Künstliche Intelligenz – Maschinelles Lernen

Einführung in Google AI Google AI ist ein Forschungs- und Entwicklungszweig von Google, der sich auf künstliche Intelligenz (KI) konzentriert. Es wurde 2018 gegründet und soll der Öffentlichkeit eine Reihe von KI-Produkten und -Dienstleistungen anbieten. Ihr Hauptziel ist es, KI für die Allgemeinheit zugänglicher und nützlicher zu machen. Was macht Google AI? Google AI ist … Weiterlesen

Einführung in die Metakognition Nutzen der Metakognition Definition metakognitiver Prozesse Untersuchung metakognitiver Fertigkeiten Metakognition in der Bildung Metakognitive Strategien Metakognitive Bewusstheit Metakognitives Training Metakognitive Reflexion Einführung in die Metakognition Metakognition ist ein Begriff, der die bewusste Wahrnehmung der eigenen Gedanken, Gefühle und Handlungen beschreibt. Diese Selbstreflexion kann zur Verbesserung der Selbstregulierung, Entscheidungsfindung und Problemlösung genutzt … Weiterlesen

Einführung in Microsoft Cognitive Services Microsoft Cognitive Services ist eine Sammlung von Diensten für künstliche Intelligenz (KI), die Entwicklern leistungsstarke Tools für die Erstellung intelligenter Anwendungen zur Verfügung stellen. Diese Sammlung von APIs und Diensten deckt eine Reihe von Aufgaben ab, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung, Computer Vision, Spracherkennung und vieles mehr. Mit Microsoft … Weiterlesen

Einführung in die Neugier-KI Neugier-Künstliche Intelligenz oder Neugier-KI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die sich auf die Entwicklung von autonomen Agenten konzentriert, die die Fähigkeit haben, zu lernen und ihre Umgebung zu erkunden. Diese Art von KI basiert auf der Idee, dass KI in der Lage sein sollte, ihre Umgebung zu verstehen und zu … Weiterlesen

Definition der räumlichen Intelligenz: Was ist das? Räumliche Intelligenz und Ihr Gehirn: Wie funktioniert sie? räumliche Intelligenz und Lernen: Die Vorteile Räumliche Intelligenz und das tägliche Leben: Praktische Anwendungen Räumliche Intelligenz und Karrieremöglichkeiten Räumliche Intelligenz und Technologie: Erhöhte Zugänglichkeit Stärkung der räumlichen Intelligenz: Wie kann man sie entwickeln? Unterscheidung der räumlichen Intelligenz von anderen Intelligenzen … Weiterlesen

was ist „Backward Chaining“? Die Rückwärtsverkettung ist eine Form der Argumentation oder Problemlösung, die mit einem Ziel beginnt und dann rückwärts arbeitet, um zu bestimmen, welche Schritte notwendig sind, um dieses Ziel zu erreichen. Es handelt sich um eine Art regelbasiertes Denken, bei dem eine Reihe von Wenn-Dann-Anweisungen verwendet wird, um die beste Vorgehensweise zu … Weiterlesen

Einführung in Restricted Boltzmann Machines: Restricted Boltzmann Machines (RBMs) sind eine Art neuronales Netzwerk, das in Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eingesetzt wird. Sie sind ein effizientes und leistungsfähiges Werkzeug für Lernen und Inferenz und werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. In diesem Artikel werden wir untersuchen, was ein RBM ist, … Weiterlesen

Was ist die Monte-Carlo-Analyse? Die Monte-Carlo-Analyse, auch bekannt als Monte-Carlo-Methode, ist eine mathematische Technik, die Zufallsstichproben verwendet, um die Ergebnisse eines Prozesses zu simulieren. Sie wird verwendet, um komplexe Systeme zu analysieren und die Auswirkungen der Unsicherheit von Eingangsparametern auf die Ergebnisse eines bestimmten Prozesses zu bewerten. Die Monte-Carlo-Analyse ist ein unschätzbares Instrument, um in … Weiterlesen

Definition der sprachlichen Mehrdeutigkeit Die sprachliche Mehrdeutigkeit ist eine Art von Sprache, bei der aufgrund des Kontexts oder des Wortlauts des Textes mehrere Interpretationen möglich sind. Diese Art der Mehrdeutigkeit findet sich häufig in der Literatur, der Poesie und der Alltagssprache. Sie kann beabsichtigt oder unbeabsichtigt sein und hat das Potenzial, Verwirrung oder Missverständnisse zu … Weiterlesen

Definition der Zielfunktion Die Zielfunktion ist ein mathematischer Ausdruck, der beim überwachten Lernen verwendet wird, um die Ausgabe eines maschinellen Lernmodells darzustellen. Sie wird auch als Kostenfunktion, Zielfunktion oder Verlustfunktion bezeichnet. Die Zielfunktion wird verwendet, um die Genauigkeit des Modells zu messen, indem die Differenz zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe berechnet wird. … Weiterlesen