Inhaltsangabe: Zusammenfassung: Menschen sind in der Lage Verbindungen herzustellen, sind in der Lage assozia-tiv zu denken, k nnen komplizierte Muster vervollst ndigen, k nnen abstrahieren. Aus erlerntem Wissen, aus ungef hren Wahrnehmungen, aus Ideen, aus Inspirationen, aus Gedankenblitzen schaffen wir es Zusammenh nge zu erken-nen, Probleme zu l sen, Gedankengeb ude zu entwickeln. K nstliche Neuronale Netzwerke (NN) sind in Aufbau und Funktionsweise dem menschlichen Gehirn nachgebildet. Sie lernen auf eine spezifische Art und Weise und haben, beispielsweise gegen ber Computern, ihre eigenen St rken und Schw chen. Es k nnen konkrete Aussagen dar ber getroffen werden, welche Arten von Wissen und F higkeiten leicht erlernt werden k nnen und welche Lernbedingungen f r sie besonders g nstig sind. K nstliche neuronale Netze werden in der Wirtschaft berwiegend f r komplexe oder sich h ufig wiederholende Aufgaben eingesetzt, die klassifizierenden oder beurteilenden Charakter haben. Anhand von weitgehenden Parallelen im Lernverhalten von biologischen und k nstlichen neuronalen Netzen soll gezeigt werden, dass der R ckschluss auf menschliches Lernen durchaus zul ssig ist und weiter, wie die ber k nstliche NN erlangten Erkenntnisse, in der betrieblichen Praxis angewen-det, Vorteile bringen k nnten. Es geht zum einen um das Individuum: . Die unbewusste Kognition, das implizite Lernen und die vielleicht untersch tzte Bedeutung f r die betriebliche Praxis. Zum anderen wird das Modell der NN auf die Informationsverarbeitung in sozialen Systemen, vornehmlich Gruppen, angewendet werden. Es wird gezeigt, wie und unter welchen Bedingungen Gruppen effizient arbeiten und wo sich Synergieeffekte verstecken. Der Hauptteil der Arbeit ist in drei Kapitel unterteilt. Im ersten Kapitel erfolgt eine Einf hrung in Aufbau und Funktionsweise neuronaler Netze und es werden erste Analogien zwischen den Lernverhalten k nstlicher und nat rlicher neuronaler Netzwerke dargestellt. Das zweite
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