Die in Bildfolgen enthaltene Information kann mit sehr unterschiedlichen Abstraktionsgraden beschrieben werden: Die Angabe eines Helligkeitswerts für jeden Punkt jedes Einzelbildes ist eine sehr niedrige Beschreibungsebene, die Darstellung einer Geschichte eine sehr hohe. Eine automatische Erzeugung von Beschreibungen aus den Bilddaten ist bisher nur für niedrigere Abstraktionsstufen möglich, eine Beschreibung auf der Ebene von Episoden wird hier entwickelt. Die vorliegende Arbeit entwirft ein System für die Extraktion von Beschreibungen auf der Ebene von Episoden, ausgehend von einer Beschreibung, die für jedes Objekt die Koordinaten zu jedem Zeitpunkt enthält. Typische Episoden aus dem Diskursbereich "Straßenverkehr" sind "Parkplatzsuchen" oder "auf die Straßenbahn warten" oder "Vorfahrt mißachten". Zu diesem Zweck wird eine Darstellungsform für Episodenmodelle entwickelt, die sich an KL-ONE orientiert und unter anderem die Modellierung von zeitlichen Aspekten ermöglicht. Da der Datenumfang für Bildfolgen, die Episoden enthalten können, sehr groß ist, erscheint die Unterstützung durch Datenbanksysteme ratsam. Daher wird die Übertragung der Darstellungsform auf das relationale Datenmodell eingehend untersucht. Zur Beschreibung der Prozesse, die die Zuordnung zwischen Episodenmodellen und Bilddaten herstellen, dienen Regelsysteme auf der Gundlage von erweiterten Übergangsnetzen. Der implementierte Prototyp extrahiert Episoden aus einer Bildfolge aus dem Diskursbereich "Straßenverkehr". Die Arbeit liegt im Überschneidungsbereich der Gebiete Bilddeutung, Wissensrepräsentation und Datenbanken. Anregungen aus den verschiedenen Gebieten können für jeweils andere Gebiete übernommen werden. Es wird gezeigt, daß die Kopplung von zwei Problemkreisen - komplexe Strukturen und große Datenmengen - im Prinzip möglich ist. Noch zu lösende Probleme bei der Kopplung werden angesprochen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die in Bildfolgen enthaltene Information kann mit sehr unterschiedlichen Abstraktionsgraden beschrieben werden: Die Angabe eines Helligkeitswerts für jeden Punkt jedes Einzelbildes ist eine sehr niedrige Beschreibungsebene, die Darstellung einer Geschichte eine sehr hohe. Eine automatische Erzeugung von Beschreibungen aus den Bilddaten ist bisher nur für niedrigere Abstraktionsstufen möglich, eine Beschreibung auf der Ebene von Episoden wird hier entwickelt. Die vorliegende Arbeit entwirft ein System für die Extraktion von Beschreibungen auf der Ebene von Episoden, ausgehend von einer Beschreibung, die für jedes Objekt die Koordinaten zu jedem Zeitpunkt enthält. Typische Episoden aus dem Diskursbereich "Straßenverkehr" sind "Parkplatzsuchen" oder "auf die Straßenbahn warten" oder "Vorfahrt mißachten". Zu diesem Zweck wird eine Darstellungsform für Episodenmodelle entwickelt, die sich an KL-ONE orientiert und unter anderem die Modellierung von zeitlichen Aspekten ermöglicht. Da der Datenumfang für Bildfolgen, die Episoden enthalten können, sehr groß ist, erscheint die Unterstützung durch Datenbanksysteme ratsam. Daher wird die Übertragung der Darstellungsform auf das relationale Datenmodell eingehend untersucht. Zur Beschreibung der Prozesse, die die Zuordnung zwischen Episodenmodellen und Bilddaten herstellen, dienen Regelsysteme auf der Gundlage von erweiterten Übergangsnetzen. Der implementierte Prototyp extrahiert Episoden aus einer Bildfolge aus dem Diskursbereich "Straßenverkehr". Die Arbeit liegt im Überschneidungsbereich der Gebiete Bilddeutung, Wissensrepräsentation und Datenbanken. Anregungen aus den verschiedenen Gebieten können für jeweils andere Gebiete übernommen werden. Es wird gezeigt, daß die Kopplung von zwei Problemkreisen - komplexe Strukturen und große Datenmengen - im Prinzip möglich ist. Noch zu lösende Probleme bei der Kopplung werden angesprochen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Leitmotiv dieses Buches ist die Verwendung von Logik als Datenbanksprache. Zunächst werden die Grundlagen der logischen Programmierung erarbeitet und ein spezielles Grundmodell deduktiver Datenbanken definiert. Es folgt die schrittweise Erweiterung dieses Grundmodells um Datenbankkonzepte wie Anfrageauswertung, Integritätsprüfung und Änderungsbearbeitung. Anschließend werden Typ- und Modussysteme diskutiert. Das Buch schließt mit einem praktischen Teil, in dem die prototypische Realisierung des vorgestellten deduktiven Datenbanksystems in Prolog erörtert wird.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Leitmotiv dieses Buches ist die Verwendung von Logik als Datenbanksprache. Zunächst werden die Grundlagen der logischen Programmierung erarbeitet und ein spezielles Grundmodell deduktiver Datenbanken definiert. Es folgt die schrittweise Erweiterung dieses Grundmodells um Datenbankkonzepte wie Anfrageauswertung, Integritätsprüfung und Änderungsbearbeitung. Anschließend werden Typ- und Modussysteme diskutiert. Das Buch schließt mit einem praktischen Teil, in dem die prototypische Realisierung des vorgestellten deduktiven Datenbanksystems in Prolog erörtert wird.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch ist eine Einführung in die logische Programmierung in der Form eines Kurses, in dem die Grundlagen der logischen Programmierung, die logische Programmiersprache Prolog und ihre Programmierpraxis, sowie einige Anwendungen vorgestellt werden. Nach einer kurzen Begriffsbestimmung der logischen Programmierung wird das sogenannte reine Prolog als Programmiersprache anhand von Beispielen eingeführt. Die logischen Hintergründe werden dabei nur angedeutet. Anschließend werden die Erweiterungen vorgestellt, die Prolog zur vollen Programmiersprache machen. Es folgen etablierte Programmiertechniken, die Prolog wie jede andere Programmiersprache besitzt. Mit diesen Vorkenntnissen ist es nun leichter, die theoretischen Grundlagen der logischen Programmierung zu verstehen. Es wird gezeigt, wie Logik zur Wissensdarstellung und zur Ableitung von weiterem Wissen verwendet werden kann. Ferner wird der Weg von der Prädikatenlogik zur logischen Programmiersprache Prolog nachvollzogen. Den Schluß bilden Anwendungen aus den Gebieten wissensbasierte Systeme und Computerlinguistik.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-03
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Jeder kennt sie. Smartphones, die mit uns sprechen, Armbanduhren, die unsere Gesundheitsdaten aufzeichnen, Arbeitsabläufe, die sich automatisch organisieren, Autos, Flugzeuge und Drohnen, die sich selber steuern, Verkehrs- und Energiesysteme mit autonomer Logistik oder Roboter, die ferne Planeten erkunden, sind technische Beispiele einer vernetzten Welt intelligenter Systeme. Machine Learning verändert unsere Zivilisation dramatisch. Wir verlassen uns immer mehr auf effiziente Algorithmen, weil die Komplexität unserer zivilisatorischen Infrastruktur sonst nicht zu bewältigen ist. Aber wie sicher sind KI-Algorithmen? Diese Herausforderung wird in der 2.Auflage aufgegriffen: Komplexe neuronale Netze werden mit riesigen Datenmengen (Big Data) gefüttert und trainiert. Die Anzahl der dazu notwenigen Parameter explodiert exponentiell. Niemand weiß genau, was sich in diesen „Black Boxes“ im Einzelnen abspielt. Im Machine Learning benötigen wir mehr Erklärung (explainability) und Zurechnung (accountability) von Ursachen und Wirkungen, um ethische und rechtliche Fragen der Verantwortung (z.B. beim autonomen Fahren oder in der Medizin) entscheiden zu können! Seit ihrer Entstehung ist die KI-Forschung mit großen Visionen über die Zukunft der Menschheit verbunden. Sie ist bereits eine Schlüsseltechnologie, die den globalen Wettstreit der Gesellschaftssysteme entscheiden wird. „Künstliche Intelligenz und Verantwortung“ ist eine weitere zentrale Ergänzung der 2. Auflage: Wie sollen wir unsere individuellen Freiheitsrechte in der KI-Welt sichern? Dieses Buch ist ein Plädoyer für Technikgestaltung: KI muss sich als Dienstleistung in der Gesellschaft bewähren.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Jeder kennt sie. Smartphones, die mit uns sprechen, Armbanduhren, die unsere Gesundheitsdaten aufzeichnen, Arbeitsabläufe, die sich automatisch organisieren, Autos, Flugzeuge und Drohnen, die sich selber steuern, Verkehrs- und Energiesysteme mit autonomer Logistik oder Roboter, die ferne Planeten erkunden, sind technische Beispiele einer vernetzten Welt intelligenter Systeme. Machine Learning verändert unsere Zivilisation dramatisch. Wir verlassen uns immer mehr auf effiziente Algorithmen, weil die Komplexität unserer zivilisatorischen Infrastruktur sonst nicht zu bewältigen ist. Aber wie sicher sind KI-Algorithmen? Diese Herausforderung wird in der 2.Auflage aufgegriffen: Komplexe neuronale Netze werden mit riesigen Datenmengen (Big Data) gefüttert und trainiert. Die Anzahl der dazu notwenigen Parameter explodiert exponentiell. Niemand weiß genau, was sich in diesen „Black Boxes“ im Einzelnen abspielt. Im Machine Learning benötigen wir mehr Erklärung (explainability) und Zurechnung (accountability) von Ursachen und Wirkungen, um ethische und rechtliche Fragen der Verantwortung (z.B. beim autonomen Fahren oder in der Medizin) entscheiden zu können! Seit ihrer Entstehung ist die KI-Forschung mit großen Visionen über die Zukunft der Menschheit verbunden. Sie ist bereits eine Schlüsseltechnologie, die den globalen Wettstreit der Gesellschaftssysteme entscheiden wird. „Künstliche Intelligenz und Verantwortung“ ist eine weitere zentrale Ergänzung der 2. Auflage: Wie sollen wir unsere individuellen Freiheitsrechte in der KI-Welt sichern? Dieses Buch ist ein Plädoyer für Technikgestaltung: KI muss sich als Dienstleistung in der Gesellschaft bewähren.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Dieser Band enthält die Unterrichtsmaterialien zur KIFS-89, der siebten in der Reihe von Frühjahrsschulen über Künstliche Intelligenz, die seit 1982 von dem Fachausschuß 1.2. der Gesellschaft für Informatik (GI) veranstaltet werden. Diese Frühjahrsschulen bieten sowohl Einführungen in repräsentative Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz als auch tiefergehende Aufbaukurse in aktuellen Spezialgebieten an. Der vorliegende Sammelband ist dementsprechend als Lehrbuch konzipiert und daher sowohl für Interessierte geeignet, die sich einen ersten Überblick über relevante Forschungsgebiete der Künstlichen Intelligenz verschaffen wollen, als auch für diejenigen, die ihre Vorkenntnisse in diesem Bereich in einzelnen Gebieten vertiefen wollen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieser Band enthält die Unterrichtsmaterialien zur KIFS-89, der siebten in der Reihe von Frühjahrsschulen über Künstliche Intelligenz, die seit 1982 von dem Fachausschuß 1.2. der Gesellschaft für Informatik (GI) veranstaltet werden. Diese Frühjahrsschulen bieten sowohl Einführungen in repräsentative Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz als auch tiefergehende Aufbaukurse in aktuellen Spezialgebieten an. Der vorliegende Sammelband ist dementsprechend als Lehrbuch konzipiert und daher sowohl für Interessierte geeignet, die sich einen ersten Überblick über relevante Forschungsgebiete der Künstlichen Intelligenz verschaffen wollen, als auch für diejenigen, die ihre Vorkenntnisse in diesem Bereich in einzelnen Gebieten vertiefen wollen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-03
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