Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 1,3, Duale Hochschule Baden-W?rttemberg Heidenheim, fr?her: Berufsakademie Heidenheim, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen dieser Studienarbeit werden die Grundlagen von k?nstlichen neuronalen Netzen ausf?hrlich von geschichtlicher Entwicklung ?ber Aufbau bis hin zu Anwendungsgebieten erl?utert, ehe am Beispiel von Pokerkarten ein solches Netz in Python beschrieben wird. In der heutigen Zeit sind verschiedene Formen k?nstlicher Intelligenz (KI) fest im Alltag verankert - von Sprachassistenten auf dem Smartphone ?ber kooperative Roboter bis hin zu Technologien bez?glich des autonomen Fahrens greifen alle auf die k?nstliche Intelligenz zur?ck. Neben diesen Einsatzm?glichkeiten existieren noch unz?hlige weitere, wie beispielsweise Diagnosen im medizinischen Bereich oder die Erforschung des menschlichen Gehirns. W?hrend in der "klassischen" Programmierung von Software stets Regeln f?r alle verschiedenen Eintrittsf?lle aufgestellt werden m?ssen, bieten k?nstliche neuronale Netze die M?glichkeit, sich durch Training mit gro en Datens?tzen selbst anzupassen und sind am Ende in der Lage Muster zu erkennen, Klassifizierungen vorzunehmen und vieles mehr. Hierzu sind herk?mmlich entwickelte Programme nicht in der Lage, neuronale Netze aufgrund der Lernf?higkeit jedoch mit einem gewissen Fehlergrad schon. Trotz einer Anlehnung an biologische neuronale Netze, unterscheiden sich deren k?nstlich entwickelte Abbilder recht deutlich von der Vorlage.
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