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Dichterisches Coden: Unterschied zwischen den Versionen

Aus exmediawiki

 
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''"Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt."'' (Wittgenstein)
 
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''Eine kleine Einführung wie, dann nächste Woche...''
 
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Beispielseiten von Studierenden:
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* '''Studierendenseiten:'''
 
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=Das Perzeptron=
 
=Das Perzeptron=
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==lineare Klassifikatoren==
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===Aussagenlogik - Boolean===
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==Der lineare Klassifikator==
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===boolean===
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Boole veröffentlichte 1854 "An investigation into the Laws of Thought" (Eine Untersuchung der Gesetze des Denkens).
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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.
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'''das bool'sche Entscheidungsverfahren:'''
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* Ein Entscheidungsverfahren ist ein Algorithmus, der für jedes Element der Menge beantworten kann, ob es die Eigenschaft hat oder nicht.
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'''Logik''' << Schlußfolgerungslehre, Denklehre:
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* In der Logik wird die Struktur von Argumenten im Hinblick auf ihre Gültigkeit untersucht, unabhängig vom Inhalt der Aussagen.
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'''formalisierte Logik''':
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* „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).
  
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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.  
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====Wahrheitstabelle====
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Wir erlauben nur, dass die Eingabeneuronen binär aktiviert sein dürfen, sprich: es werden nur Aktivierungen von 1 oder 0 zugelassen.
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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?
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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'''?
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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.
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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.
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Später dann im Training werden wir auch wissen, was das erwartete bzw. richtige Ergebnis ist.
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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'''
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{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-class="hintergrundfarbe5"
 
|-class="hintergrundfarbe5"
!colspan="6"|'''...in the backery'''
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!colspan="6"|'''Steht da ein Entwickler Künstlicher Intelligenz (EKI) vor mir in des Bäckers Schlange?'''
 
|-
 
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! width="16%" | '''EKI''' || width="16%" | '''HGA''' || width="16%" | '''not''' EKI || width="16%" | EKI '''and''' HGA || width="16%" | EKI '''or''' HGA || width="20%" | EKI '''^''' HGA (xor)
+
! width="16%" | '''männlich''' || width="16%" | '''Geldscheinklammer''' || width="16%" | NOT || width="16%" | '''AND''' || width="16%" | OR || width="20%" | XOR
 
|-
 
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| '''False''' || '''False''' || True  || '''False''' || False || False
 
| '''False''' || '''False''' || True  || '''False''' || False || False
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| '''True'''  || '''True'''  || False || '''True'''  ||True  || False
 
| '''True'''  || '''True'''  || False || '''True'''  ||True  || False
 
|}
 
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=Tensorflow environement einrichten=
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=Jupyter Notebook mit Tensorflow environement einrichten=
 
see: [[KI_Workaround_installieren]]
 
see: [[KI_Workaround_installieren]]
  
 
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=erste Schritte mit Python=
 
=erste Schritte mit Python=
 
Python Code Onlione ausführen (ohne lokales Installieren eines Pythoninterpreters):
 
Python Code Onlione ausführen (ohne lokales Installieren eines Pythoninterpreters):
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  float(input("is EKI in the house? type 1.0 for true or 0.0 for false:"))
 
  float(input("is EKI in the house? type 1.0 for true or 0.0 for false:"))
  
=== if Anweisung===
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===Kontrollstrukturen===
  if EKI == 1:
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if_Anweisung:
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  if EKI > 1:
 
       print("true")
 
       print("true")
 
  else:
 
  else:
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==Python (Hands-On-) Tutorials==
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==Python Tutorials==
Pages zum praktischen Einstieg:
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* https://www.w3resource.com/python-exercises/
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'''Onlinetutorial:'''
* https://hourofpython.trinket.io/a-visual-introduction-to-python#/welcome/an-hour-of-code
+
*[https://tutorial.djangogirls.org/de/python_introduction/ Python tutorial der djangogirls (Deutsch)]
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'''Book:'''
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*[https://exmediawiki.khm.de/exmediawiki/images/6/6d/Py-tutorial-de.pdf Das Python3.3-Tutorial (Deutsch)]
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'''Videotutorial:'''
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*[https://www.youtube.com/playlist?list=PLbd_WhypdBbAMyFfKgSj27JO7CEpuIcEK Videotutorial von »Coding is for girls« (Englisch)]
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'''Hands-on Tutroial:'''
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*[https://hourofpython.trinket.io/a-visual-introduction-to-python#/welcome/an-hour-of-code an hour of Code - A Visual Introduction to Python]
  
 
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=Jupyter Notebooks download & install=
 
*[[KI Workaround installieren]] (Anaconda und Jupyter Notebook mit deep learning environment)
 
  
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=Code Poetry=
 
=Code Poetry=
 
<big>siehe: [["...Sprache"]]</big>
 
<big>siehe: [["...Sprache"]]</big>
 
==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
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[[Category:Seminar]]
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[[Category:KI]]
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[[Category: Natural Language Processing]]
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[[Category:Programmierung]]
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[[Category:Python]]
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[[Category:Logik]]
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[[Category:Perzeptron]]
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[[Category:Boolean]]
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[[Category:WS2019-20]]

Aktuelle Version vom 31. Mai 2020, 14:02 Uhr

Seminar, 24.10.2019

Präsentationsfolie:
Firstpage.png


"Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt." (Wittgenstein)


Anaconda installed?

if installation == ready:
   print("Bravo! Lass uns unser Workaround einrichten")
else:
   print("Bitte nach folgender Anleitung jetzt tun: KI_Workaround_installieren")

KHM-Wolke

was bietet euch diese Cloud?:

  • Filesharing zwischen eigenen und den Lab-Rechnern
  • Eigene Cloud
  • Eigener Kalender, Passwortcontainer, Mindmaps etc.
  • Frontend für euren E-Mail Account

Link zu unserem Seminars-Filesharing-Ordner: Seminars-Cloud


Experimentelle Informatik - Kalender: https://wolke.khm.de/index.php/apps/calendar/p/n6a59z9AnKKnFgTz/exLabIII

Todo

bitte vollständiger Name + KHM-Mailadresse eintragen unter: https://pad.dyne.org/pad/#/2/pad/edit/dYjwTAf3tigv-6nOTw6vcsX2/

Anmeldeprozedere machen wir dann nächste Woche...


exMediawiki

jeder Studierende bekommt einen Useraccount, mit dem er editieren, dokumentieren, etc. kann + persönlicher Page. Eine kleine Einführung wie, dann nächste Woche...

Beispielseiten von Studierenden:


Das Perzeptron

02 01.png Knn3.pngPerc2.png

Der lineare Klassifikator

boolean

Boole veröffentlichte 1854 "An investigation into the Laws of Thought" (Eine Untersuchung der Gesetze des Denkens).


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:

  • Ein Entscheidungsverfahren ist ein Algorithmus, der für jedes Element der Menge beantworten kann, ob es die Eigenschaft hat oder nicht.

Knn1.pngBoolsche-logikfunktion.pngLogicGatesWorking.png << Claude Shannon

Logik << Schlußfolgerungslehre, Denklehre:

  • In der Logik wird die Struktur von Argumenten im Hinblick auf ihre Gültigkeit untersucht, unabhängig vom Inhalt der Aussagen.


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).



Dieser Datentyp repräsentiert Wahrheitswerte aus der Menge True und False. Wahrheitswerte kann man mit Operatoren verknüpfen.

Wahrheitstabelle

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?

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.

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.

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 diesem Falle Bool'sche Variablen darstellen, die nur die Werte

  • 0 bzw. False

oder

  • 1 bzw. True

annehmen können:

Steht da ein Entwickler Künstlicher Intelligenz (EKI) vor mir in des Bäckers Schlange?
männlich Geldscheinklammer NOT AND OR XOR
False False True False False False
False True True False True True
True False False False True True
True True False True True False

Jupyter Notebook mit Tensorflow environement einrichten

see: KI_Workaround_installieren


erste Schritte mit Python

Python Code Onlione ausführen (ohne lokales Installieren eines Pythoninterpreters):

Variablen setzen

EKI = "Entwickler Künstlicher Intelligenz aus Indien"
HGA = "Höchstens geduldeter Ausländer"
EKI = 1
HGA = 0
Summe = EKI + HGA

Ausgaben mit print()

print(sum)
print("Hallo Welt")

Eingaben mit input()

Text:

input("is EKI in the house? type true for 1 or false for 0:")

Ganzzahl:

int(input("is EKI in the house? type 1 for true or 0 for false:"))

Fließkommazahl:

float(input("is EKI in the house? type 1.0 for true or 0.0 for false:"))

Kontrollstrukturen

if_Anweisung:

if EKI > 1:
     print("true")
else:
     print("false")

siehe auch: Übersicht von Vergleichsoperatoren

Kommentare

Einzeiliges Kommentar

# mit dem Hashtag zu Beginn einer Zeile wird auskommentiert

mehrzeilige Kommentare:

"""In 3 Anführungszeichen
können mehrzeilige Kommentare (__doc__strings)
verfasst werden"""

Python Tutorials

Onlinetutorial:

Book:

Videotutorial:

Hands-on Tutroial:


Code Poetry

siehe: "...Sprache"

lineare Klassificodichte

Bitte Euer eigenes Klassificodicht hier eintragen: https://pad.freifunk.net/p/lineare-klassificodichte