Overview

Dieser Videokurs über künstliche Intelligenz richtet sich an Einsteiger und ist so aufgebaut, dass Ihnen die Grundlagen im Rahmen der geschichtlichen Entwicklung der KI vermittelt werden. Aus diesem Grund beginnt unsere Reise mit dem Punkt "Einführung und geschichtlicher Hintergrund der KI".Themen und Inhalte der Lektionen:I. Einführung und geschichtlicher HintergrundWas ist KI - eine philosophische BetrachtungStarke und Schwache KIDer Turing TestDie Geburt der KIDie Ära der großen ErwartungenDas Einholen der RealitätWie man einer Maschine das Lernen beibringtVerteilte Systeme in der KIDeep Learning, Machine Learning, Natural Language ProcessingII. Der allgemeine ProblemlöserBeweisprogramm - Logical TheoristBeispiel aus "Human Problem Solving" (Simon)Die Struktur eines ProblemsIm diesem 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.III. ExpertensystemeFaktenwissen und heuristisches WissenFrames, Slots und FillerVorwärts- und RückwärtsverkettungDas MYCIN ProgrammWahrscheinlichkeiten in ExpertensystemenBeispiel - Wahrscheinlichkeit von HaarrissenIn diesem 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. IV. Neuronale NetzeDas menschliche NeuronSignalverarbeitung eines NeuronsDas PerceptronDieser 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 Durchbruch zu verhelfen.V. Maschinelles Lernen (Deep Learning & Computer Vision)Beispiel - KartoffelernteDas Geburtsjahr des Deep LearningSchichten von Deep-Learning-NetzenMaschinelles Sehen / Computer VisionConvolutional Neural Network.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 einige weitere Anwendungen der heutigen KI.

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