Das Thema der neuronalen Netze ist in Technikkreisen sehr beliebt. Dennoch ist uns als Studenten des Wirtschaftsingenieurswesens dieses Forschungsfeld nahezu unbekannt. Zudem sollen in Zukunft im Rahmen der MATLAB Vorlesungen während des Theoriesemesters neuronale Netze kurz angerissen werden. Hierzu ist aber aktuell kein passendes Skript, beziehungsweise kein anschauliches Beispiel, verfügbar. Doch um dieses Thema bearbeiten zu können muss zunächst verstanden werden, worum es sich bei neuronalen Netzen handelt und wo sich diese eingliedern. Hierzu soll diese Arbeit dienen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Definitionen
- 2.1. Artificial Intelligence
- 2.2. Machine Learning
- 3. Grundlagen
- 3.1. Units
- 3.2. Input und Netzinput
- 3.3. Arten von künstlichen neuronalen Netzen
- 3.4. Arten des Lernens
- 4. Bilderkennung durch Convolutional Neural Networks
- 5. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Studienarbeit zielt darauf ab, das Thema neuronale Netze für Wirtschaftsingenieursstudenten zugänglich zu machen, da dieses Forschungsgebiet bisher nur wenig bekannt ist. Die Arbeit soll die Grundlagen neuronaler Netze erläutern und deren Einordnung in den Kontext von künstlicher Intelligenz und Machine Learning verdeutlichen. Ein Anwendungsbeispiel der Bilderkennung wird ebenfalls behandelt.
- Einführung in die Grundlagen neuronaler Netze
- Definition und Einordnung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning
- Erläuterung verschiedener Arten neuronaler Netze und Lernmethoden
- Anwendungsbeispiel: Bilderkennung mit Convolutional Neural Networks
- Zusammenfassende Betrachtung der Bedeutung neuronaler Netze
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der neuronalen Netze ein und begründet die Notwendigkeit dieser Arbeit. Sie hebt die Unkenntnis der Studenten im Bereich der neuronalen Netze hervor und betont den Mangel an geeigneten Lehrmaterialien, insbesondere im Kontext des Wirtschaftsingenieurwesens. Die Arbeit soll als Grundlage dienen, um das Verständnis für neuronale Netze und deren Einordnung zu verbessern.
2. Definitionen: Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Definition von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning. Es beginnt mit einer Zerlegung des Begriffs "Künstliche Intelligenz" in seine Bestandteile und beleuchtet verschiedene Ausprägungen von KI, von schwacher KI, die auf spezifische Aufgaben spezialisiert ist, bis hin zur hypothetischen starken KI, die mit menschlichen Fähigkeiten vergleichbar wäre. Der Unterschied zwischen diesen beiden Formen von KI und die Herausforderung, Intelligenz selbst zu definieren, werden diskutiert. Es wird auf verschiedene Ansätze in der Psychologie Bezug genommen, um die Definition von Intelligenz zu konkretisieren.
3. Grundlagen: In diesem Kapitel werden die grundlegenden Konzepte neuronaler Netze erläutert. Es wird auf die Struktur der Netze, die Verarbeitung von Inputdaten, verschiedene Arten künstlicher neuronaler Netze und die unterschiedlichen Lernmethoden eingegangen. Das Kapitel legt das Fundament für das Verständnis der komplexeren Themen in den folgenden Kapiteln. Die verschiedenen Komponenten, wie Units, Input und Netzinput, werden ausführlich erklärt und in ihren Zusammenhängen dargestellt, um ein umfassendes Bild der Funktionsweise neuronaler Netze zu vermitteln.
4. Bilderkennung durch Convolutional Neural Networks: Dieses Kapitel konzentriert sich auf ein spezifisches Anwendungsbeispiel: die Bilderkennung mittels Convolutional Neural Networks (CNNs). Es geht detailliert auf die Funktionsweise von CNNs ein und erklärt, wie diese Netze Bilder verarbeiten und Muster erkennen. Die Beschreibung wird durch Visualisierungen und Beispiele ergänzt, um die komplexe Materie verständlicher zu machen. Die Kapitel erläutert die einzelnen Schritte der Bilderkennung, angefangen vom Input der Bilddaten bis hin zur Interpretation der Ergebnisse.
Schlüsselwörter
Neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Bilderkennung, Mustererkennung, Klassifizierung, Anwendungsbeispiele, Wirtschaftsingenieurwesen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu "Neuronale Netze für Wirtschaftsingenieure"
Was ist der Inhalt dieser Studienarbeit?
Die Studienarbeit bietet eine umfassende Einführung in neuronale Netze für Wirtschaftsingenieursstudenten. Sie beinhaltet ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Zusammenfassungen der einzelnen Kapitel und Schlüsselwörter. Die Arbeit deckt die Grundlagen neuronaler Netze ab, definiert Künstliche Intelligenz und Machine Learning, erläutert verschiedene Arten neuronaler Netze und Lernmethoden und präsentiert ein Anwendungsbeispiel der Bilderkennung mit Convolutional Neural Networks (CNNs).
Welche Themen werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Kernbereiche: Grundlagen neuronaler Netze (inkl. Units, Input und Netzinput, verschiedene Arten künstlicher neuronaler Netze und Lernmethoden), Definition und Einordnung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning, ein detailliertes Anwendungsbeispiel der Bilderkennung mit Convolutional Neural Networks (CNNs), sowie eine zusammenfassende Betrachtung der Bedeutung neuronaler Netze im Kontext des Wirtschaftsingenieurwesens.
Wofür ist diese Studienarbeit gedacht?
Diese Arbeit richtet sich speziell an Wirtschaftsingenieurstudenten, um ihnen das oft unbekannte Forschungsgebiet der neuronalen Netze zugänglich zu machen. Sie dient als Lehrmaterial und soll das Verständnis für die Grundlagen und die Einordnung neuronaler Netze im Kontext von KI und Machine Learning verbessern.
Welche Arten neuronaler Netze werden behandelt?
Die Arbeit erläutert verschiedene Arten künstlicher neuronaler Netze. Ein besonderer Fokus liegt auf Convolutional Neural Networks (CNNs) im Kontext des Anwendungsbeispiels der Bilderkennung.
Was ist das Anwendungsbeispiel?
Das Anwendungsbeispiel konzentriert sich auf die Bilderkennung mittels Convolutional Neural Networks (CNNs). Die Arbeit beschreibt detailliert die Funktionsweise von CNNs und wie diese Netze Bilder verarbeiten und Muster erkennen.
Wie sind die Kapitel aufgebaut?
Die Arbeit ist in fünf Kapitel gegliedert: Einleitung, Definitionen (KI und Machine Learning), Grundlagen neuronaler Netze, Bilderkennung durch Convolutional Neural Networks und Fazit. Jedes Kapitel wird in der Arbeit separat zusammengefasst.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt der Arbeit?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Bilderkennung, Mustererkennung, Klassifizierung, Anwendungsbeispiele, Wirtschaftsingenieurwesen.
Welche Lücke schließt die Arbeit?
Die Arbeit adressiert den Mangel an geeigneten Lehrmaterialien für Wirtschaftsingenieure im Bereich der neuronalen Netze. Sie soll das Verständnis für dieses wichtige Forschungsgebiet verbessern.
Was wird unter Künstlicher Intelligenz und Machine Learning verstanden?
Die Arbeit definiert sowohl Künstliche Intelligenz (KI) als auch Machine Learning und verdeutlicht den Unterschied zwischen diesen Begriffen. Es werden verschiedene Ausprägungen von KI, von schwacher bis hin zu starker KI, diskutiert.
Wie ist die Zielsetzung der Arbeit?
Die Zielsetzung ist, das Thema neuronale Netze für Wirtschaftsingenieursstudenten verständlich und zugänglich zu machen, die Grundlagen zu erläutern und deren Einordnung in den Kontext von künstlicher Intelligenz und Machine Learning zu verdeutlichen.
- Quote paper
- Jon Hoch (Author), 2021, Neuronale Netze. Grundlagen und Entwicklung von Anwendungsbeispielen, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/1044811
