Titlebook: Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte; Eine fachliche Einfü Ulrich Furbach,Emanuel Kitzelmann,Ute Schmid Book 2024 Der/die Herausgeber bzw.

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書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte影響因子(影響力)




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte影響因子(影響力)學科排名




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte網(wǎng)絡公開度




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte網(wǎng)絡公開度學科排名




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte被引頻次




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte被引頻次學科排名




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte年度引用




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte年度引用學科排名




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte讀者反饋




書目名稱Künstliche Intelligenz für Lehrkr?fte讀者反饋學科排名

STRIA

Schlie?en aus Wissenn Beispiele von logikbasierten Beweissystemen angeführt. Nach einer kurzen Erl?uterung von Schlie?en im Alltag wird auch menschliches Schlie?en am Beispiel der sogenannten Wason-Selection-Task behandelt. Es werden Beispiele von formalen Wissensquellen angeführt und Hinweise auf deren Verwendung im Unterricht gegeben.

Amenable

custody

Tiefes Lernenneuronale Netze eingenst?ndig für ihre Aufgabe hilfreiche Zwischenergebnisse identifizieren. Es zeigt am Beispiel, welche Art Zwischenergebnisse, sogenannte Merkmale, Netze zum Verstehen von Bildern entwickeln.

Introduction

Natürliche und Künstliche IntelligenzI-Systemen realistisch bewerten zu k?nnen. Die Begriffe schwache und starke KI werden erl?utert. Der Turing-Test wird als Zugang zur Prüfung, ob ein KI-System der menschlichen Intelligenz nahekommt, eingeführt und seine Grenzen aufgezeigt. Die Konzepte von schwacher und starker KI werden eingeführt und werden aufgezeigt.

Temporal-Lobe

現(xiàn)實

Lernen mit Neuronalen Netzenmehr – beruhen auf künstlichen neuronalen Netzen. Dieses Kapitel behandelt den Grundaufbau eines einzelnen künstlichen Neurons und eines mehrschichtigen neuronalen Netzes. Es wird erkl?rt, wie ein neuronales Netz Eingaben verarbeitet und wie es mit Daten trainiert werden kann, um eine bestimmte Funktion auszuführen.

fatuity

Verst?rkendes Lernendem werden einige Anregungen für den Unterricht gegeben. Darüber hinaus werden Bezüge zur Lebenswelt hergestellt und es wird auf den enormen Einfluss eingegangen, den diese Algorithmen auf unser t?gliches Leben haben.

Coeval

Erkl?rbarkeitodell haupts?chlich für seine Entscheidung für eine Klasse genutzt hat. Als zweiter methodischer Zugang zur Erkl?rbarkeit werden kontrafaktische Erkl?rungen eingeführt. Abschlie?end wird die Modelltreue von Erkl?rungen diskutiert.

愛花花兒憤怒

Robotiklen Robotern zentralen Aufgabe der Selbstlokalisation – des Bestimmen des eigenen Standortes – wird gezeigt, wie die Herausforderung mit Mitteln der Wahrscheinlichkeitsrechnung gemeistert werden kann.