ki an der Fachhochschule Bielefeld

Karteikarten und Zusammenfassungen für ki an der Fachhochschule Bielefeld

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Welche Arten von Lernen gibt es?

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Welche Arten von intelligenten Agenten gibt es?

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Wie kann man in unsicheren Umgebungen mit unsicheren Handlungsergebnissen und nicht vollständig beobachtbaren Umgebungen rational handeln?
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Was kann im Agentenkontext gelernt werden?

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Wie handelt man rational in kompetitiven Multiagentenumgebungen?

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Wie können logische Agenten auf Basis von Wissen handeln?

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Wie können Zeit, Aktionen und Nutzen berücksichtigt werden?

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Wie kann mit Inferenz aufgrund von Wissen auf neues Wissen geschlossen werden?

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Wie kann die First Order Logic die Darstellung von Wissen vereinfachen?

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Wie kann Unsicherheit modelliert werden?

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Wie kann aus unsicherem Wissen geschlossen werden?
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Was ist überwachtes Lernen und wie funktioniert es?

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Beispielhafte Karteikarten für ki an der Fachhochschule Bielefeld auf StudySmarter:

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Welche Arten von Lernen gibt es?
Induktiv und Deduktiv

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Welche Arten von intelligenten Agenten gibt es?
-Einfacher Reflexagent
-Modellbasierter Reflexagent
-Zielbasierte Agenten
-Nutzenbasierte Agenten
-Lernende Agenten

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Wie kann man in unsicheren Umgebungen mit unsicheren Handlungsergebnissen und nicht vollständig beobachtbaren Umgebungen rational handeln?
Aus der Kombination von MEPs und dynamischen Bayesschen Netzen->daraus ergeben sich dynamische Entscheidungsnetze

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Was kann im Agentenkontext gelernt werden?
-Lernen von Regeln
-Lernen von Entwicklungen durch ausgeführte Aktionen
-Lernen von relevanten Eigenschaften 

ki

Wie handelt man rational in kompetitiven Multiagentenumgebungen?
Spielbäume und adversarialen Problemen (Minimax)

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Wie können logische Agenten auf Basis von Wissen handeln?
-Wissen wird über eine allgemeine Repräsentationssprache dargestellt
-Mit allgemeinen Inferenzalgorithmen können Schlüsse gezogen werden

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Wie können Zeit, Aktionen und Nutzen berücksichtigt werden?

-Alle Elemente können in Bayesschen Netzen abgebildet werden->exakt oder approximiert über Sampling
-Unter Berücksichtigung der Zeit spricht man von dynamischen Bayesschen Netzen

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Wie kann mit Inferenz aufgrund von Wissen auf neues Wissen geschlossen werden?
Befinden sich die Sätze in der konjugierten Normalform kann über den Resolutionsalgorithmus geschlossen werden

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Wie kann die First Order Logic die Darstellung von Wissen vereinfachen?

Allgemeine Aussagen werden ermöglicht

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Wie kann Unsicherheit modelliert werden?
Über die Wahrscheinlichkeitstheorie->Schlüsse werden über vollständige gemeinsame Verteilung gezogen

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Wie kann aus unsicherem Wissen geschlossen werden?
Bedingte Wahrscheinlichkeiten reduzieren die vollständige gemeinsame Verteilung

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Was ist überwachtes Lernen und wie funktioniert es?
Lernen=Suche im Hypothesenraum
-Approximation einer Funktion auf Basis von Ein- und Ausgabepaaren 

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