Donnerstag, 12. November 2015

[ #informatik ] Neuronale Netze - eine interaktive Einführung

Neuronale Netze bilden die Struktur und Informationsarchitektur von Gehirn und Nervensystem von Mensch und Tier. Mit dem "Lernenden PC" versucht man biologische Lernprozesse "nachzubauen". Künstliche Intelligenz baut also auf den Bausteinen biologischer neuraler Netze. "Neurocomputing", "Neural Computation" oder "Neural Networks" lauten die Schlagworte. Eine tolle interaktive Einführung.

Zwei große Anwendungsbereiche kennzeichnen die Forschung:
  1. Künstliche neuronale Netze, die modelliert werden, um menschliches Verhalten und Erleben bzw. die Funktionsweise des menschlichen Gehirns besser zu verstehen.
  2. Künstliche neuronale Netze, die dazu dienen konkrete Anwendungsprobleme aus Bereichen wie z. B. Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Technik und vielen anderen Gebieten zu lösen
Als Lernziele formulieren die AutorInnen:
  • Grundlagen: Nach dem Durcharbeiten dieser Seiten sollten Sie wissen, aus welchen Elementen neuronale Netze bestehen und wie diese miteinander verknüpft sind. Darüber hinaus sollten Sie zwischen unterschiedlichen Themengebieten, Phasen und Darstellungsarten neuronaler Netze differenzieren können.
  • Lernregeln: Sie sollten angeben können, wie diese Netze lernen und worin sich die verschiedenen Lernregeln unterscheiden sowie deren Vor- und Nachteile kennen.
  • Netztypen: Ebenfalls sollten Sie die Funktionsweisen unterschiedlicher Netztypen erklären und diese hinsichtlich ihrer zentralen Eigenschaften voneinander abgrenzen können.
  • Eigenschaften: Ihnen sollte vertraut sein, welche generellen Eigenschaften neuronale Netze besitzen. Wichtig ist in diesem Zusammenhang die Unterschiede zu heutigen Heim-PCs sowie Gemeinsamkeiten zu menschlichen Gehirnen zu entdecken. Sie sollten erläutern können, welche Probleme neuronale Netze aufweisen und auf welche Anwendungsgebiete diese bezogen werden können.
  • Anwendungen: Im letzten Kapitel sollten Sie einen ersten Eindruck von den mannigfaltigen Anwendungsmöglichkeiten neuronaler Netze erhalten und beispielhaft Anwendungen benennen können."
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