Künstliche Intelligenz an der FOM Hochschule Für Oekonomie & Management | Karteikarten & Zusammenfassungen

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Repräsentationen von Agenten

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- Zustände

- Vektoren

- Strukturen

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Induktion und Daduktion

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Lernallgorithmen nutzen Induktion, um von empirischen Daten auf allgemeine Muster zu schließen. Deduktive Elemente wie Annahmen zur Beschaffenheit der zu optimierenden Funktion sind aber notwendig, um den Hypothesenraum einzugranzen.

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TESTE DEIN WISSEN

unüberwachtes Lernen

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Trainingsdaten beinhalten nur Input-Daten

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semi-überwachtes Lernen

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Trainingsdaten beinhalten einige Ergebniswerte

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Erklären Sie das PEAS-Schema für intelligente Agenten anhand eines Beispiels.

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folgt

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TESTE DEIN WISSEN

Merkmale eines Modells

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TESTE DEIN WISSEN

- Abbildungsmerkmal

- Verkürzungsmerkmal

- pragmatisches Merkmal

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Diskutieren Sie verschiedene Perspektiven auf den Intelligenzbegriff im Zusammenhang mit KI.

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Repräsentation

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Gleichung einer linearen Regression, Verbindungen und Gewichte eines neuronalen Netzes, Verzweigungen eines Entscheidungsbaumes...

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TESTE DEIN WISSEN

Evaluation

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TESTE DEIN WISSEN

Summe der Fehlerquadrate, Information Gain, Utility, Precision, Recall, Accuracy...

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Traditionelle Software

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TESTE DEIN WISSEN

Programm, Daten -> Computer -> Ergebnis

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TESTE DEIN WISSEN

Verschiedene Formen des Lernes

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TESTE DEIN WISSEN

- überwacht

- unüberwacht

- semi-überwacht

- bestärkend

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TESTE DEIN WISSEN

Regularisierung

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Regularisierung kann eingesetzt werden, um Overfitting entgegenzusteuern. Durch Regularisierung wird einem Modell ein Anreiz geschaffen, ausgepgrägte Strukturen zu vermeiden, d.h. große Parameter mit starkem Einfluss.

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Q:

Repräsentationen von Agenten

A:

- Zustände

- Vektoren

- Strukturen

Q:

Induktion und Daduktion

A:

Lernallgorithmen nutzen Induktion, um von empirischen Daten auf allgemeine Muster zu schließen. Deduktive Elemente wie Annahmen zur Beschaffenheit der zu optimierenden Funktion sind aber notwendig, um den Hypothesenraum einzugranzen.

Q:

unüberwachtes Lernen

A:

Trainingsdaten beinhalten nur Input-Daten

Q:

semi-überwachtes Lernen

A:

Trainingsdaten beinhalten einige Ergebniswerte

Q:

Erklären Sie das PEAS-Schema für intelligente Agenten anhand eines Beispiels.

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Merkmale eines Modells

A:

- Abbildungsmerkmal

- Verkürzungsmerkmal

- pragmatisches Merkmal

Q:

Diskutieren Sie verschiedene Perspektiven auf den Intelligenzbegriff im Zusammenhang mit KI.

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folgt 

Q:

Repräsentation

A:

Gleichung einer linearen Regression, Verbindungen und Gewichte eines neuronalen Netzes, Verzweigungen eines Entscheidungsbaumes...

Q:

Evaluation

A:

Summe der Fehlerquadrate, Information Gain, Utility, Precision, Recall, Accuracy...

Q:

Traditionelle Software

A:

Programm, Daten -> Computer -> Ergebnis

Q:

Verschiedene Formen des Lernes

A:

- überwacht

- unüberwacht

- semi-überwacht

- bestärkend

Q:

Regularisierung

A:

Regularisierung kann eingesetzt werden, um Overfitting entgegenzusteuern. Durch Regularisierung wird einem Modell ein Anreiz geschaffen, ausgepgrägte Strukturen zu vermeiden, d.h. große Parameter mit starkem Einfluss.

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