Verwandte Artikel zu Künstliche Intelligenz verstehen. Wie funktionieren...
Künstliche Intelligenz verstehen. Wie funktionieren die Methoden "Sensitivity Analysis" (SA) und "Layerwise Relevance Propagation" (LRP)? - Softcover
Inhaltsangabe
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1.0, FernUniversität Hagen (Lehrstuhl für Parallelverarbeitung und IT-Sicherheit), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) des Verteidigungsministeriums der Vereinigten Staaten von Amerika rief 2016 das Explainable Artificial Intelligence (XAI)-Programm ins Leben, mit dem Fokus, Techniken maschinellen Lernens zu entwickeln, die erstens erklärbare Modelle bei gleichbleibend hoher Lernfähigkeit erzeugen und zweitens den Menschen befähigen, AI-Systeme zu verstehen, ihnen angemessen zu vertrauen und die nächste Generation intelligenter Systeme kontrollieren zu können. Denn nur, wenn wir Menschen verstehen, wie KI-Systeme zu Entscheidungen gelangen, haben wir die Möglichkeit, sie mehrwertbringend in industriellen Prozessen anzuwenden und positiv in das tägliche Leben unserer Gesellschaft zu integrieren. Zielvorgabe der vorliegenden Arbeit ist die Darstellung und Analyse zweier Methoden, namentlich der Sensitivity Analysis (SA) und der Layerwise Relevance Propagation (LRP), deren eigene Zielsetzung es ist, die Entscheidungen intelligenter Systeme für den menschlichen Betrachter nachvollziehbar zu machen. Bevor jedoch auf die einzelnen Methoden, deren Funktionsweise und auf eine kritischen Betrachtung eingegangen werden kann, bedarf es einer Abgrenzung des Forschungsgebiets der XAI. Artificial Intelligence (AI) - ein populärer Begriff aktueller Zeit, der mit einer Vielzahl an technologischen Anwendungen in Verbindung gebracht wird. Manchmal prominent und tangibel in Form von menschenähnlichen Robotern, wieder andere Male subtil, weder sichtbar noch greifbar in Form von Algorithmen. Dabei ist die konzeptionelle Idee der Abbildung künstlicher Intelligenz durch Computersysteme keine neue Errungenschaft, sondern geht bis auf die Erkenntnisse von Warren McCulloch und Walter Pitts im Jahr 1943 zurück. McCulloch/Pitts (1943) offerierten ein Modell,
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
- VerlagGRIN Verlag
- Erscheinungsdatum2020
- ISBN 10 3346178889
- ISBN 13 9783346178886
- EinbandTapa blanda
- SpracheDeutsch
- Auflage1
- Anzahl der Seiten32
- Kontakt zum HerstellerNicht verfügbar
Neu kaufen
Diesen Artikel anzeigen
EUR 12,99
Gratis für den Versand innerhalb von/der Deutschland
Versandziele, Kosten & DauerSuchergebnisse für Künstliche Intelligenz verstehen. Wie funktionieren...
Foto des Verkäufers
Künstliche Intelligenz verstehen. Wie funktionieren die Methoden "Sensitivity Analysis" (SA) und "Layerwise Relevance Propagation" (LRP)?
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Künstliche Intelligenz verstehen. Wie funktionieren die Methoden "Sensitivity Analysis" (SA) und "Layerwise Relevance Propagation" (LRP)? | Enzo Muschik | Taschenbuch | 32 S. | Deutsch | 2020 | GRIN Verlag | EAN 9783346178886 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 118723397
Anzahl: 5 verfügbar
Foto des Verkäufers
Künstliche Intelligenz verstehen. Wie funktionieren die Methoden "Sensitivity Analysis" (SA) und "Layerwise Relevance Propagation" (LRP)?
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1.0, FernUniversität Hagen (Lehrstuhl für Parallelverarbeitung und IT-Sicherheit), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) des Verteidigungsministeriums der Vereinigten Staaten von Amerika rief 2016 das Explainable Artificial Intelligence (XAI)-Programm ins Leben, mit dem Fokus, Techniken maschinellen Lernens zu entwickeln, die erstens erklärbare Modelle bei gleichbleibend hoher Lernfähigkeit erzeugen und zweitens den Menschen befähigen, AI-Systeme zu verstehen, ihnen angemessen zu vertrauen und die nächste Generation intelligenter Systeme kontrollieren zu können. Denn nur, wenn wir Menschen verstehen, wie KI-Systeme zu Entscheidungen gelangen, haben wir die Möglichkeit, sie mehrwertbringend in industriellen Prozessen anzuwenden und positiv in das tägliche Leben unserer Gesellschaft zu integrieren. Zielvorgabe der vorliegenden Arbeit ist die Darstellung und Analyse zweier Methoden, namentlich der Sensitivity Analysis (SA) und der Layerwise Relevance Propagation (LRP), deren eigene Zielsetzung es ist, die Entscheidungen intelligenter Systeme für den menschlichen Betrachter nachvollziehbar zu machen. Bevor jedoch auf die einzelnen Methoden, deren Funktionsweise und auf eine kritischen Betrachtung eingegangen werden kann, bedarf es einer Abgrenzung des Forschungsgebiets der XAI.Artificial Intelligence (AI) - ein populärer Begriff aktueller Zeit, der mit einer Vielzahl an technologischen Anwendungen in Verbindung gebracht wird. Manchmal prominent und tangibel in Form von menschenähnlichen Robotern, wieder andere Male subtil, weder sichtbar noch greifbar in Form von Algorithmen. Dabei ist die konzeptionelle Idee der Abbildung künstlicher Intelligenz durch Computersysteme keine neue Errungenschaft, sondern geht bis auf die Erkenntnisse von Warren McCulloch und Walter Pitts im Jahr 1943 zurück. McCulloch/Pitts (1943) offerierten ein Modell, das in Anlehnung an das biologische Vorbild künstliche Neuronen an- bzw. ausschaltet, je nach Stimulus durch benachbarte Neuronen. Dabei wird impliziert, dass durch ein Netzwerk künstlicher Neuronen ebenfalls die Möglichkeit der Lernfähigkeit bestünde. Bestandsnummer des Verkäufers 9783346178886
Anzahl: 1 verfügbar
Foto des Verkäufers
"Künstliche Intelligenz verstehen. Wie funktionieren die Methoden \"Sensitivity Analysis\" (SA) und \"Layerwise Relevance Propagation\" (LRP)?"
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1.0, FernUniversität Hagen (Lehrstuhl für Parallelverarbeitung und IT-Sicherheit), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) des Verteidigungsministeriums der Vereinigten Staaten von Amerika rief 2016 das Explainable Artificial Intelligence (XAI)-Programm ins Leben, mit dem Fokus, Techniken maschinellen Lernens zu entwickeln, die erstens erklärbare Modelle bei gleichbleibend hoher Lernfähigkeit erzeugen und zweitens den Menschen befähigen, AI-Systeme zu verstehen, ihnen angemessen zu vertrauen und die nächste Generation intelligenter Systeme kontrollieren zu können. Denn nur, wenn wir Menschen verstehen, wie KI-Systeme zu Entscheidungen gelangen, haben wir die Möglichkeit, sie mehrwertbringend in industriellen Prozessen anzuwenden und positiv in das tägliche Leben unserer Gesellschaft zu integrieren. Zielvorgabe der vorliegenden Arbeit ist die Darstellung und Analyse zweier Methoden, namentlich der Sensitivity Analysis (SA) und der Layerwise Relevance Propagation (LRP), deren eigene Zielsetzung es ist, die Entscheidungen intelligenter Systeme für den menschlichen Betrachter nachvollziehbar zu machen. Bevor jedoch auf die einzelnen Methoden, deren Funktionsweise und auf eine kritischen Betrachtung eingegangen werden kann, bedarf es einer Abgrenzung des Forschungsgebiets der XAI. Artificial Intelligence (AI) ¿ ein populärer Begriff aktueller Zeit, der mit einer Vielzahl an technologischen Anwendungen in Verbindung gebracht wird. Manchmal prominent und tangibel in Form von menschenähnlichen Robotern, wieder andere Male subtil, weder sichtbar noch greifbar in Form von Algorithmen. Dabei ist die konzeptionelle Idee der Abbildung künstlicher Intelligenz durch Computersysteme keine neue Errungenschaft, sondern geht bis auf die Erkenntnisse von Warren McCulloch und Walter Pitts im Jahr 1943 zurück. McCulloch/Pitts (1943) offerierten ein Modell, das in Anlehnung an das biologische Vorbild künstliche Neuronen an- bzw. ausschaltet, je nach Stimulus durch benachbarte Neuronen. Dabei wird impliziert, dass durch ein Netzwerk künstlicher Neuronen ebenfalls die Möglichkeit der Lernfähigkeit bestünde.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 32 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783346178886
Anzahl: 2 verfügbar
Foto des Verkäufers
Künstliche Intelligenz verstehen. Wie funktionieren die Methoden "Sensitivity Analysis" (SA) und "Layerwise Relevance Propagation" (LRP)?
Print-on-DemandAnbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1.0, FernUniversität Hagen (Lehrstuhl für Parallelverarbeitung und IT-Sicherheit), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) des Verteidigungsministeriums der Vereinigten Staaten von Amerika rief 2016 das Explainable Artificial Intelligence (XAI)-Programm ins Leben, mit dem Fokus, Techniken maschinellen Lernens zu entwickeln, die erstens erklärbare Modelle bei gleichbleibend hoher Lernfähigkeit erzeugen und zweitens den Menschen befähigen, AI-Systeme zu verstehen, ihnen angemessen zu vertrauen und die nächste Generation intelligenter Systeme kontrollieren zu können. Denn nur, wenn wir Menschen verstehen, wie KI-Systeme zu Entscheidungen gelangen, haben wir die Möglichkeit, sie mehrwertbringend in industriellen Prozessen anzuwenden und positiv in das tägliche Leben unserer Gesellschaft zu integrieren. Zielvorgabe der vorliegenden Arbeit ist die Darstellung und Analyse zweier Methoden, namentlich der Sensitivity Analysis (SA) und der Layerwise Relevance Propagation (LRP), deren eigene Zielsetzung es ist, die Entscheidungen intelligenter Systeme für den menschlichen Betrachter nachvollziehbar zu machen. Bevor jedoch auf die einzelnen Methoden, deren Funktionsweise und auf eine kritischen Betrachtung eingegangen werden kann, bedarf es einer Abgrenzung des Forschungsgebiets der XAI.Artificial Intelligence (AI) - ein populärer Begriff aktueller Zeit, der mit einer Vielzahl an technologischen Anwendungen in Verbindung gebracht wird. Manchmal prominent und tangibel in Form von menschenähnlichen Robotern, wieder andere Male subtil, weder sichtbar noch greifbar in Form von Algorithmen. Dabei ist die konzeptionelle Idee der Abbildung künstlicher Intelligenz durch Computersysteme keine neue Errungenschaft, sondern geht bis auf die Erkenntnisse von Warren McCulloch und Walter Pitts im Jahr 1943 zurück. McCulloch/Pitts (1943) offerierten ein Modell, das in Anlehnung an das biologische Vorbild künstliche Neuronen an- bzw. ausschaltet, je nach Stimulus durch benachbarte Neuronen. Dabei wird impliziert, dass durch ein Netzwerk künstlicher Neuronen ebenfalls die Möglichkeit der Lernfähigkeit bestünde. 32 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verkäufers 9783346178886
Anzahl: 2 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Künstliche Intelligenz verstehen. Wie funktionieren die Methoden "Sensitivity Analysis" (SA) und "Layerwise Relevance Propagation" (LRP)? (German Edition)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers I-9783346178886
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar