Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Lehrbuch bietet eine solide Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen. Es richtet sich somit insbesondere an nicht-informatische Studiengänge. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der grundlegenden Methoden und der Bildung einer Beurteilungskompetenz bezüglich der maschinell trainierten Modelle. Dabei wird u. a. auf die Vorbereitung von Datensätzen eingegangen, ebenso wie auf die Verwendung von Algorithmen im überwachten und unüberwachten maschinellen Lernen. Praxisbeispiele, Verständnisfragen und Übungsaufgaben runden das Lehrbuch ab.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In den letzten Jahren ist die Sportinformatik extrem gewachsen, vor allem weil immer mehr und neuere Daten verfügbar wurden. Sportinformatische Tools – sei es im Training zur Gegnervorbereitung, im Wettkampf oder in der Wissenschaft – sind im Sport heute auf unterschiedlichen Expertise-Ebenen unverzichtbar. Durch den Einsatz in den vier großen Anwendungsfeldern Vereine und Verbände, Wirtschaft, Wissenschaft sowie Medien ist ein völlig neuer Markt entstanden, der innerhalb der universitären Forschungs- und Lehraktivitäten zunehmend an Bedeutung gewinnt.Dieses Lehrbuch möchte der mittlerweile breiten Vielfalt der Sportinformatik gerecht werden, indem mehr als 30 Autorinnen und Autoren aus ihrem Spezialgebiet berichten und neueste Erkenntnisse prägnant zusammenfassen. Das Werk gliedert sich in vier Hauptabschnitte: Datensätze, Modellbildung, Simulation sowie Datenanalyse. Neben Hintergründen zu Programmiersprachen und zur Visualisierung wird es von der Historie und einem Ausblick eingerahmt. Studierende mit Bezug zur Sportwissenschaft erhalten einen umfassenden Einblick in die Sportinformatik, unterstützt durch ein didaktisch ausgefeiltes Konzept, das eine einfache Vermittlung der Lerninhalte ermöglicht. Zahlreiche digitale Übungsfragen untermauern den Lerneffekt und gewährleisten eine optimale Prüfungsvorbereitung. Für Fortgeschrittene bietet die vertiefende Diskussion von Zeitreihen Data Mining, künstlichen neuronalen Netzwerken, Convolution Kernel, Transfer Learning und Random Forests einen zusätzlichen Mehrwert.
Aktualisiert: 2023-06-27
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In den letzten Jahren ist die Sportinformatik extrem gewachsen, vor allem weil immer mehr und neuere Daten verfügbar wurden. Sportinformatische Tools – sei es im Training zur Gegnervorbereitung, im Wettkampf oder in der Wissenschaft – sind im Sport heute auf unterschiedlichen Expertise-Ebenen unverzichtbar. Durch den Einsatz in den vier großen Anwendungsfeldern Vereine und Verbände, Wirtschaft, Wissenschaft sowie Medien ist ein völlig neuer Markt entstanden, der innerhalb der universitären Forschungs- und Lehraktivitäten zunehmend an Bedeutung gewinnt.Dieses Lehrbuch möchte der mittlerweile breiten Vielfalt der Sportinformatik gerecht werden, indem mehr als 30 Autorinnen und Autoren aus ihrem Spezialgebiet berichten und neueste Erkenntnisse prägnant zusammenfassen. Das Werk gliedert sich in vier Hauptabschnitte: Datensätze, Modellbildung, Simulation sowie Datenanalyse. Neben Hintergründen zu Programmiersprachen und zur Visualisierung wird es von der Historie und einem Ausblick eingerahmt. Studierende mit Bezug zur Sportwissenschaft erhalten einen umfassenden Einblick in die Sportinformatik, unterstützt durch ein didaktisch ausgefeiltes Konzept, das eine einfache Vermittlung der Lerninhalte ermöglicht. Zahlreiche digitale Übungsfragen untermauern den Lerneffekt und gewährleisten eine optimale Prüfungsvorbereitung. Für Fortgeschrittene bietet die vertiefende Diskussion von Zeitreihen Data Mining, künstlichen neuronalen Netzwerken, Convolution Kernel, Transfer Learning und Random Forests einen zusätzlichen Mehrwert.
Aktualisiert: 2023-06-27
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In den letzten Jahren ist die Sportinformatik extrem gewachsen, vor allem weil immer mehr und neuere Daten verfügbar wurden. Sportinformatische Tools – sei es im Training zur Gegnervorbereitung, im Wettkampf oder in der Wissenschaft – sind im Sport heute auf unterschiedlichen Expertise-Ebenen unverzichtbar. Durch den Einsatz in den vier großen Anwendungsfeldern Vereine und Verbände, Wirtschaft, Wissenschaft sowie Medien ist ein völlig neuer Markt entstanden, der innerhalb der universitären Forschungs- und Lehraktivitäten zunehmend an Bedeutung gewinnt.Dieses Lehrbuch möchte der mittlerweile breiten Vielfalt der Sportinformatik gerecht werden, indem mehr als 30 Autorinnen und Autoren aus ihrem Spezialgebiet berichten und neueste Erkenntnisse prägnant zusammenfassen. Das Werk gliedert sich in vier Hauptabschnitte: Datensätze, Modellbildung, Simulation sowie Datenanalyse. Neben Hintergründen zu Programmiersprachen und zur Visualisierung wird es von der Historie und einem Ausblick eingerahmt. Studierende mit Bezug zur Sportwissenschaft erhalten einen umfassenden Einblick in die Sportinformatik, unterstützt durch ein didaktisch ausgefeiltes Konzept, das eine einfache Vermittlung der Lerninhalte ermöglicht. Zahlreiche digitale Übungsfragen untermauern den Lerneffekt und gewährleisten eine optimale Prüfungsvorbereitung. Für Fortgeschrittene bietet die vertiefende Diskussion von Zeitreihen Data Mining, künstlichen neuronalen Netzwerken, Convolution Kernel, Transfer Learning und Random Forests einen zusätzlichen Mehrwert.
Aktualisiert: 2023-06-27
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In den letzten Jahren ist die Sportinformatik extrem gewachsen, vor allem weil immer mehr und neuere Daten verfügbar wurden. Sportinformatische Tools – sei es im Training zur Gegnervorbereitung, im Wettkampf oder in der Wissenschaft – sind im Sport heute auf unterschiedlichen Expertise-Ebenen unverzichtbar. Durch den Einsatz in den vier großen Anwendungsfeldern Vereine und Verbände, Wirtschaft, Wissenschaft sowie Medien ist ein völlig neuer Markt entstanden, der innerhalb der universitären Forschungs- und Lehraktivitäten zunehmend an Bedeutung gewinnt.Dieses Lehrbuch möchte der mittlerweile breiten Vielfalt der Sportinformatik gerecht werden, indem mehr als 30 Autorinnen und Autoren aus ihrem Spezialgebiet berichten und neueste Erkenntnisse prägnant zusammenfassen. Das Werk gliedert sich in vier Hauptabschnitte: Datensätze, Modellbildung, Simulation sowie Datenanalyse. Neben Hintergründen zu Programmiersprachen und zur Visualisierung wird es von der Historie und einem Ausblick eingerahmt. Studierende mit Bezug zur Sportwissenschaft erhalten einen umfassenden Einblick in die Sportinformatik, unterstützt durch ein didaktisch ausgefeiltes Konzept, das eine einfache Vermittlung der Lerninhalte ermöglicht. Zahlreiche digitale Übungsfragen untermauern den Lerneffekt und gewährleisten eine optimale Prüfungsvorbereitung. Für Fortgeschrittene bietet die vertiefende Diskussion von Zeitreihen Data Mining, künstlichen neuronalen Netzwerken, Convolution Kernel, Transfer Learning und Random Forests einen zusätzlichen Mehrwert.
Aktualisiert: 2023-06-27
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In den letzten Jahren ist die Sportinformatik extrem gewachsen, vor allem weil immer mehr und neuere Daten verfügbar wurden. Sportinformatische Tools – sei es im Training zur Gegnervorbereitung, im Wettkampf oder in der Wissenschaft – sind im Sport heute auf unterschiedlichen Expertise-Ebenen unverzichtbar. Durch den Einsatz in den vier großen Anwendungsfeldern Vereine und Verbände, Wirtschaft, Wissenschaft sowie Medien ist ein völlig neuer Markt entstanden, der innerhalb der universitären Forschungs- und Lehraktivitäten zunehmend an Bedeutung gewinnt.Dieses Lehrbuch möchte der mittlerweile breiten Vielfalt der Sportinformatik gerecht werden, indem mehr als 30 Autorinnen und Autoren aus ihrem Spezialgebiet berichten und neueste Erkenntnisse prägnant zusammenfassen. Das Werk gliedert sich in vier Hauptabschnitte: Datensätze, Modellbildung, Simulation sowie Datenanalyse. Neben Hintergründen zu Programmiersprachen und zur Visualisierung wird es von der Historie und einem Ausblick eingerahmt. Studierende mit Bezug zur Sportwissenschaft erhalten einen umfassenden Einblick in die Sportinformatik, unterstützt durch ein didaktisch ausgefeiltes Konzept, das eine einfache Vermittlung der Lerninhalte ermöglicht. Zahlreiche digitale Übungsfragen untermauern den Lerneffekt und gewährleisten eine optimale Prüfungsvorbereitung. Für Fortgeschrittene bietet die vertiefende Diskussion von Zeitreihen Data Mining, künstlichen neuronalen Netzwerken, Convolution Kernel, Transfer Learning und Random Forests einen zusätzlichen Mehrwert.
Aktualisiert: 2023-06-27
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In den letzten Jahren ist die Sportinformatik extrem gewachsen, vor allem weil immer mehr und neuere Daten verfügbar wurden. Sportinformatische Tools – sei es im Training zur Gegnervorbereitung, im Wettkampf oder in der Wissenschaft – sind im Sport heute auf unterschiedlichen Expertise-Ebenen unverzichtbar. Durch den Einsatz in den vier großen Anwendungsfeldern Vereine und Verbände, Wirtschaft, Wissenschaft sowie Medien ist ein völlig neuer Markt entstanden, der innerhalb der universitären Forschungs- und Lehraktivitäten zunehmend an Bedeutung gewinnt.Dieses Lehrbuch möchte der mittlerweile breiten Vielfalt der Sportinformatik gerecht werden, indem mehr als 30 Autorinnen und Autoren aus ihrem Spezialgebiet berichten und neueste Erkenntnisse prägnant zusammenfassen. Das Werk gliedert sich in vier Hauptabschnitte: Datensätze, Modellbildung, Simulation sowie Datenanalyse. Neben Hintergründen zu Programmiersprachen und zur Visualisierung wird es von der Historie und einem Ausblick eingerahmt. Studierende mit Bezug zur Sportwissenschaft erhalten einen umfassenden Einblick in die Sportinformatik, unterstützt durch ein didaktisch ausgefeiltes Konzept, das eine einfache Vermittlung der Lerninhalte ermöglicht. Zahlreiche digitale Übungsfragen untermauern den Lerneffekt und gewährleisten eine optimale Prüfungsvorbereitung. Für Fortgeschrittene bietet die vertiefende Diskussion von Zeitreihen Data Mining, künstlichen neuronalen Netzwerken, Convolution Kernel, Transfer Learning und Random Forests einen zusätzlichen Mehrwert.
Aktualisiert: 2023-06-26
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Die Naturwissenschaften verdankten ihren Erfolg lange der Strategie, Phänomene auf wenige Wirkfaktoren zu reduzieren. Heute drängt sich eine zusätzliche Betrachtungsweise auf: das Denken in komplexen Systemen.
Sie erklärt eine Art Scheinwelt, die sich zwischen der Realität und dem Menschen, z.B. dem passionierten Gamer, zu etablieren beginnt: die Welt der Simulation. Brisantestes Beispiel ist die so genannte künstliche Intelligenz. Sie behauptet, menschliche Eigenschaften nachbilden zu können. Dieser kecke Anspruch konfrontiert uns mit alten und neuen Fragen: Können Maschinen tatsächlich lernen? Sind sie gar intelligent? Kann ein Roboter mehr sein als Drähte, Transistoren und Programme? Und last but not least: Wer sind wir – die Menschen?
Aktualisiert: 2023-06-21
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Die Naturwissenschaften verdankten ihren Erfolg lange der Strategie, Phänomene auf wenige Wirkfaktoren zu reduzieren. Heute drängt sich eine zusätzliche Betrachtungsweise auf: das Denken in komplexen Systemen.
Sie erklärt eine Art Scheinwelt, die sich zwischen der Realität und dem Menschen, z.B. dem passionierten Gamer, zu etablieren beginnt: die Welt der Simulation. Brisantestes Beispiel ist die so genannte künstliche Intelligenz. Sie behauptet, menschliche Eigenschaften nachbilden zu können. Dieser kecke Anspruch konfrontiert uns mit alten und neuen Fragen: Können Maschinen tatsächlich lernen? Sind sie gar intelligent? Kann ein Roboter mehr sein als Drähte, Transistoren und Programme? Und last but not least: Wer sind wir – die Menschen?
Aktualisiert: 2023-06-21
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Die Naturwissenschaften verdankten ihren Erfolg lange der Strategie, Phänomene auf wenige Wirkfaktoren zu reduzieren. Heute drängt sich eine zusätzliche Betrachtungsweise auf: das Denken in komplexen Systemen.
Sie erklärt eine Art Scheinwelt, die sich zwischen der Realität und dem Menschen, z.B. dem passionierten Gamer, zu etablieren beginnt: die Welt der Simulation. Brisantestes Beispiel ist die so genannte künstliche Intelligenz. Sie behauptet, menschliche Eigenschaften nachbilden zu können. Dieser kecke Anspruch konfrontiert uns mit alten und neuen Fragen: Können Maschinen tatsächlich lernen? Sind sie gar intelligent? Kann ein Roboter mehr sein als Drähte, Transistoren und Programme? Und last but not least: Wer sind wir – die Menschen?
Aktualisiert: 2023-06-21
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Neuartige Systeme »künstlicher Intelligenz« werfen vielzählige urheberrechtliche Fragen auf. Die Untersuchung beantwortet anhand des Beispiels künstlicher neuronaler Netzwerke zum einen, ob das Urheberrecht die Systeme selbst schützt. Zum anderen werden deren »kreative« Erzeugnisse auf ihre Schutzfähigkeit de lege lata und ihre Schutzwürdigkeit de lege ferenda hin untersucht. Zuletzt wird der urheberrechtliche Charakter der Trainings- und Analyseprozesse neuronaler Netzwerke beleuchtet.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Neuartige Systeme »künstlicher Intelligenz« werfen vielzählige urheberrechtliche Fragen auf. Die Untersuchung beantwortet anhand des Beispiels künstlicher neuronaler Netzwerke zum einen, ob das Urheberrecht die Systeme selbst schützt. Zum anderen werden deren »kreative« Erzeugnisse auf ihre Schutzfähigkeit de lege lata und ihre Schutzwürdigkeit de lege ferenda hin untersucht. Zuletzt wird der urheberrechtliche Charakter der Trainings- und Analyseprozesse neuronaler Netzwerke beleuchtet.
Aktualisiert: 2023-06-03
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Neuartige Systeme »künstlicher Intelligenz« werfen vielzählige urheberrechtliche Fragen auf. Die Untersuchung beantwortet anhand des Beispiels künstlicher neuronaler Netzwerke zum einen, ob das Urheberrecht die Systeme selbst schützt. Zum anderen werden deren »kreative« Erzeugnisse auf ihre Schutzfähigkeit de lege lata und ihre Schutzwürdigkeit de lege ferenda hin untersucht. Zuletzt wird der urheberrechtliche Charakter der Trainings- und Analyseprozesse neuronaler Netzwerke beleuchtet.
Aktualisiert: 2023-06-01
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In den letzten Jahren ist die Sportinformatik extrem gewachsen, vor allem weil immer mehr und neuere Daten verfügbar wurden. Sportinformatische Tools – sei es im Training zur Gegnervorbereitung, im Wettkampf oder in der Wissenschaft – sind im Sport heute auf unterschiedlichen Expertise-Ebenen unverzichtbar. Durch den Einsatz in den vier großen Anwendungsfeldern Vereine und Verbände, Wirtschaft, Wissenschaft sowie Medien ist ein völlig neuer Markt entstanden, der innerhalb der universitären Forschungs- und Lehraktivitäten zunehmend an Bedeutung gewinnt.Dieses Lehrbuch möchte der mittlerweile breiten Vielfalt der Sportinformatik gerecht werden, indem mehr als 30 Autorinnen und Autoren aus ihrem Spezialgebiet berichten und neueste Erkenntnisse prägnant zusammenfassen. Das Werk gliedert sich in vier Hauptabschnitte: Datensätze, Modellbildung, Simulation sowie Datenanalyse. Neben Hintergründen zu Programmiersprachen und zur Visualisierung wird es von der Historie und einem Ausblick eingerahmt. Studierende mit Bezug zur Sportwissenschaft erhalten einen umfassenden Einblick in die Sportinformatik, unterstützt durch ein didaktisch ausgefeiltes Konzept, das eine einfache Vermittlung der Lerninhalte ermöglicht. Zahlreiche digitale Übungsfragen untermauern den Lerneffekt und gewährleisten eine optimale Prüfungsvorbereitung. Für Fortgeschrittene bietet die vertiefende Diskussion von Zeitreihen Data Mining, künstlichen neuronalen Netzwerken, Convolution Kernel, Transfer Learning und Random Forests einen zusätzlichen Mehrwert.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Neuartige Systeme »künstlicher Intelligenz« werfen vielzählige urheberrechtliche Fragen auf. Die Untersuchung beantwortet anhand des Beispiels künstlicher neuronaler Netzwerke zum einen, ob das Urheberrecht die Systeme selbst schützt. Zum anderen werden deren »kreative« Erzeugnisse auf ihre Schutzfähigkeit de lege lata und ihre Schutzwürdigkeit de lege ferenda hin untersucht. Zuletzt wird der urheberrechtliche Charakter der Trainings- und Analyseprozesse neuronaler Netzwerke beleuchtet.
Aktualisiert: 2023-06-01
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In den letzten Jahren ist die Sportinformatik extrem gewachsen, vor allem weil immer mehr und neuere Daten verfügbar wurden. Sportinformatische Tools – sei es im Training zur Gegnervorbereitung, im Wettkampf oder in der Wissenschaft – sind im Sport heute auf unterschiedlichen Expertise-Ebenen unverzichtbar. Durch den Einsatz in den vier großen Anwendungsfeldern Vereine und Verbände, Wirtschaft, Wissenschaft sowie Medien ist ein völlig neuer Markt entstanden, der innerhalb der universitären Forschungs- und Lehraktivitäten zunehmend an Bedeutung gewinnt.Dieses Lehrbuch möchte der mittlerweile breiten Vielfalt der Sportinformatik gerecht werden, indem mehr als 30 Autorinnen und Autoren aus ihrem Spezialgebiet berichten und neueste Erkenntnisse prägnant zusammenfassen. Das Werk gliedert sich in vier Hauptabschnitte: Datensätze, Modellbildung, Simulation sowie Datenanalyse. Neben Hintergründen zu Programmiersprachen und zur Visualisierung wird es von der Historie und einem Ausblick eingerahmt. Studierende mit Bezug zur Sportwissenschaft erhalten einen umfassenden Einblick in die Sportinformatik, unterstützt durch ein didaktisch ausgefeiltes Konzept, das eine einfache Vermittlung der Lerninhalte ermöglicht. Zahlreiche digitale Übungsfragen untermauern den Lerneffekt und gewährleisten eine optimale Prüfungsvorbereitung. Für Fortgeschrittene bietet die vertiefende Diskussion von Zeitreihen Data Mining, künstlichen neuronalen Netzwerken, Convolution Kernel, Transfer Learning und Random Forests einen zusätzlichen Mehrwert.
Aktualisiert: 2023-05-31
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Neuartige Systeme »künstlicher Intelligenz« werfen vielzählige urheberrechtliche Fragen auf. Die Untersuchung beantwortet anhand des Beispiels künstlicher neuronaler Netzwerke zum einen, ob das Urheberrecht die Systeme selbst schützt. Zum anderen werden deren »kreative« Erzeugnisse auf ihre Schutzfähigkeit de lege lata und ihre Schutzwürdigkeit de lege ferenda hin untersucht. Zuletzt wird der urheberrechtliche Charakter der Trainings- und Analyseprozesse neuronaler Netzwerke beleuchtet.
Aktualisiert: 2023-05-27
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Neuartige Systeme »künstlicher Intelligenz« werfen vielzählige urheberrechtliche Fragen auf. Die Untersuchung beantwortet anhand des Beispiels künstlicher neuronaler Netzwerke zum einen, ob das Urheberrecht die Systeme selbst schützt. Zum anderen werden deren »kreative« Erzeugnisse auf ihre Schutzfähigkeit de lege lata und ihre Schutzwürdigkeit de lege ferenda hin untersucht. Zuletzt wird der urheberrechtliche Charakter der Trainings- und Analyseprozesse neuronaler Netzwerke beleuchtet.
Aktualisiert: 2023-05-27
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