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2020 | OriginalPaper | Chapter

7. Artificial Intelligence

Author : Klaus-Dieter Gronwald

Published in: Integrierte Business-Informationssysteme

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Machine Learning und Deep Learning als Methoden der künstlichen Intelligenz verwenden Algorithmen, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Big Data sind die Enabler und das Rückgrat für jede Anwendung künstlicher Intelligenzmethoden. Die Datenqualität mit Outlier- und Noise-Erkennung ist von erheblicher Bedeutung. Machine Learning und Deep Learning sind zu eigenständigen Methoden mit eigenen Werkzeugen und Algorithmen geworden. Als Grundlage für das Machine-Learning-Game und den Online-Manufacture-Kurs werden Basisalgorithmen für Regression und Klassifizierung im Machine Learning sowie Single- und Multilayer neuronale Netze für Deep Learning entwickelt.

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Literature
go back to reference Minsky M, Papert S (1969) Perceptrons. An introduction to computational geometry. Cambridge, MA, MIT PressMATH Minsky M, Papert S (1969) Perceptrons. An introduction to computational geometry. Cambridge, MA, MIT PressMATH
go back to reference Rosenblatt F (1958) The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychol Rev 65(6):386–408 Rosenblatt F (1958) The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychol Rev 65(6):386–408
Metadata
Title
Artificial Intelligence
Author
Klaus-Dieter Gronwald
Copyright Year
2020
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-59815-3_7

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