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Lehrerin für Maschinelles Lernen  

 

Maschinelles Lernen

Die Zukunft beginnt hier​

Roboter Maschinelles Lernen 
 
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Ehct ksras! Gmäeß eneir Sutide eneir Uvinisterät, ist es nchit witihcg, in wlecehr Rneflogheie die Bstachuebn in eneim Wort snid, das ezniige was wcthiig ist, das der estre und der leztte Bstabchue an der ritihcegn Pstoiin snid. Der Rset knan ein ttoaelr Bsinöldn sein, tedztorm knan man ihn onhe Pemoblre lseen. Das ist so, weil wir nicht jeedn Bstachuebn enzelin leesn, snderon das Wort als gzeans enkreenn. 
 
 
Wie dieses Beispiel sehr schön veranschaulicht, ist unser Gehirn zu großartigen Leistungen in der Lage. Es kann sich dank seiner immensen Lernfähigkeit problemlos auch an unbekannte Gegebenheiten anpassen. Das Forschungsgebiet Maschinelles Lernen befasst sich damit, diese Lernfähigkeit auch auf Computerprogramme zu übertragen. Es verbindet die Themen Informatik, Künstliche Intelligenz, Mathematik und Statistik miteinander. Übergeordnetes Ziel dabei ist die Generierung von Wissen. Künstliche Systeme lernen anhand von Beispielen und sind in der Lage, Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Auf diese Art können auch unbekannte Daten beurteilt werden.
 
Welche verschiedenen spannenden Anwendungsmöglichkeiten es zu diesem komplexen Thema gibt, zum Beispiel im Bereich der Qualitätssicherung,  Datenerfassung und Datenauswertung, Bilderkennung oder Mustererkennung, und wie die Softwaremanufaktur AW-SYSTEMS diese in verschiedenen Projekten umgesetzt hat, möchten wir Ihnen auf den folgenden Seiten genauer erzählen. ​ ​
 
 

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Expertensysteme

  

Expertensysteme

Hochspezialisiertes Wissen in Form von Softwareprogrammen

 
Als Expertensystem bezeichnet man ein Computerprogramm, das über weitreichendes Spezialwissen in einem bestimmten Fachgebiet verfügt und mittels dieses Wissens in der Lage ist, dem Nutzer des Programms bei der Lösung komplexer fachspezifischer Probleme zu helfen, indem es ihm Erklärungen und Handlungsvorschläge liefert.
 
 

Wissensmanagement

Vorsprung durch Wissen

Im Allgemeinen versteht man unter Wissensmanagement alle Maßnahmen eines Unternehmens, die darauf ausgelegt sind, das vorhandene Wissen bestmöglich zu verarbeiten und zur Verfügung zu stellen. In der heutigen innovationsorientierten Zeit wird das Wissen eines Unternehmens immer mehr zu einem entscheidenden Produktionsfaktor, der den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg bedeuten kann.

Lesen Sie hier mehr zum Thema Wissensmanagement.

Wissensmanagement 
 

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Multivariate Datenauswertung


Multivariate Datenauswertung 

Intelligente Analyseverfahren in Echtzeit

Die meisten Geräte und Anlagen liefern eine Vielzahl an unterschiedlichen Messdaten, die miteinander in Zusammenhang gesetzt und entsprechend ausgewertet werden müssen. Diese sogenannte multivariate Datenauswertung kommt zum Beispiel bei der Verarbeitung von Kamerabildern, Spektrometern oder verschiedenen Sensoren durch intelligente Mustererkennungs- oder Klassifikationsverfahren zum Einsatz.

Lesen Sie hier mehr über die Anwendungsbereiche der multivariaten Datenauswertung.

 
 

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​Neuronale Netze

Künstliche Intelligenz für schnellere Lösungen

 
Neuronale Netze bestehen aus vielen verschiedenen einzelnen Einheiten, die miteinander verknüpft sind und Informationen verarbeiten. Wesentlich dabei ist die Fähigkeit der Einheiten, komplizierte nicht-lineare Funktionen mittels eines Algorithmus zu erlernen. Neuronale Netze sind universell einsetzbar, besonders interessant jedoch bei Anwendungen, bei denen kein explizites Wissen über das zu lösende Problem vorliegt.
 
Neuronale Netze
 
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