Allzweck KI

Künstliche Intelligenz für alle und alles

KI, Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI, auch artifizielle Intelligenz, AI, A. I., englisch artificial intelligence, AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst. Der Begriff ist insofern nicht eindeutig abgrenzbar, als es bereits an einer genauen Definition von Intelligenz mangelt. Dennoch wird er in Forschung und Entwicklung verwendet.

Im Allgemeinen bezeichnet künstliche Intelligenz oder KI den Versuch, eine menschenähnliche Intelligenz nachzubilden, d. h., einen Computer zu bauen oder so zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. Oftmals wird damit aber auch, besonders bei Computerspielen, eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet, womit durch meist einfache Algorithmen ein intelligentes Verhalten simuliert werden soll.
Quelle:
Wikipedia
Computational Neuroscience
Computational Neuroscience (von engl. computation: Berechnung, Informationsverarbeitung, und Neuroscience: Neurowissenschaften, Hirnforschung) ist eine interdisziplinäre Wissenschaftsrichtung, die sich mit den informationsverarbeitenden Eigenschaften des Nervensystems beschäftigt. Informationsverarbeitung meint dabei das gesamte Spektrum der Hirnfunktionen von den verschiedenen Stufen der Verarbeitung von Sinneseindrücken bis zu kognitiven Funktionen wie Lernen, Gedächtnis, Entscheidungsfindung sowie die Steuerung des motorischen Systems zur Ausführung von Handlungen.
Künstliches neuronales Netz
Künstliche neuronale Netze, auch künstliche neuronale Netzwerke, kurz: KNN (engl. artificial neural network, ANN), sind Netze aus künstlichen Neuronen. Sie sind Forschungsgegenstand der Neuroinformatik und stellen einen Zweig der künstlichen Intelligenz dar.
LSTM, Long short-term memory
Long short-term memory (LSTM) bezeichnet im maschinellen Lernen einen Typ von rekurrenten neuronalen Netzen.
LSTM-Netze wurden 1997 von Sepp Hochreiter und Jürgen Schmidhuber in einer Veröffentlichung vorgestellt. Im Gegensatz zu traditionellen rekurrenten Netzen können LSTMs längere zeitlich verzögerte Effekte z. B. für Klassifizierungsaufgaben berücksichtigen und effektiv trainiert werden.
Neuroinformatik
Die Neuroinformatik ist ein Teilgebiet der Informatik und der Neurobiologie, das sich mit der Informationsverarbeitung in neuronalen Systemen befasst, um diese in technischen Systemen anzuwenden. Sie ist zu unterscheiden von der Computational Neuroscience, welche sich als Teilgebiet der Neurobiologie mit dem Verständnis biologischer neuronaler Systeme mittels mathematischer Modelle beschäftigt.
Neuronales Netz
Als neuronales Netz wird in den Neurowissenschaften eine beliebige Anzahl miteinander verbundener Neuronen bezeichnet, die als Teil eines Nervensystems einen Zusammenhang bilden, der einer bestimmten Funktion dienen soll. Abstrahiert werden in Computational Neuroscience auch vereinfachte Modelle einer biologischen Vernetzung darunter verstanden.
In der Informatik, Informationstechnik und Robotik werden deren Strukturen als künstliches neuronales Netz nachgebildet, simuliert und abgewandelt.
Rekurrentes neuronales Netz
Als rekurrente bzw. rückgekoppelte neuronale Netze bezeichnet man neuronale Netze, die sich, im Gegensatz zu den sogenannten Feedforward-Netzen durch Verbindungen von Neuronen einer Schicht zu Neuronen derselben oder einer vorangegangenen Schicht auszeichnen. Im Gehirn ist dies die bevorzugte Verschaltungsweise neuronaler Netze, insbesondere im Neocortex. In künstlichen neuronalen Netzen werden rekurrente Verschaltung von Modellneuronen benutzt, um zeitlich codierte Informationen in den Daten zu entdecken.
Revision 10 · Freigabe: 28.05.2017 · AllzweckKI · verantwortlich: Herbert Falk
Kontakt: AllzweckKI (at) gmail (punkt) com · Fürstäbtissinstr. 15 · 45355 Essen · Tel.: 0201/6858525
Copyright © 2017 Herbert Falk. Alle Rechte vorbehalten.
Werbung