23 Algorithmen und künstliche Intelligenz
Wann wurde ein Algorithmus zum ersten Mal verwendet?
Die frühesten Beweise für Algorithmen finden sich in der babylonischen Mathematik des antiken Mesopotamiens. Sie verwendeten einen Algorithmus, um eine Division durchzuführen.
Die frühesten Beweise für Algorithmen finden sich in der babylonischen Mathematik des antiken Mesopotamiens. Sie verwendeten einen Algorithmus, um eine Division durchzuführen.
Für welches klassische Problem in der Informatik verwendet man Algorithmen, um es zu lösen?
Das Sortieren von Zahlen ist eines der klassischsten Probleme, welches in der Informatik verwendet wird, um das Thema der Algorithmen einzuführen. Ein Algorithmus ist eine endliche Folge von Anweisungen, um eine Klasse von Problemen zu lösen. Zu bestimmen, ob ein Computerprogramm sich beendet oder für immer weiterläuft, ist das sogenannte „Halting-Problem“. 1936 hat Alan Turing bewiesen, dass es keinen Algorithmus zur Lösung des „Halting-Problems“ gibt.
Das Sortieren von Zahlen ist eines der klassischsten Probleme, welches in der Informatik verwendet wird, um das Thema der Algorithmen einzuführen. Ein Algorithmus ist eine endliche Folge von Anweisungen, um eine Klasse von Problemen zu lösen. Zu bestimmen, ob ein Computerprogramm sich beendet oder für immer weiterläuft, ist das sogenannte „Halting-Problem“. 1936 hat Alan Turing bewiesen, dass es keinen Algorithmus zur Lösung des „Halting-Problems“ gibt.
Mergesort ist der schnellste Algorithmus, der heute bekannt ist, um jede Art von Daten zu sortieren. Er funktioniert, indem man Daten in kleinere Teilmengen aufteilt und diese Teilmengen sortiert werden. Bogosort ist der ineffizienteste Algorithmus zum Sortieren von Daten, da er nach dem Zufallsprinzip die Stellen der Daten ändert und überprüft, ob sie sortiert sind. Ist dies nicht der Fall, wird der Vorgang wiederholt, bis die Daten sortiert sind.
Mergesort ist der schnellste Algorithmus, der heute bekannt ist, um jede Art von Daten zu sortieren. Er funktioniert, indem man Daten in kleinere Teilmengen aufteilt und diese Teilmengen sortiert werden. Bogosort ist der ineffizienteste Algorithmus zum Sortieren von Daten, da er nach dem Zufallsprinzip die Stellen der Daten ändert und überprüft, ob sie sortiert sind. Ist dies nicht der Fall, wird der Vorgang wiederholt, bis die Daten sortiert sind.
Edsger W. Dijkstra war ein niederländischer Informatiker und Pionier der Informatik. 1956, bei einem Besuch in einem Café mit seiner damaligen Verlobten, konzipierte er seinen Algorithmus in zwanzig Minuten. Heutzutage wird dieser Algorithmus in Navigationssystemen, Routern und über das Internet verwendet, um den kürzesten Weg zwischen der Quelle und dem Ziel zu finden.
Edsger W. Dijkstra war ein niederländischer Informatiker und Pionier der Informatik. 1956, bei einem Besuch in einem Café mit seiner damaligen Verlobten, konzipierte er seinen Algorithmus in zwanzig Minuten. Heutzutage wird dieser Algorithmus in Navigationssystemen, Routern und über das Internet verwendet, um den kürzesten Weg zwischen der Quelle und dem Ziel zu finden.
Welcher Bereich der Informatik wird als Teil der künstlichen Intelligenz gesehen?
Maschinelles Lernen ist das Studium von Computeralgorithmen, die sich durch Lernen automatisch verbessern. Es wird als Teil der künstlichen Intelligenz angesehen. Die Rechenkomplexität untersucht die Ressourcen, die Algorithmen benötigen, um ihr Problem zu lösen. Kryptografie untersucht wie wir sicher, über nicht vertrauenswürdige Kommunikationskanäle, kommunizieren können.
Maschinelles Lernen ist das Studium von Computeralgorithmen, die sich durch Lernen automatisch verbessern. Es wird als Teil der künstlichen Intelligenz angesehen. Die Rechenkomplexität untersucht die Ressourcen, die Algorithmen benötigen, um ihr Problem zu lösen. Kryptografie untersucht wie wir sicher, über nicht vertrauenswürdige Kommunikationskanäle, kommunizieren können.
Welches sind die drei Hauptarten von „Machine-Learning“-Algorithmen?
Wir können maschinelles Lernen grob in drei Kategorien einteilen: Überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Verstärkungslernen. Mit überwachtem Lernen verwenden wir bereits markierte Daten, um ein Modell davon zu erstellen, so dass wir den Algorithmus später verwenden können, um unmarkierte Daten zu kategorisieren. Beispielsweise können wir überwachtes Lernen verwenden, um einen Computer zu trainieren damit er bestimmte Objekte in Bildern findet. Unbeaufsichtigtes Lernen wird in der Regel verwendet, um Muster in Daten zu finden. Verstärkungslernen wird in der Regel verwendet einen Computer zu trainieren, um beispielsweise Spiele zu spielen.
Wir können maschinelles Lernen grob in drei Kategorien einteilen: Überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Verstärkungslernen. Mit überwachtem Lernen verwenden wir bereits markierte Daten, um ein Modell davon zu erstellen, so dass wir den Algorithmus später verwenden können, um unmarkierte Daten zu kategorisieren. Beispielsweise können wir überwachtes Lernen verwenden, um einen Computer zu trainieren damit er bestimmte Objekte in Bildern findet. Unbeaufsichtigtes Lernen wird in der Regel verwendet, um Muster in Daten zu finden. Verstärkungslernen wird in der Regel verwendet einen Computer zu trainieren, um beispielsweise Spiele zu spielen.
Welcher überwachte Lernalgorithmus kann verwendet werden, um einen Computer zu trainieren damit er Katzen in Bildern erkennt?
Neuronale Netze sind Sammlungen von verbundenen Knoten auch Neuronen genannt. Sie sind lose, den Neuronen in einem biologischen Gehirn nachempfunden. Diese Knoten führen eine mathematische Funktion aus. Die an die Funktion übergebenen Parameter werden während der Lernphase so geändert, dass die Ausgabe eng mit der gewünschten Ausgabe übereinstimmt.
Neuronale Netze sind Sammlungen von verbundenen Knoten auch Neuronen genannt. Sie sind lose, den Neuronen in einem biologischen Gehirn nachempfunden. Diese Knoten führen eine mathematische Funktion aus. Die an die Funktion übergebenen Parameter werden während der Lernphase so geändert, dass die Ausgabe eng mit der gewünschten Ausgabe übereinstimmt.
AlphaGo verwendet eine Mischung aus verschiedenen Algorithmen und maschinellem Lernen. Es verwendet ein tiefes neuronales Netz, das ist eine Art von überwachten Lernalgorithmus. Auch verwendete es eine Art von Verstärkungslernen. 2016 gewann AlphaGo 4 von 5 Spielen gegen den Go-Meister Lee Sedol. Deep Blue und Watson waren IBM-Computer, die sich auf Schach- bzw. Jeopardy-Spiele spezialisierten.
AlphaGo verwendet eine Mischung aus verschiedenen Algorithmen und maschinellem Lernen. Es verwendet ein tiefes neuronales Netz, das ist eine Art von überwachten Lernalgorithmus. Auch verwendete es eine Art von Verstärkungslernen. 2016 gewann AlphaGo 4 von 5 Spielen gegen den Go-Meister Lee Sedol. Deep Blue und Watson waren IBM-Computer, die sich auf Schach- bzw. Jeopardy-Spiele spezialisierten.
Dieses Quiz wurde vom Luxembourg Science Center in Differdingen verfasst. Besuchen sie das Zentrum, um mehr über Algorithmen, künstliche Intelligenz und andere wissenschaftliche Themen zu erfahren!
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5 Map of Computer Science – Dominic Walliman https://www.flickr.com/photos/95869671@N08/36231833334/
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