AI

• Ist die Fähigkeit Ziele zu definieren und das Verhalten zu entwickeln um diese zu erreichen

• Bauen von Intelligenten Agenten à Artificial Intelligence

• Verstehen von menschlicher Intelligenz à Kognitive Wissenschaft

• Finde eine Definition mit Symbolen, Konzepten, Regeln, etwas Formalismus

• Ein Stuhl ist ein portables Objekt, hat eine horizontale Fläche auf einer geeigneten

Höhe um zu sitzen, hat eine vertikale Oberfläche die sich eignet um anzulehnen

• Einsetzen von automatisierte Argumentationsverfahren

• Verwende Low-Level Inputs Bits, encoding of neurons

• Zeigen dem System Beispiele und lassen es ein Verallgemeinerungsmuster lernen

• Wenn das Muster korrekt ist, hat das System das Konzept gelernt, ohne eine explizite

Definition zu verwenden

• Wissensorientierte Ansätze

Axiome, einige Fakten + starke Schlussfolgerungsmechanismen

o Google-Suche verwendet Indexierung + den Seitenrang

o Tiefblauer Schachcomputer

o Logiktheoretiker

• Wissensintensiv: Domain Ontologien und kodierte Wissensorganisationen

o Schach-Eröffnungsbuch

o Expertensysteme, z.B. Mycin

o Google Benutzerprofile

1 Fähigkeit, die Umwelt wahrzunehmen

2 Beobachtung verwendet, um eine Entscheidung zu treffen

3 Entscheidung wird in Aktion ausgeführt

4 Jede Entscheidung die von einem AI-Agent getroffen wird muss rational sein

Jede getroffene Entscheidung muss die Best mögliche sein

• Leistungs-Messgr.sse

• Wahrnehmungssequenzen

• Wissen über die Umwelt

• M.gliche Aktionen

4 Typen

• Simple Reflex Agent - Agenten reagieren sofort auf Wahrnehmungen

• Goal-based Agent - Agenten arbeiten auf Ziele hin

• Utiilty-based Agent - Agenten versuchen, ihre Belohnung zu maximieren

• Learning Agent - Agenten verbessern ihr Verhalten im Laufe der Zeit

observable, statisch, deterministisch und diskret 

• Beschreibt die Reihenfolge in welcher die Knoten im Zustandsraum besucht werden

o h(n) = 0 nur falls n ein Zielzustand ist, sonst h(n) > 0

o h ist zulässig (admissible)

o h ist konstant

• h ist also zulässig, wenn wir die realen Kosten unterschätzen

Die Kosten von n zu Zielzustand muss kürzer geschätzt werden, als wenn ich zu erst nach

n’ gehe die Kosten von dort kenne und neu schätze zum Ziel 

• Beschreibt die geschätzten Kosten von einem Knoten n zum Ziel-Zustand

• Heuristiken sind Problem-spezifisch und steuern die Suche

• Können den Abstand zum Ziel schätzen

Ein recommender system ist jedes System, das individualisierte Empfehlungen als Output

produziert, oder den Effekt hat den Benutzer auf eine persönliche Art und Weise

zu interessanten oder nützlichen Objekte in einem großen Raum möglicher Optionen

zu führen

• Keywords Individualisierung, Präferenzen lernen, Nutzen maximieren

Scoring and Ranking

Computing Associations

Euklidische Produktähnlikeit

Cosnusn Produkt ähnlichkeit

Content Based

User to User Kollaboritves Filtering

Hybrid

Offline

(vgl. Machine Learning Part) haben nur zwei Generationen

und ein einzelner Elternknoten

wenn er einmal eingetreten

nicht mehr verlassen werden kann. Nicht absorbierende Zustände werden als transient

bezeichnet.