Dichterisches Coden - Versionsgeschichte

C.heck am 31. Mai 2020 um 13:02 Uhr

2020-05-31T13:02:30Z

← Nächstältere Version		Version vom 31. Mai 2020, 15:02 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	'''24.10.2019''', Präsentationsfolie:<br>		[[AI@exLabIII\|Seminar]], '''24.10.2019'''

			Präsentationsfolie:<br>
	[[Datei:Firstpage.png\|400px\|link=https://exmediawiki.khm.de/exmediawiki/images/2/29/Dichterisches_coden-slides.pdf]]		[[Datei:Firstpage.png\|400px\|link=https://exmediawiki.khm.de/exmediawiki/images/2/29/Dichterisches_coden-slides.pdf]]
	----		----

C.heck: /* lineare Klassificodichte */

2019-11-22T11:29:10Z

lineare Klassificodichte

← Nächstältere Version		Version vom 22. November 2019, 13:29 Uhr
Zeile 190:		Zeile 190:
	==lineare Klassificodichte==		==lineare Klassificodichte==
	Bitte Euer eigenes Klassificodicht hier eintragen: https://pad.freifunk.net/p/lineare-klassificodichte		Bitte Euer eigenes Klassificodicht hier eintragen: https://pad.freifunk.net/p/lineare-klassificodichte

			[[Category:Seminar]]
			[[Category:KI]]
			[[Category: Natural Language Processing]]
			[[Category:Programmierung]]
			[[Category:Python]]
			[[Category:Logik]]
			[[Category:Perzeptron]]
			[[Category:Boolean]]
			[[Category:WS2019-20]]

C.heck: /* Das Perzeptron */

2019-11-20T00:44:02Z

Das Perzeptron

← Nächstältere Version		Version vom 20. November 2019, 02:44 Uhr
Zeile 56:		Zeile 56:
	=Das Perzeptron=		=Das Perzeptron=
	[[File:02_01.png\|800px]]		[[File:02_01.png\|800px]]
	[[File:Knn3.png\|400px]][[File:~~perc~~.png\|400px]]		[[File:Knn3.png\|400px]][[File:perc2.png\|400px]]

	==Der lineare Klassifikator==		==Der lineare Klassifikator==

C.heck: /* Wahrheitstabelle */

2019-10-25T22:33:41Z

Wahrheitstabelle

← Nächstältere Version		Version vom 26. Oktober 2019, 00:33 Uhr
Zeile 105:		Zeile 105:
	{\| class="wikitable"		{\| class="wikitable"
	\|-class="hintergrundfarbe5"		\|-class="hintergrundfarbe5"
	!colspan="6"\|'''Steht da ein Entwickler Künstlicher Intelligenz vor mir in des Bäckers Schlange?'''		!colspan="6"\|'''Steht da ein Entwickler Künstlicher Intelligenz (EKI) vor mir in des Bäckers Schlange?'''
	\|-		\|-
	! width="16%" \| '''männlich''' \|\| width="16%" \| '''Geldscheinklammer''' \|\| width="16%" \| NOT \|\| width="16%" \| '''AND''' \|\| width="16%" \| OR \|\| width="20%" \| XOR		! width="16%" \| '''männlich''' \|\| width="16%" \| '''Geldscheinklammer''' \|\| width="16%" \| NOT \|\| width="16%" \| '''AND''' \|\| width="16%" \| OR \|\| width="20%" \| XOR

C.heck: /* Wahrheitstabelle */

2019-10-25T22:33:02Z

Wahrheitstabelle

← Nächstältere Version		Version vom 26. Oktober 2019, 00:33 Uhr
Zeile 86:		Zeile 86:
	Wir werden in diesem Semester Christian Lindner aktiv unterstützen und erstmal einen Klassifikator trainieren, der uns sagen wird, ob vor mir ein "EKI" in des Bäckers Schlange steht?		Wir werden in diesem Semester Christian Lindner aktiv unterstützen und erstmal einen Klassifikator trainieren, der uns sagen wird, ob vor mir ein "EKI" in des Bäckers Schlange steht?

	Dazu fragen ~~wir~~ uns, ob Die Person vor uns 1. '''männlich''' ist und zweitens '''eine Geldscheinklammer aus der Hosentasche zieht zum bezahlen eines 80 cent Betrages'''.		Dazu haben wir eine Merkmalsliste erstellt und fragen uns daraufhin, beispielsweise ob Die Person vor uns 1. '''männlich''' ist und zweitens '''eine Geldscheinklammer aus der Hosentasche zieht zum bezahlen eines 80 cent Betrages'''?

	Wir nennen hierbei die beiden Spalten "X" und "Y" unsere Merkmale (engl. features), die wir als Eingabe verwenden, und "EKI" ist unser gesuchter Wert oder die gewünschte Ausgabe.		Wir nennen hierbei die beiden Spalten "X" und "Y" unsere Merkmale (engl. features), die wir als Eingabe verwenden, und "EKI" ist unser gesuchter Wert oder die gewünschte Ausgabe.
Zeile 92:		Zeile 92:
	So gehen wir also einfach mal davon aus, dass wir eigentlich nicht so genau wissen, wie man einen EKI präzise definieren kann: wir haben uns nur diese 2 Merkmale (X und Y) zurechtgelegt um zum richtigen ergebnis zu kommen.		So gehen wir also einfach mal davon aus, dass wir eigentlich nicht so genau wissen, wie man einen EKI präzise definieren kann: wir haben uns nur diese 2 Merkmale (X und Y) zurechtgelegt um zum richtigen ergebnis zu kommen.

	Später dann im ~~training~~ werden wir auch wissen, was das erwartete bzw. richtige Ergebnis ist.		Später dann im Training werden wir auch wissen, was das erwartete bzw. richtige Ergebnis ist.

	Danach wollen wir dann aber nur noch mit den Eingabe-Merkmalen zum Ziel kommen, ohne dass wir die Antwort schon im Voraus kennen. << Maschinelles Lernen		Danach wollen wir dann aber nur noch mit den Eingabe-Merkmalen zum Ziel kommen, ohne dass wir die Antwort schon im Voraus kennen. << Maschinelles Lernen

C.heck: /* boolean */

2019-10-25T22:32:06Z

boolean

← Nächstältere Version		Version vom 26. Oktober 2019, 00:32 Uhr
Zeile 66:		Zeile 66:
	Der britische Mathematiker hat die Gesetze der Logik formuliert, nach denen Computer, Smartphones, Datenbanken und eben auch Internet-Suchmaschinen funktionieren. Die Boole'sche Algebra gilt als das Fundament der modernen Informationstechnologie.		Der britische Mathematiker hat die Gesetze der Logik formuliert, nach denen Computer, Smartphones, Datenbanken und eben auch Internet-Suchmaschinen funktionieren. Die Boole'sche Algebra gilt als das Fundament der modernen Informationstechnologie.

	das bool'sche Entscheidungsverfahren		'''das bool'sche Entscheidungsverfahren:'''
	* Ein Entscheidungsverfahren ist ein Algorithmus, der für jedes Element der Menge beantworten kann, ob es die Eigenschaft hat oder nicht.		* Ein Entscheidungsverfahren ist ein Algorithmus, der für jedes Element der Menge beantworten kann, ob es die Eigenschaft hat oder nicht.

	[[File:Knn1.png\|200px]][[File:Boolsche-logikfunktion.png\|300px]][[File:LogicGatesWorking.png\|300px]] << Claude Shannon		[[File:Knn1.png\|200px]][[File:Boolsche-logikfunktion.png\|300px]][[File:LogicGatesWorking.png\|300px]] << Claude Shannon

	Logik=Schlußfolgerungslehre, Denklehre		'''Logik''' << Schlußfolgerungslehre, Denklehre:
	* In der Logik wird die Struktur von Argumenten im Hinblick auf ihre Gültigkeit untersucht, unabhängig vom Inhalt der Aussagen.		* In der Logik wird die Struktur von Argumenten im Hinblick auf ihre Gültigkeit untersucht, unabhängig vom Inhalt der Aussagen.


	~~eine~~ formalisierte ~~logik~~		'''formalisierte Logik''':
	* „Formale Logik“ bezeichnet eine Notation von Schlüssen mittels einer formalen Sprache, die oftmals spezielle Symbole einführt. Dabei wird üblicherweise genau angegeben, wie wohlgeformte Ausdrücke dieser Sprache gebildet werden (Syntax).		* „Formale Logik“ bezeichnet eine Notation von Schlüssen mittels einer formalen Sprache, die oftmals spezielle Symbole einführt. Dabei wird üblicherweise genau angegeben, wie wohlgeformte Ausdrücke dieser Sprache gebildet werden (Syntax).

C.heck am 25. Oktober 2019 um 22:29 Uhr

2019-10-25T22:29:13Z

← Nächstältere Version		Version vom 26. Oktober 2019, 00:29 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	'''24.10.2019''', Präsentationsfolie:<br>		'''24.10.2019''', Präsentationsfolie:<br>
	~~<center>~~[[Datei:Firstpage.png\|400px\|link=https://exmediawiki.khm.de/exmediawiki/images/2/29/Dichterisches_coden-slides.pdf]]~~</center>~~		[[Datei:Firstpage.png\|400px\|link=https://exmediawiki.khm.de/exmediawiki/images/2/29/Dichterisches_coden-slides.pdf]]
	----		----
	''"Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt."'' (Wittgenstein)		''"Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt."'' (Wittgenstein)

C.heck am 25. Oktober 2019 um 22:28 Uhr

2019-10-25T22:28:53Z

← Nächstältere Version		Version vom 26. Oktober 2019, 00:28 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	'''24.10.2019''', Präsentationsfolie:<br>		'''24.10.2019''', Präsentationsfolie:<br>
	[[Datei:Firstpage.png\|400px\|link=https://exmediawiki.khm.de/exmediawiki/images/2/29/Dichterisches_coden-slides.pdf]]		<center>[[Datei:Firstpage.png\|400px\|link=https://exmediawiki.khm.de/exmediawiki/images/2/29/Dichterisches_coden-slides.pdf]]</center>
	~~----~~
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	''"Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt."'' (Wittgenstein)		''"Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt."'' (Wittgenstein)

C.heck am 25. Oktober 2019 um 22:28 Uhr

2019-10-25T22:28:14Z

← Nächstältere Version		Version vom 26. Oktober 2019, 00:28 Uhr
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	'''24.10.2019'''		'''24.10.2019''', Präsentationsfolie:<br>
			[[Datei:Firstpage.png\|400px\|link=https://exmediawiki.khm.de/exmediawiki/images/2/29/Dichterisches_coden-slides.pdf]]
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C.heck: /* Der lineare Klassifikator */

2019-10-25T22:20:15Z

Der lineare Klassifikator

← Nächstältere Version		Version vom 26. Oktober 2019, 00:20 Uhr
Zeile 74:		Zeile 74:
	* In der Logik wird die Struktur von Argumenten im Hinblick auf ihre Gültigkeit untersucht, unabhängig vom Inhalt der Aussagen.		* In der Logik wird die Struktur von Argumenten im Hinblick auf ihre Gültigkeit untersucht, unabhängig vom Inhalt der Aussagen.

	~~Seit der Algebraisierung der Logik bei George Boole und Gottlob Frege~~
	* die formale logik = mathematische logik,
	** diese wird als klassische Logik von der vorangehenden traditionellen Logik abgegrenzt.

	eine formalisierte logik		eine formalisierte logik
Zeile 85:		Zeile 82:
	Dieser Datentyp repräsentiert '''Wahrheitswerte''' aus der Menge ''True'' und ''False''. Wahrheitswerte kann man mit Operatoren verknüpfen.		Dieser Datentyp repräsentiert '''Wahrheitswerte''' aus der Menge ''True'' und ''False''. Wahrheitswerte kann man mit Operatoren verknüpfen.
	====Wahrheitstabelle====		====Wahrheitstabelle====
	Wir erlauben nur, dass die Eingabeneuronen binär aktiviert sein dürfen, sprich: es werden nur Aktivierungen von 1 oder 0 zugelassen. ~~Damit wir uns das besser vorstellen können, wollen wir einen Klassifikator trainieren, der uns sagt, ob vor mir ein "EKI" in des Bäckers Schlange steht?~~		Wir erlauben nur, dass die Eingabeneuronen binär aktiviert sein dürfen, sprich: es werden nur Aktivierungen von 1 oder 0 zugelassen.

	Dazu fragen wir uns, ob Die Person vor uns 1. männlich ist und zweitens eine Geldscheinklammer aus der Hosentasche zieht zum bezahlen eines 80 cent Betrages.		Wir werden in diesem Semester Christian Lindner aktiv unterstützen und erstmal einen Klassifikator trainieren, der uns sagen wird, ob vor mir ein "EKI" in des Bäckers Schlange steht?

			Dazu fragen wir uns, ob Die Person vor uns 1. '''männlich''' ist und zweitens '''eine Geldscheinklammer aus der Hosentasche zieht zum bezahlen eines 80 cent Betrages'''.

	Wir nennen hierbei die beiden Spalten "X" und "Y" unsere Merkmale (engl. features), die wir als Eingabe verwenden, und "EKI" ist unser gesuchter Wert oder die gewünschte Ausgabe.		Wir nennen hierbei die beiden Spalten "X" und "Y" unsere Merkmale (engl. features), die wir als Eingabe verwenden, und "EKI" ist unser gesuchter Wert oder die gewünschte Ausgabe.
Zeile 95:		Zeile 94:
	Später dann im training werden wir auch wissen, was das erwartete bzw. richtige Ergebnis ist.		Später dann im training werden wir auch wissen, was das erwartete bzw. richtige Ergebnis ist.

	Danach wollen wir dann aber nur noch mit den Eingabe-Merkmalen zum Ziel kommen, ohne dass wir die Antwort schon im Voraus kennen. < ~~LERNEN~~		Danach wollen wir dann aber nur noch mit den Eingabe-Merkmalen zum Ziel kommen, ohne dass wir die Antwort schon im Voraus kennen. << Maschinelles Lernen

	In der folgenden Tabelle sind ''logische Verknüpfungen'' zusammengefasst, wobei '''EKI''' und '''HGA'''		In der folgenden Tabelle sind ''logische Verknüpfungen'' zusammengefasst, wobei '''EKI''' und '''HGA'''
Zeile 118:		Zeile 117:
	\| '''True''' \|\| '''True''' \|\| False \|\| '''True''' \|\|True \|\| False		\| '''True''' \|\| '''True''' \|\| False \|\| '''True''' \|\|True \|\| False
	\|}		\|}
	~~Merkmalsliste: https://pad.freifunk.net/p/eWG-o0mzbZe-w0_CGqMt~~
	----		----