Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, ob an Erzeugnissen, die mithilfe Künstlicher Intelligenz geschaffen werden (sog. artifizielle Erzeugnisse), de lege lata Immaterialgüterrechte bestehen und ob de lege ferenda neue Leistungsschutzrechte für diese Erzeugnisse entwickelt werden müssen. Der Fokus der gesamten Untersuchungen ist auf das Urheberrecht als zentrales Recht der Kreativität gelegt. Jedenfalls perspektivisch kann ein gesetzgeberischer Handlungsbedarf auf dem Gebiet der kreativen Künstlichen Intelligenz nicht gänzlich ausgeschlossen werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Frank Richter präsentiert Möglichkeiten der Kombination Künstlicher Neuronaler Netze und belegt anhand einer empirischen Untersuchung zur Vorhersage der Relation zwischen US-Dollar und DM die Vorteile von Kombinationsmodellen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Ralf Stecking untersucht, unter welchen Bedingungen Radiale-Basis-Funktionen-Netze zur Lösung von Marktsegmentierungsproblemen beitragen können, und zeigt, dass die Segmentlösung der Neuronalen Netze den Ergebnissen aus Cluster- und Diskriminanzanalyse überlegen ist.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Ralf Stecking untersucht, unter welchen Bedingungen Radiale-Basis-Funktionen-Netze zur Lösung von Marktsegmentierungsproblemen beitragen können, und zeigt, dass die Segmentlösung der Neuronalen Netze den Ergebnissen aus Cluster- und Diskriminanzanalyse überlegen ist.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.
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Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.
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Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch behandelt klassische und moderne Methoden zur Untersuchung dynamischer Systeme. Es bietet eine ausführliche und verständliche Darstellung des Stoffes unter Berücksichtigung der Laplace-Transformation, der Verfahren der z-Transformation, sowie der digitalen Regelung mittels Mikrorechner. Zahlreiche Beispiele und Aufgaben dienen der Vertiefung des dargebotenen Stoffes. Die Regelkreisanalyse mittels MATLAB/SIMULINK sowie modell- und wissensbasierte Verfahren wie Neuro-Fuzzy werden ebenso behandelt. Aufgrund der ausführlichen Darstellung und der zahlreichen Beispiele und Aufgaben ist das Buch zum Selbststudium besonders gut geeignet. Es wendet sich an die mehr praxisbezogenen Studiengänge der Elektrotechnik und des Maschinenbaus.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch behandelt klassische und moderne Methoden zur Untersuchung dynamischer Systeme. Es bietet eine ausführliche und verständliche Darstellung des Stoffes unter Berücksichtigung der Laplace-Transformation, der Verfahren der z-Transformation, sowie der digitalen Regelung mittels Mikrorechner. Zahlreiche Beispiele und Aufgaben dienen der Vertiefung des dargebotenen Stoffes. Die Regelkreisanalyse mittels MATLAB/SIMULINK sowie modell- und wissensbasierte Verfahren wie Neuro-Fuzzy werden ebenso behandelt. Aufgrund der ausführlichen Darstellung und der zahlreichen Beispiele und Aufgaben ist das Buch zum Selbststudium besonders gut geeignet. Es wendet sich an die mehr praxisbezogenen Studiengänge der Elektrotechnik und des Maschinenbaus.
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