Schulungsübersicht

Die Grundlagen

  • Ob Computer denken können?
  • Imperativer und deklarativer Ansatz zur Lösung von Problemen
  • Zweck Bedan über künstliche Intelligenz
  • Die Definition von künstlicher Intelligenz. Turing-Test. Andere Determinanten
  • Die Entwicklung des Konzepts der intelligenten Systeme
  • Wichtigste Errungenschaften und Richtungen der Entwicklung

Neural Networks

  • Die Grundlagen
  • Konzept der Neuronen und neuronalen Netze
  • Ein vereinfachtes Modell des Gehirns
  • Gelegenheitsneuronen
  • XOR-Problem und die Natur der Werteverteilung
  • Die polymorphe Natur des Sigmoidals
  • Andere aktivierte Funktionen
  • Aufbau von neuronalen Netzen
  • Konzept der Neuronen verbinden
  • Neuronale Netze als Knotenpunkte
  • Aufbau eines Netzwerks
  • Neuronen
  • Schichten
  • Skalen
  • Eingabe- und Ausgabedaten
  • Bereich 0 bis 1
  • Normalisierung
  • Lernen Neural Networks
  • Rückwärtspropagation
  • Schrittweise Fortpflanzung
  • Netzwerk-Trainingsalgorithmen
  • Anwendungsbereich
  • Schätzung
  • Probleme mit der Möglichkeit der Annäherung durch
  • Beispiele
  • XOR-Problem
  • Lotto?
  • Aktien
  • OCR und Bildmustererkennung
  • Andere Anwendungen
  • Implementierung eines neuronalen Netzes zur Vorhersage von Aktienkursen börsennotierter Unternehmen

Probleme für heute

  • Kombinatorische Explosion und Spielprobleme
  • Erneuter Turing-Test
  • Übermäßiges Vertrauen in die Fähigkeiten von Computern
  7 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.

Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (3)

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