Übersicht über Künstliche Intelligenz (KI)
2024-10-14 18:47:47 130 0 Bericht 0
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Diese Mindmap bietet eine umfassende Übersicht über Künstliche Intelligenz (KI), indem sie die Definition, Entwicklung und Zukunftsperspektiven dieser Technologie beleuchtet. Sie beschreibt die Simulation menschlicher Intelligenz durch Technologien, die Lern- und Entscheidungsfähigkeiten nachahmen, und unterscheidet zwischen Automatisierung und echter Intelligenz. Die Entwicklungsgeschichte der KI wird von den frühen Anfängen mit dem Turing-Test bis zur Blütezeit des Deep Learning und der datengetriebenen Analyse nachgezeichnet. Zudem werden die Kerntechnologien wie Machine Learning, Natural Language Processing und Computer Vision erläutert. Abschließend werden ethische und soziale Auswirkungen sowie zukünftige Herausforderungen und Chancen der KI thematisiert.
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Gliederung/Inhalt
Die Definition und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz
Definition der Analyse
Technologien basierend auf der Simulation menschlicher Intelligenz
Berechnungsfähigkeit simulieren
Lern- und Entscheidungsfähigkeit
Automatisierung und Intelligenz unterscheiden
Entwicklungsgeschichte
Die Keimphase: Der Turing-Test und frühe Versuche
Die Bedeutung des Turing-Tests
Frühe Erkundungen von AI-Projekten
Entwicklungsphase: Expertensysteme und Wissensingenieurwesen
Anwendungsbeispiele für Expertensysteme
technologische Durchbrüche im Wissensmanagement
Die Blütezeit: Tiefes Lernen und Datengetriebene Analyse
Die Aufstiegs des Deep-Learning-Technologie
Die große Datenmenge als Antrieb für KI
Zukunftsvision
Die neue Phase der Mensch-Maschine-Vernetzung
Das Modell der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine
Die Grenze zwischen Mensch und künstlicher Intelligenz ist verwischt.
Die Verbreitung und Demokratisierung von AI-Technologien
Kostenreduzierung bei AI-Technologien
Die weit verbreitete Durchdringung von AI-Anwendungen
Kerntechnologien der Künstlichen Intelligenz
Machine Learning
Überwachtes Lernen
Klassifizierungs- und Regressionsprobleme
Die Rolle von Datensätzen und Labels
unbeaufsichtigtes Lernen
Clusteranalyse und Anomaliedetektion
Datenreduktion und Merkmalsextraktion
Verstärkte Lernen
Agenten interagieren mit der Umwelt
Belohnungssysteme und Strategieoptimierung
Natural Language Processing
Textverständnis und -generierung
Semantische Analyse und Emotionserkennung
Textzusammenfassung und Schöpfung
Spracherkennung und -synthese
Die Verarbeitung von Sprachsignalen
Spracherkennung
Computer Vision
Bildidentifikation und -klassifizierung
Merkmale extrahieren und abgleichen
Die Anwendung von Deep Learning in der Bildidentifizierung
Zielerkennung und -verfolgung
Zielerkennung in dynamischen Szenen
Mehrzielverfolgungstechnik
Wissensgraph
Wissensdarstellung und -modellierung
Entität-Beziehung-Extraktion
Erstellung und Pflege von Wissensdatenbanken
Wissens推理 und Fragen stellen
Graphen-basierte Schlussfolgerungsmethoden
Die Umsetzung von Intelligenten Frage-Antwort-Systemen
Ethik und soziale Auswirkungen künstlicher Intelligenz
ethische Probleme
Datenschutz
Die Grenzen der Datenerhebung und -verwendung
Gefahren der Datenschutzverletzung und deren Vermeidung
Zuständigkeit
Die Verantwortungsträger für AI-Entscheidungen
Verantwortlichkeit für fehlerhafte Entscheidungen
Algorithmische Vorurteile
Die Erkennung und Korrektur von Algorithmus-Diskriminierung
Gleichheit und Vielfalt in Balance
Soziale Auswirkungen
Arbeitsmarktstrukturwandel
Die Ersetzung und der Verlust von traditionellen Jobs
Die Schaffung und Nachfrage nach neuen Berufsfeldern
Wirtschaftsmodellwandel
Die Aufstiegs von Digitalökonomie und AI-Industrie
AI-gestützte Industrie-Upgrade und -Transformation
Recht und Politik angepasst
Die Erstellung und Verbesserung von Rechtsvorschriften im Zusammenhang mit KI
Die Führung und Unterstützung der Politik für die Entwicklung von KI
Wandel der kulturellen Vorstellungen
Die Neupositionierung der Beziehung zwischen Mensch und KI
Die kulturelle Innovation und Entwicklung in der Ära der KI
Sammeln
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