Künstliche Intelligenz - einfach erklärt für Einsteiger
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
312 students enrolled

Künstliche Intelligenz - einfach erklärt für Einsteiger

Grundlagen zu Agenten- und Multiagentensystemen, Neuronalen Netzen, Deep Learning, Machine Learning & Computer Vision ✅
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Created by Axel Mammitzsch
Last updated 1/2020
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This course includes
  • 1 hour on-demand video
  • 7 articles
  • 20 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • 🧬 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.
  • ⛓️ 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.
  • 👁️ Sie lernen maschinelles Sehen / Computer Vision kennen und verstehen.
Course content
Expand all 13 lectures 59:22
+ Einführung
2 lectures 02:27

Willkommen zum Kurs "Einführung in die Künstliche Intelligenz". In den folgenden 60 Minuten werden Sie lernen, wer die Väter der modernen Idee einer künstlichen Intelligenz waren und wie sich ihre Entwicklung bis zum heutigen Tage darstellt.

Für diese Lerneinheit ist es unser Ziel eine Grundlage zu schaffen, um Begriffe wie „Computervision“ und „Machine-Learning“ einordnen und bewerten zu können. Anschließend sind Sie in der Lage sich vertieft mit den Themengebieten Ihrer Wahl in den weiteren Abschnitten zu befassen. 

Preview 02:26
Quiz-Fragen
3 questions

Kursinhalte.pdf - Alle Kursinhalte im Überblick

Einführung.pdf - Transkript zum nachlesen und ausdrucken
Einführung.mp3 - Audiospur zum downloaden und anhören

Preview 00:01
+ Geschichte der KI
2 lectures 15:21
Quiz-Fragen
10 questions

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02 Geschichte.mp3 - Audiospur zum downloaden und anhören

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+ Der allgemeine Problemlöser
2 lectures 09:38
Quiz-Fragen
4 questions

03 Problemloeser.pdf - Transkript zum nachlesen und ausdrucken
03 Problemloeser.mp3 - Audiospur zum downloaden und anhören

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00:01
+ Expertensysteme
2 lectures 11:57
Expertensysteme
11:56
Quiz-Fragen
9 questions

04 Expertensysteme.pdf - Transkript zum nachlesen und ausdrucken
04 Expertensysteme.mp3 - Audiospur zum downloaden und anhören

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00:01
+ Neuronale Netze, Agenten- und Multiagentensysteme
2 lectures 06:42
Neuronale Netze
06:41
Quiz-Fragen
7 questions

05 Neuronale Netze.pdf - Transkript zum nachlesen und ausdrucken
05 Neuronale Netze.mp3 - Audiospur zum downloaden und anhören

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+ Maschinelles lernen, Deep Learning, Computer Vision
2 lectures 13:13
Maschinelles lernen, Deep Learning, Computer Vision
13:12
Quiz-Fragen
8 questions

06 Maschinelles Lernen.pdf - Transkript zum nachlesen und ausdrucken
06 Maschinelles Lernen.mp3 - Audiospur zum downloaden und anhören

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+ BONUS: Hörbuch Download
1 lecture 00:02

Hier kannst du das Hörbuch zum Videokurs herunterladen, z.B. um die Inhalte auch unterwegs anzuhören.

Download
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Requirements
  • Keine Vorraussetzungen auf dem Gebiet der KI/AI nötig. Es wird alles verständlich im Detail erklärt.
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 Netzemaschinelles Lernenmaschinelle 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.