Künstliche Intelligenz - Einfach Erklärt Für Einsteiger
Grundlagen zu Agenten- und Multiagentensystemen, Neuronalen Netzen, Deep Learning, Machine Learning & Computer Vision ✅
Development,Data Science and AI ML,Artificial Intelligence
Lectures -8
Resources -3
Duration -59 mins
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Course Description
Dieser Videokurs über künstliche Intelligenz richtet sich an Einsteiger und ist so aufgebaut, dass Ihnen die Grundlagen im Rahmen der geschichtlichen Entwicklung der KI vermittelt werden. Aus diesem Grund beginnt unsere Reise mit dem Punkt "Einführung und geschichtlicher Hintergrund der KI".
Themen und Inhalte der Lektionen:
I. Einführung und geschichtlicher Hintergrund
Was ist KI – eine philosophische Betrachtung
Starke und Schwache KI
Der Turing Test
Die Geburt der KI
Die Ära der großen Erwartungen
Das Einholen der Realität
Wie man einer Maschine das Lernen beibringt
Verteilte Systeme in der KI
Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing
II. Der allgemeine Problemlöser
Beweisprogramm - Logical Theorist
Beispiel aus “Human Problem Solving“ (Simon)
Die Struktur eines Problems
Im diesem Abschnitt greifen wir zunächst die anfänglichen Techniken der KI auf. Sie lernen dabei die Konzepte und berühmte Beispielsysteme kennen, die diese frühe Phase der Euphorie auslösten.
III. Expertensysteme
Faktenwissen und heuristisches Wissen
Frames, Slots und Filler
Vorwärts- und Rückwärtsverkettung
Das MYCIN Programm
Wahrscheinlichkeiten in Expertensystemen
Beispiel - Wahrscheinlichkeit von Haarrissen
In diesem Abschnitt behandeln wir Expertensysteme, die ähnlich zu den allgemeinen Problemlösern nur spezielle Probleme behandeln. Aber dafür exzessiv auf Regeln und Fakten in Form einer Wissensbasis zugreifen.
IV. Neuronale Netze
Das menschliche Neuron
Signalverarbeitung eines Neurons
Das Perceptron
Dieser Abschnitt läutet die Rückkehr zu der Idee ein, das menschliche Gehirn nachbauen zu können und so in Form von neuronalen Netzen der digitalen Informationsverarbeitung zugänglich zu machen. Wir betrachten die frühen Ansätze und stellen heraus, welche Ideen noch gefehlt haben, um neuronalen Netzen zum Durchbruch zu verhelfen.
V. Maschinelles Lernen (Deep Learning & Computer Vision)
Beispiel – Kartoffelernte
Das Geburtsjahr des Deep Learning
Schichten von Deep-Learning-Netzen
Maschinelles Sehen / Computer Vision
Convolutional Neural Network.
Die Idee eines Agenten und ihr Zusammenspiel in einem Multi-Agenten-System wird im fünften Abschnitt beschrieben. Ein solches System dient im Wesentlichen dazu, Komplexität auf mehrere Instanzen zu verteilen.
Der sechste Abschnitt behandelt den Durchbruch der mehrschichtigen neuronalen Netze, maschinelles Lernen, maschinelle Sehen (Computer Vision), Spracherkennung und einige weitere Anwendungen der heutigen KI.
Who this course is for:
- Für interessierte Studenten, Forscher, Anfänger und Fortgeschrittene auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) / Artificial Intelligence (AI).
- Menschen, die sich grundsätzlich über das Thema künstliche Intelligenz informieren wollen.
Goals
What will you learn in this course:
- 🧬 Sie lernen die Strukturen und Aufbau moderner Systeme der künstlichen Intelligenz (KI/AI) kennen und verstehen.
- 🧠Sie lernen eine starke und schwache KI zu unterscheiden.
- 💡 Sie lernen, was "Deep Learning" ist.
- 💡 Sie lernen, was "Machine Learning" ist.
- 🔠Was ist die Struktur eines Problems.
- â›“ï¸ Sie lernen etwas über Vorwärts- und Rückwärtsverkettungen.
- 📊 Erfahren Sie mehr über Wahrscheinlichkeiten in Expertensystemen.
- 🧠Sie lernen das menschliche Neuron kennen.
- 💠Welche Schichten in Deep-Learning-Netzen gibt es.
- ðŸ‘ï¸ Sie lernen maschinelles Sehen / Computer Vision kennen und verstehen.
Prerequisites
What are the prerequisites for this course?
- Keine Vorraussetzungen auf dem Gebiet der KI/AI nötig. Es wird alles verständlich im Detail erklärt.
Curriculum
Check out the detailed breakdown of what’s inside the course
Künstliche Intelligenz
7 Lectures
- Einführung 02:26 02:26
- Geschichtlicher Hintergrund 15:20 15:20
- Der allgemeine Problemlöser 09:37 09:37
- Expertensysteme 11:56 11:56
- Neuronale Netze 06:41 06:41
- Maschinelles lernen, Deep Learning, Computer Vision 13:12 13:12
- Download
Instructor Details
Axel Mammitzsch
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