.
62
GAENGIGE
ARTEN
VON
ALGORITHMEN
FUER
MASCHINELLES
LERNEN
.
62
NAIVER
BAYES-KLASSIFIKATOR
(UEBERWACHTES
.
63
K-NEAREST
NEIGHBOR
(UEBERWACHTES
LERNEN/KLASSIFIZIERUNG)
.
66
LINEARE
REGRESSION
(UEBERWACHTES
LERNEN/REGRESSION)
.
66
ENTSCHEIDUNGSBAUM
(UEBERWACHTES
LERNEN/REGRESSION)
.
68
ENSEMBLE-MODELLIERUNG
(UEBERWACHTES
LERNEN/REGRESSION)
.
69
K-MEANS-CLUSTERING
(UNUEBERWACHT/CLUSTERING)
.
71
SCHLUSSFOLGERUNG
.
74
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
75
KAPITEL
4
DEEP
LEARNING
.
79
DER
UNTERSCHIED
ZWISCHEN
DEEP
LEARNING
UND
MASCHINELLEM
LERNEN
.
80
WAS
IST
DEEP
LEARNING?
.
81
DAS
GEHIRN
UND
DEEP
LEARNING
.
82
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
(ARTIFICIAL
NEURAL
NETWORKS,
ANNS)
.
83
BACKPROPAGATION
.
85
DIE
VERSCHIEDENEN
NEURONALEN
NETZE
.
86
REKURRENTES
NEURONALES
NETZ
(RNN)
.
87
CONVOLUTIONAL
NEURAL
NETWORK
(CNN)
.
88
GENERATIVE
ADVERSARIAL
NETWORK
(GAN)
.
89
DEEP-LEARNING-ANWENDUNGEN
.
91
ANWENDUNGSFALL:
ERKENNUNG
DER
ALZHEIMER-KRANKHEIT
.
91
ANWENDUNGSFALL:
ENERGIE
.
92
ANWENDUNGSFALL:
ERDBEBEN
.
93
INHALTSVERZEICHNIS
IX
ANWENDUNGSFALL:
RADIOLOGIE
.
94
DEEP-LEARNING-HARD
WAERE
.
94
WANN
SOLLTE
MAN
DEEP
LEARNING
EINSETZEN?
.
96
NACHTEILE
VON
DEEP
LEARNING
.
98
SCHLUSSFOLGERUNG
.
101
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
101
KAPITEL
5
ROBOTIC
PROCESS
AUTOMATION
(RPA)
.
103
WAS
IST
RPA?
.
105
VOR
UND
NACHTEILE
VON
RPA
.
106
WAS
KOENNEN
SIE
VON
RPA
ERWARTEN?
.
108
WIE
MAN
RPA
IMPLEMENTIERT
.
110
BESTIMMUNG
DER
RICHTIGEN
ZU
AUTOMATISIERENDEN
FUNKTIONEN
.
110
BEWERTUNG
DER
PROZESSE
.
111
AUSWAHL
DES
RPA-ANBIETENDEN
UND
EINSATZ
DER
SOFTWARE
.
112
EINRICHTEN
EINES
TEAMS
FUER
DIE
VERWALTUNG
DER
RPA-PLATTFORM
.
112
RPA
UND
KI
.
113
RPA
IN
DER
REALEN
WELT
.
114
SCHLUSSFOLGERUNG
.
115
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
115
KAPITEL
6
NATURAL
LANGUAGE
PROCESSING
(NLP)
.
117
DIE
HERAUSFORDERUNGEN
DES
NLP
.
119
VERSTEHEN,
WIE
KI
SPRACHE
UEBERSETZT
.
120
SCHRITT
1
-
BEREINIGUNG
UND
VORVERARBEITUNG
.
121
TOKENISIERUNG
.
121
STEMMING
.
122
LEMMATISIERUNG
.
123
SCHRITT
2
-
SPRACHE
VERSTEHEN
UND
GENERIEREN
.
124
SPRACHERKENNUNG
.
125
NLP
IN
DER
REALEN
WELT
.
126
ANWENDUNGSFALL
:
VERBESSERUNG
DER
VERKAEUFE
.
127
ANWENDUNGSFALL:
BEKAEMPFUNG
VON
DEPRESSIONEN
.
128
ANWENDUNGSFALL:
ERSTELLUNG
VON
INHALTEN
.
128
ANWENDUNGSFALL:
KOERPERSPRACHE
.
130
VOICE
COMMERCE
.
131
VIRTUELLE
ASSISTENTEN
.
133
CHATBOTS
.
135
ZUKUNFT
DES
NLP
.
139
SCHLUSSFOLGERUNG
.
139
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
140
KAPITEL
7
PHYSISCHE
ROBOTER
.
141
WAS
IST
EIN
ROBOTER?
.
142
INDUSTRIELLE
UND
KOMMERZIELLE
ROBOTER
.
145
ROBOTER
IN
DER
REALEN
WELT
.
150
ANWENDUNGSFALL:
SICHERHEIT
.
150
X
INHALTSVERZEICHNIS
ANWENDUNGSFALL:
ROBOTER,
DIE
BOEDEN
SCHRUBBEN
.
151
ANWENDUNGSFALL:
ONLINE-APOTHEKE
.
151
ANWENDUNGSFALL:
ROBOTER-WISSENSCHAFTLER
.
152
HUMANOIDE
UND
HAUSHALTSROBOTER
.
153
DIE
DREI
GESETZE
DER
ROBOTIK
.
154
CYBERSECURITY
UND
ROBOTER
.
155
PROGRAMMIERUNG
VON
ROBOTERN
FUER
KI
.
156
DIE
ZUKUNFT
VON
ROBOTERN
.
158
SCHLUSSFOLGERUNG
.
159
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
159
KAPITEL
8
IMPLEMENTIERUNG
VON
KL
.
161
ANSAETZE
ZUR
IMPLEMENTIERUNG
VON
KI
.
162
DIE
SCHRITTE
ZUR
KL-IMPLEMENTIERUNG
.
165
IDENTIFIKATION
EINES
ZU
LOESENDEN
PROBLEMS
.
165
ZUSAMMENSTELLUNG
DES
TEAMS
.
168
DIE
RICHTIGEN
TOOLS
UND
PLATTFORMEN
.
169
PYTHON-SPRACHE
.
170
KI-FRAMEWORKS
.
171
EINSATZ
UND
UEBERWACHUNG
DES
KL-SYSTEMS
.
176
SCHLUSSFOLGERUNG
.
177
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
178
KAPITEL
9
DIE
ZUKUNFT
DER
KI
.
181
AUTONOME
AUTOS
.
183
USA
GEGEN
CHINA
.
187
TECHNOLOGISCHE
ARBEITSLOSIGKEIT
.
189
DIE
NUTZUNG
DER
KI
ALS
WAFFE
.
191
ENTDECKUNG
VON
MEDIKAMENTEN
.
192
REGIERUNG
.
194
KUENSTLICHE
ALLGEMEINE
INTELLIGENZ
(ARTIFICIAL
GENERAL
INTELLIGENCE,
AGI)
.
195
SOZIALES
WOHL
.
197
SCHLUSSFOLGERUNG
.
197
WICHTIGSTE
ERKENNTNISSE
.
198
ANHANG
A.
KL-RESSOURCEN
.
201
ANHANG
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GLOSSAR
.
203 |
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