Aktuelle Version vom 31. Mai 2020, 14:03 Uhr

Seminar, 21.11.2019

alle Notebooks findet ihr unter /exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/:

Inhaltsverzeichnis

1 exMediawiki
2 classify yourself
3 Vorbereitungen auf nächste Woche
- 3.1 eigenen Text einlesen
4 Wiederholung
5 learning
6 Rückblick auf letzter Woche
- 6.1 build your own chatbot
7 Literatur

exMediawiki

siehe: Dichterisches_Coden#exMediawiki

Cheat-Sheet 4 editing exMediawiki: Cheat-sheet

classify yourself

DNA phenotyping Workshop @ Open Lab

am Freitag, den 13.12. zusammen mit Verena Friedrich, Klaus Fritze & Matthias Burba (Gast)

more Info: DNA_phenotyping

als Eingabedatenset für unser Perzeptron erstellen wir in diesem Workshop u.a. gemeinsam und experimentell Auszüge aus unserer jeweiligen DNA - unseren genetischen Fingerabdruck.

Vorbereitungen auf nächste Woche

»AI on Rasp Pie« mit Martin und Camilo

based on Camilos künstlerischen Arbeit:
»Stochastics Walks on the Latent Space - Cloud Representation and Text Extrapolation of Semantics Deduced from Nietzsche's Writings«

eigenen Text einlesen

in:

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-sprechen/eigenes_word2vec-model.ipynb

siehe:

Wiederholung

siehe: Das Perzeptron

learning

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/06_21_11_maschinelles-lernen/learning_1.ipynb

Folie:

Rückblick auf letzter Woche

build your own chatbot

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-sprechen/FDBot.ipynb

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-sprechen/transbot.ipynb

Literatur

Francois Chollet, »Deep Learning with Python«
- Github Repositrory: https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

Tariq Rashid, »Neuronale Netze selbst programmieren«
- Github Repository: https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork

@@ Zeile 1: / Zeile 1: @@
-'''14.11.2019'''
+[[AI@exLabIII|Seminar]], '''21.11.2019'''
 ----
 ----
 '''''alle Notebooks findet ihr unter /exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/:'''''
+=exMediawiki=
+<big>siehe: [[Dichterisches_Coden#exMediawiki]]</big>
+<big>Cheat-Sheet 4 editing exMediawiki: [[Cheat-sheet]]</big>
+----
-<small><code>exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-lernen/'''?.ipynb'''</code></small>
+=classify yourself=
+[[Datei:ChelseaManning-ProbablyChelsea.jpg|right|400px]]
-<small><code>exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-lernen/'''?.ipynb'''</code></small>
+<big>'''DNA phenotyping Workshop @ Open Lab'''</big>
-<small><code>exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-lernen/'''?.ipynb'''</code></small>
-<small><code>exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-lernen/'''?.ipynb'''</code></small>
+am '''Freitag, den 13.12.''' zusammen mit Verena Friedrich, Klaus Fritze & Matthias Burba (Gast)
-<small><code>exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-lernen/'''?.ipynb'''</code></small>
-=exMediawiki=
+<big>more Info: [[DNA_phenotyping]]</big>
-kurze Einführung
-=Wiederholung=
-==Das Perzeptron==
-[[File:02_01.png|800px]]
-[[File:Knn3.png|400px]][[File:perc.png|400px]]
-===Der lineare Klassifikator===
+''als Eingabedatenset für unser Perzeptron erstellen wir in diesem Workshop u.a. gemeinsam und experimentell Auszüge aus unserer jeweiligen DNA - unseren genetischen Fingerabdruck.''
-[[File:Lindner-short.mp4]]
-====boolean====
-Boole veröffentlichte 1854 "An investigation into the Laws of Thought" (Eine Untersuchung der Gesetze des Denkens).
+<embedvideo service="youtube">https://www.youtube.com/watch?v=S10l4qS2bcE</embedvideo>
-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:'''
+=Vorbereitungen auf nächste Woche=
-* 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
+'''»AI on Rasp Pie«''' mit Martin und Camilo
-'''Logik''' << Schlußfolgerungslehre, Denklehre:
-* In der Logik wird die Struktur von Argumenten im Hinblick auf ihre Gültigkeit untersucht, unabhängig vom Inhalt der Aussagen.
+based on Camilos künstlerischen Arbeit:<br>
+'''<big>»Stochastics Walks on the Latent Space - Cloud Representation and Text Extrapolation of Semantics Deduced from Nietzsche's Writings«</big>'''
-'''formalisierte Logik''':
+==eigenen Text einlesen==
-* „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).
+in:
+* <small><code>exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-sprechen/'''eigenes_word2vec-model.ipynb'''</code></small>
+siehe:
+* <big>'''[[word embeddings]]'''</big>
+* [[Maschinelles_Lesen#How_to_get_the_trainigdata.3F|Hot to get your traningdata?]]
+* [[Maschinelles_Lesen#Vorverarbeitung_von_Texten|Tokenization - Vorverarbeitung von Texten]]
 ----
-Dieser Datentyp repräsentiert '''Wahrheitswerte''' aus der Menge ''True'' und ''False''. Wahrheitswerte kann man mit Operatoren verknüpfen.
+=Wiederholung=
-====Wahrheitstabelle====
+<big>siehe: [[Dichterisches_Coden#Das_Perzeptron|Das Perzeptron]]</big>
-Wir erlauben nur, dass die Eingabeneuronen binär aktiviert sein dürfen, sprich: es werden nur Aktivierungen von 1 oder 0 zugelassen.
-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?
+----
+=learning=
+<small><code>exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/06_21_11_maschinelles-lernen/'''learning_1.ipynb'''</code></small>
-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'''?
+'''Folie:<br>'''
+[[Datei:Cbow-back.png|500px|link=https://exmediawiki.khm.de/exmediawiki/images/c/cf/Lernen_1.pdf]]
-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.
+----
+=Rückblick auf letzter Woche=
+==build your own chatbot==
-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.
+<small><code>exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-sprechen/'''FDBot.ipynb'''</code></small>
-Später dann im Training werden wir auch wissen, was das erwartete bzw. richtige Ergebnis ist.
+<small><code>exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/05_14_11_maschinelles-sprechen/'''transbot.ipynb'''</code></small>
-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
+[[Datei:bots1.png|500px]][[Datei:bots2.png|500px]]
-In der folgenden Tabelle sind ''logische Verknüpfungen'' zusammengefasst, wobei '''EKI''' und '''HGA'''
+=Literatur=
-in diesem Falle Bool'sche Variablen darstellen, die nur die Werte
+* '''[https://noparts.org/own-cloud/public.php?service=files&t=4a66fa0281688c384bf68863fc9027dc Francois Chollet, »Deep Learning with Python«]'''
-* '''0''' bzw. '''False'''
+** Github Repositrory: https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks
-oder
-* '''1''' bzw. '''True'''
-annehmen können:
-{| class="wikitable"
+* '''[https://noparts.org/own-cloud/public.php?service=files&t=b873602cf68471c0e45672cb838d0f98 Tariq Rashid, »Neuronale Netze selbst programmieren«]'''
-|-class="hintergrundfarbe5"
+** Github Repository: https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork
-!colspan="6"|'''Steht da ein Entwickler Künstlicher Intelligenz (EKI) vor mir in des Bäckers Schlange?'''
+<!--
-|-
+=Code Poetry=
-! width="16%" | '''männlich''' || width="16%" | '''Geldscheinklammer''' || width="16%" | NOT || width="16%" | '''AND''' || width="16%" | OR || width="20%" | XOR
+<big>siehe: [["...Sprache"]]</big>
-|-
+==lineare Klassificodichte==
-| '''False''' || '''False''' || True  || '''False''' || False || False
+Bitte Euer eigenes Klassificodicht hier eintragen: https://pad.freifunk.net/p/lineare-klassificodichte
-|-
+-->
-| '''False''' || '''True'''  || True  || '''False''' || True  || True
+[[Category:Seminar]]
-|-
+[[Category:KI]]
-| '''True'''  || '''False''' || False || '''False''' || True  || True
+[[Category:Programmierung]]
-|-
+[[Category:Python]]
-| '''True'''  || '''True'''  || False || '''True'''  ||True   || False
+[[Category:WS2019-20]]
-|}
-----

Maschinelles Lernen: Unterschied zwischen den Versionen

Aus exmediawiki