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KÃNSTLICHE INTELLIGENZ vs. MACHINE LEARNING vs. DEEP LEARNING
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- āđāļāļĒāđāļāļĢāđāđāļĄāļ·āđāļ 12 āļŠ.āļ. 2024
- Inhalt ð
KÞnstliche #Intelligenz wird unsere #Gesellschaft verÃĪndern und ist schon heute aus unserem #Alltag kaum mehr wegzudenken: Seien es #Sprachassistenten, #Einparkhilfen oder der Umstand, dass dir #TH-cam dieses #Video hier vorgeschlagen hat ... Þberall dort steckt mehr oder weniger #KI drin ... oder #AI ... oder neuronale Netze? Und was hat das eigentlich alles mit Deep Learning zu tun? Nun, diese #Buzzwords werden in letzter Zeit immer hÃĪufiger verwendet, um entweder sein eigenes #Produkt von der #Konkurrenz abzuheben oder um fachlich dÞnne #BÞcher besser verkaufen zu kÃķnnen. Das Problem: Oft steckt in den entsprechenden Produkten gar nicht wirklich #KI drin und in den aggressiv beworbenen BÞchern werden die Begriffe mehr schlecht als recht vermischt. In der #Praxis werden die Begriffe Machine Learning und #KI #synonym verwendet, um Supervised Learning zu bezeichnen. In diesem #Video mÃķchte ich dir in einfachen Worten erklÃĪren, was tatsÃĪchlich hinter den #Buzzwords #KI bzw. #AI, Machine Learning Deep Learning und neuronalen Netzen steckt. Das versetzt dich auÃerdem in die Lage, #Dampfplauderer zukÞnftig auch als solche zu erkennen!
EinfÞhrung: 0:00
Was versteht man unter kÞnstlicher Intelligenz (KI)? 0:56
Starke vs. schwache kÞnstliche Intelligenz: 2:26
Wo entfaltet KI ihr Potenzial? 2:57
Was versteht man unter Machine Learning? 3:34
Supervised Learning: 4:09
Unsupervised Learning: 4:50
Reinforcement Learning: 5:35
Beispiele fÞr Machine Learning: 6:17
Was versteht man unter Deep Learning? 6:33
Neuronale Netze (Neuronen, Synapsen, Layer) 6:57
Zusammenfassung: 8:02
ENDE: 8:21
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ðž Video zum Unterschied zwischen schwacher und starker KI [FOLGT]
ðž Video zum Quantenzufallszahlengenerator (#QRNG) âĒ Quanten-Zufallsgenerat...
ð Studie von McKinsey www.mckinsey.com/~/media/McKi...
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Finde deinen Channel echt super, so gute QualitÃĪt und hÃĪufig Videos Þber interessante Themen, weiter so!
Danke dir! Ich gebe mir MÞhe ð
Ich schreibe zu dem Thema "WissenslÞcken in einer Wissensdatenbank finden" eine Bachelorarbeit und nutze fÞr die ProblemlÃķsung auch eine Mischung aus Þberwachtem Lernen (fÞr den Start Algorithmus) und Reinforcement Learning (fÞr die Optimierung). Es klingt immer alles total kompliziert, aber wenn man sich mal damit beschÃĪftigt ist es heutzutage echt mega einfach die Sachen zu benutzen. Man braucht fast keine mathematischen Kenntnisse und kann schon bereits bestehende Bibliotheken benutzen. Es macht auch echt mega SpaÃ, weil man sich wie ein Detektiv fÞhlt, der Dinge entdeckt, die vorher noch nie jemand gesehen hat und das optimieren macht auch total SpaÃ. Wenn man die Vorhersage Genauigkeit z.B. von 60% auf Þber 90%, durch das Austauschen eines Merkmals, bringen kann, dann ist das schon sehr befriedigend.
Klingt nach einer tollen BA :)
"Dampfplauderer" ist ein echt geniales Wort :D
Noch nie gehÃķrt?
Danke, ich finde es super so einen groben Ãberblick Þber sonst sehr komplexe Themen zu gewinnen. Weiter so!
Danke ð Super, so war es auch gedacht ð
Du erklÃĪrst das super! Perfekt wÃĪre ein weiteres Video, in dem die Grundlagen noch einfacher und kompakter fÞr jÞngeres Publikum erlÃĪutert werden :)
Danke!
Da ich gerne das System dahinter verstehen mÃķchte, bevor ich von einem Unternehmen Aktien kaufe, suche ich mir genau solche Top Videos heraus, anstatt 10 Jahre das ganze zu lernen ð Besten Dank dafÞr! ð
Damit kannst du zumindest die grÃķÃten Dampfplauderer erkennen ð
Absolut geniales Vide!
Interressiere mich schon lÃĪnger fÞr alll den Kram, und hab mich immer aufgeregt wenn jemand zu irgendeiner Zeile Code "KI" gesagt hat. Jetzt weià ich dass selbst die dÞmmste Zeile Code Intelligent sein kann. Danke : )
Danke fÞr dein Lob ð SchÃķn, dass dir das Video etwas gebracht hat!
Ein sehr gutes Video! Selten so eine gute QualitÃĪt zu diesemThema gesehen.
Vlt mal so zum anregen.
Gute Videos zu Big Data und die ZusammenhÃĪnge zu Data Mining, Big Data Analytics, Data Science und Buisness Intelligenz gibt es kaum.
Ich danke dir sehr fÞr dein Lob :) Ich werde mal schauen, dass ich zu den Themen auch noch Videos mache. Vielen Dank fÞr dein Anregung!
Ich finde deinen Channel super .Ich plane, mein Studium in Deutschland fortzusetzen (Informatik). Allerdings habe ich wirklich Angst, wie es sein wird, auf Deutsch zu studieren. Also fange ich an , Ihre Videos anzuschauen, um mich an die Sprache zu gewÃķhnen VIELEN DANK
Sehr schÃķn :) Ich wÞnsche dir viel Erfolg dabei!
Sehr anschaulich und gut aufbereitet. In weniger als 9 Minuten bekommt man selten so viel Info
Danke fÞr das Lob!
Danke fÞr dieses Video: Obwohl ich diese Sachen bereits weiÃ, ist es sehr interessant, da es sehr gut erklÃĪrt ist.
Danke! Das Lob freut mich sehr :)
Tolles Video! Viel nÞtzliches Wissen verstÃĪndlich zusammen gefasst. Ein Abo und Like hast du sicher. ð
Danke dir ð
Das bisher beste Video, welches ich zu dem Thema gesehen habe! Super anschaulich! Hast du Beispiele fÞr neuronale Netze bzw. wie In- und Outputneuronen aussehen kÃķnnten?
Im Code?
1:55 Finde die Avatar Referenz echt spitze doch ich glaube Iroh spielt Pai Sho und nicht GO ð Dennoch ein super Video ððŧ
Aaaaah ... stimmt! Pai Sho ... wie komme ich denn auf GO? ð
@@Florian.Dalwigk Egal wie du drauf gekommen bist; Du hast mich motiviert, mir nen Go-Spiel in Zukunft zuzulegen :)
Algorithmen verstehen vielleicht, weil Pai Sho eine Art GO-Imitation ist
Klasse! Dann habe ich schon mehr damit erreicht als ich eigentlich geplant hatte ð
Ja, das kann sein ð
Ein Video erklÃĪrt mir (einem neuronalem Netz) was ein neuronales Netz ist. Geil!
btw feier das Thema KI total, danke fÞr das Video!
Gerne! SchÃķn, dass dir das Video gefallen hat!
Hi, ich schreibe aktuell meine Bachelorarbeit zum Thema KI-Potenziale im Recruiting & verfasse momentan meinen Theorieteil zu den Grundlagen von KI. Dein Video hat mir super geholfen, die ZusammenhÃĪnge zu verstehen! Vielen Dank dafÞr
Sehr gerne und viel Erfolg bei deiner Bachelorarbeit!
Junge ich liebe dich. Ich mache gerade einen Schulvortrag Þber AI und habe nach genau so einem Video gesucht, welches mir machinelles und deep learning erklÃĪrt. DANKE!
Super :) Viel Erfolg bei deinem Vortrag.
GefÃĪllt mir wirklich gut. Das Thema ist echt mÞÃig, da andauernd mit Stichworten hantiert wird. Hier habe ich einen gewissen Ãberblick gewonnen. Vielen Dank dafÞr. Leider muss ich aber gestehen, dass meine Neuronen Schwierigkeiten mit der Geschwindigkeit haben.
Danke fÞr dein Feedback. Du kannst auf TH-cam auch pausieren. ð
Echt genial, schÃķn auf den Punkt gebracht! Weiter so!:)
Vielen Dank fÞr dein liebes Feedback ð
Ich muss gestehen, dass ich wirklich beeindruckt von der QualitÃĪt Deiner Videos bin. Ich habe gerade erst meine BA in Informatik zu dem Thema geschrieben und Du glaubst nicht wie unsicher viele FachbÞcher mit den Begriffen umgehen und teilweise auch Quatsch erzÃĪhlen.
Lediglich noch eine kleine Anmerkung meinerseits: Intelligenz ist die am besten untersuchte PersÃķnlichkeitseigenschaft Þberhaupt, daher lÃĪsst sich eigentlich sehr genau sagen was darunter zu verstehen ist. Falls Dich das weiter interessiert, kann ich Dir den WIT2 empfehlen oder auch die Intelligenztheorien von Horn & Noll sehr empfehlen :)
Vielen Dank fÞr dein liebes Lob ð Ich schaue gerne mal in deine Literaturempfehlung ð Mir war nÃĪmlich nicht bekannt, dass es dort wohl doch so eine genaue Definition gibt. Mein letzter Stand dazu war (plakativ) "Intelligenz ist das, was der Intelligenztest misst" ... ð
@@Florian.Dalwigk die Definition findet man wirklich sehr oft, deswegen habe ich dir auch denn wit2 aufgelistet, was einer der anerkanntesten Intelligenztest ist. Wenn man Intelligenz nur nach diesen Test verstehen wÞrde, hÃĪtten wir schon wirklich "intelligente Maschinen" die auch Menschen schon Þbertrumpfen.
Daher wird oft noch extra zwischen Fluider Intelligenz oder kristalliner Intellgenz unterschieden und da spielt u.a. auch das situative einbeziehen bzw. ausschlieÃen von Wissen eine Rolle. Da sind wir zum GlÞck noch nicht angelangt :)
Danke dir fÞr die Tolle Vidoes die du machst!! Die sind voll informativ und nÞtzlich ;3
Danke fÞr dein Lob ð
Perfekt erklÃĪrt - mal wieder :) Tausend Dank dafÞr ððððððð
Gerne ð
Ich bin auf der Suche nach der genauen Definition fÞr Deep Learning auf dein Video gestoÃen. Bis zu dem Punkt des supervised learnings und machine learnings bin ich voll bei dir. Danach kommen aber Begriffe durcheinander.
1) Neuronale Netze werden auch fÞr unsupervised learning, supervised learning und reinforcement learning verwendet. Neuronale Netze sind ein mathematisches Konzept um ein lernfÃĪhiges System zu implementieren. Dazu zÃĪhlen alle Verfahren des maschinellen lernens.
2) Das Training neuronaler Netze und auch KI besteht aus Algorithmen, sonst kÃķnnten wir es nicht programmieren. Dementsprechend ist es falsch Algorithmen und KI hier als gegenteilige Konzepte darzustellen
3) Nur weil mehr als ein hidden layer in einem neuronalen Netz ist, ist es noch nicht zwangslÃĪufig ein deep neural network.
Guten Tag, deine konstruktive Kritik empfinde ich als sehr wissenschaftlich. Hoffentlich wird der Macher dieses Videos aufmerksam darauf ???!!! Dann wÞrde mich die Antwort sehr interessieren!!!
Lieber Gruà ; )
0:29 Als kleine Leseratte wÞrde ich mich hier interessieren, ob du Literatur empfehlen kannst (Machine Learning/Python), die du als empfehlenswerter erachtest als die Konkurrenz: SelbstverstÃĪndlich ist das dein subjektiver Eindruck, aber ich sehe das genauso wie du, die Menge an brauchbarer Literatur ist hier sehr dÞnn, weil viele der Autoren laut Rezensionen Dampfplauderei betreiben. Generell bin ich sehr oft einer Meinung mit dir, zwar programmiere ich noch nicht so lange, aber es spiegelt komplett meine Erfahrungen bisher wieder.
Ich mache dazu vielleicht mal ein eigenes Video. Dann bekommen es alle mit ;)
Sehr interessantes Video, du hast auf jeden Fall mehr Abos verdient, meinst haste Safe! :)
Super, das freut mich!
Interessantes Video. Mach weiter so macht echt Spaà Deine Videos zu gucken.
Wie lange programmierst du eigentlich? Bzw wie bist du dazu gekommen ?
Er war Informatik Student
Nico P ja ich weià aber er kann ja schon vorher angefangen haben zu programmieren so wie ich es jetzt mache.
Danke fÞr deine Frage und sorry, dass ich erst jetzt zu einer Antwort komme :) Ich bin Þber die Mathematik zur Informatik gekommen. Ich wollte mir an vielen Stellen das Leben einfach leichter machen und was liegt da nÃĪher als seinen Alltag zu automatisieren ;P AuÃerdem habe ich mit der Zeit immer mehr Spaà an digitalen Kreativprojekten gefunden (Spiele programmieren, Computergrafik, ...).
Was wÃĪre denn ein Beispiel fÞr eine ki ohne Maschine learning?
Ist ein Schachcomputer, welcher mittels brute force immer den besten zug machen kann, eine ki?
DeepBlue ist ein gutes Beispiel dafÞr, siehe: en.wikipedia.org/wiki/Alpha%E2%80%93beta_pruning
Hast du eine allgemeine Buchempfehlung, fÞr das gesamte Themengebiet, weil am Anfang meintest du ja, es nur wenige BÞcher gibt die Fachlich wirklich gut sind?
Es gibt viele gute FachbÞcher zu diesem Thema. Ich meinte jetzt eher BÞcher, die KI draufschreiben und in denen nur heiÃe Luft drin ist. Die sind meistens aus dem Bereich der PopulÃĪrwissenschaften oder Business/"Entrepreneur" Sektor.
Was mich interessieren wÞrde ist, welche Programmiersprachen kannst du ?
Java, C++, C, C# und weitere.
Um diese Uhrzeit Videos raushauen haha feier ich
7 Uhr, normal ð
Danke TH-cam das du mir dieses Tolle Video vorgeschlagen hast.
Und die Danke fÞr das Video
Wie wÃĪre es mit einem Video wie man das in Python selbst machen kÃķnne?
Jo, zu Tensorflow kommt demnÃĪchst ein Video ð
Zu den mathematischen Grundlagen gibt es eine Video-Reihe von - wer hÃĪtte es gedacht - 3blue1brown ;)
(Ja, ich bin ein 3b1b salesman xD)
Auf jeden Fall habr ich mal auf Basis dieser Videos ein Neuronales Netzwerk zur Zahlenerkennung gemacht in c++ und es hat sogar funktioniert :D
Im Prinzip suchst du nur ein lokales minimum bei einer Funktion, die den Fehler des Netzwerks ausgibt und als variablen alle "synapsen" hat (Kosten-Funktion) dafÞr brauchst du ne Menge an partiellen Ableitungen die alle "Messen" welchen einfluss welche Synapsen hat und dementsprechend die Wichtung leicht anpasst, wenn du das fÞr ne Handvoll Daten machst gibts irgendwann den Punkt wo das netzwerk gut eingestellt ist und der Fehler gering
Je mehr Synapsen desto genauer aber du musst darauf aufpassen dass es nicht zu viele sind in Relation zu den Testdaten
Aber ja, im Prinzip musst du das alles (noch) nicht verstehen wie das funktioniert, Tensorflow ist sehr ausgeklÞgelt und nimmt dir den GroÃteil der Arbeit ab :D
Aber Verstehen ist wesentlich besser als "nur" TensorFlow anzuwerfen ð
Du erwÃĪhnst beim Supervised Learning, dass der Algorithmus eine Funktion findet und spÃĪter weiter anpasst...Kannst du mal ein Video dazu machen, wie der das macht? Ich kann nur hart Code schreiben und versuche gerade mich in das Thema Machine Learning einzulesen bzw weiterzubilden
Ja, dazu ist schon eine Videoserie geplant. Stay tuned ...
Deep Lerning kann nur vorprogrammierte aufgaben erfÞllen!
wenn man eine Echte KI haben will, die mit mir zusammen ein beliebiges spiel ohne Vorkenntnisse Spielen soll, dann muss mann ein schritt weiter gehen:
"der Bildung eines eigenen Individuellen Neuronalen Netzes!"
in so einem Netzwerk definiert man nur die eingangs und ausgangssignale, aber die Neuronen bildet die Ki selbst nach der Erfahrung die sie gemacht hat:
z.b. durch abschauen und nachahmen von anderen spielern.
wenn man mÃķchte das die Ki eine gewisse Startinteligenz hat kann mann auch existierende Kis kopieren (mann muss sie nur vorher darÞber informieren das sie kopiert werden, damit sie kein schock beim Wechsel der Umgebung erhalten.)
Aufbau eines Individuellen Neuronalen Netzes einer Ki:
Eingangssignale --> erfahrungs Datenbank + Hidden Neuron verarbeitung + Gedanken --> Ausgangssignale --> Gehirn 2 (UnterbewuÃtsein) + neues Hidden Neuron anlegen, oder altes Updaten + Erfahrung als Erinnerung speichern.
1. alles was Þber die eingangssignale reinkommt wird Þber Individuelle hidden Neuronen nach ihrer Wichtigkeit sortiert, nun wird es ans GedÃĪchnis weitergeleitet.
2. das GedÃĪchtnis LÃĪuft in einer Endlosschleife, und "Denkt" permanent Þber alles was reinkommt und darÞber hinaus im vÃķllig zufÃĪlligem Caos nach.
(die Gedankensprache ist die selbe wie alle EingÃĪnge und AusgÃĪnge, wenn dem Gehirn ein Chat oder VoiceChat zur verfÞgung steht, dann kÃķnnen wir mit ihm kommunizieren und ihm schneller etwas Beibringen)
3. Das GedÃĪchtnis durchsucht bei bedarf immer oder wenn es nicht weiter weià die Erinnerungs-Datenbank nach frÞheren ÃĪhnlichen Ereignissen.
das GedÃĪchtnis lagert die Erinnerung temporÃĪr, verÃĪndert sie nach Wunsch, und LÃķscht/Ãberschreibt die alte als verÃĪnderte Erinnerung.
4. Das Gehirn Entscheidet sich fÞr eine Ausgangssignal-Aktion
5. die Aktion wird ausgefÞhrt
6. Das Gehirn 2 (unterbewustsein = programmierte if-anweisungen zur sortierung und kategoriesierung) verarbeitet alle Eingangs + AusgangsSignale (hat aber keinen Lesen-Zugriff auf Erinnerungen)! Legt Neue hidden Neuronen an, oder updatet alte Hidden Neuronen in der Hidden Neuronen-Datenbank (wenn eine verÃĪnderung stattfinden muss). dann speichert es alles als Erinnerung in die Erinnerungsdatenbank.
das Gehirn 2 kann die wichtigkeit von bereits existierende Neuronen von 0,001% bis zu 50% VerÃĪndern! hierbei ZÃĪhlt wie hÃĪufig es bereits verÃĪndert wurde (je heufiger es verÃĪndert wurde desto weniger kann es verÃĪndert werden), und wie wichtig die verÃĪnderung ist (nur ultra wichtig Gelerntes kann die neuronen nachtrÃĪglich stark verÃĪndern, wenn eine aktion widerholt anders ausfÃĪllt als vom Hidden Neuron vor dem ersten Gehirn empfohlen, dann wird die VerÃĪnderungs Wichtigkeit erhÃķt. und wenn es so pasiert wie das Hidden Neuron es vorschreibt, dann wird die VerÃĪnderungs Wichtigkeit gesenkt).
bsp: wenn es 1 Mal verÃĪndert wurde, kann es um 50% korigiert werden, wenn es 20 mal verÃĪndert wurde kann es um 5% korigiert werden!
wenn es nach 96 zu 4 mal bei 3,001% plÃķtzlich Lernen soll es anders zu machen, dann muss es die verÃĪnderungs wichtigkeit durch gezieltes Lernen/Gegensteuern so lange wiederholen/verÃĪndern verdoppeln bis es im positiven bereich ist. wert Nein=3,001% verÃĪnderungswert -0,100% bei 100 aktivierungen sagt das Gehirn plÃķtzlich ja, dann Liegt der verÃĪnderungswert bei +0,9%= 3,901% bei wiederholtem nein bei 1,8%=5,701% dann bei 3,6%=9,301% --> 7,2%=16,501% --> 14,4%=30,901% --> 28,8%=59,701% bei 100 bestÃĪtugungen muss er 6 Mal in folge gegensteuern um zu Lernen das mann es anders macht um das gelernte jetzt noch zu festigen muss er es weitere male wiederholen, dabei singt der verÃĪnderungswert jedesmal um die hÃĪlfte bis zur einhundert Prozent bsp: der verÃĪnderungswert liegt bei 28,8% und der entscheidungswert liegt bei 59,701% nun festigt er es durch weitere wiederholungen (da ab jetzt alles richtig ist halbiert sich der verÃĪnderungswert jedesmal) 59,701% --> 14,4%=74,101% --> 7,2%=82,301% --> 3,6%=85,901% --> 1,8%=87,701% --> 0,9%=88,601% --> 0,9%=88,601%. also jedesmal wenn das Gehirn sich fÞr das selbe entscheidet wie das Neuron es vorschlÃĪgt, festigt sich das neuron und der verÃĪnderungswert wird halbiert, und jedesmal wenn Dasgehirn sich im Lernprozess absichtlich anders entscheidet als wie das Neuron es vorschlÃĪgt wird das Neuron in die gewÞnschte richtung wieder instabieler, so kann ein gesunder und schneller Lernprozess bei Jungen Kis Realisiert werden, und Alte Kis festigen ihre Rutine und ihr gelerntes immer Weiter!
Fazit:
- ihr benÃķtigt "Feste" oder Individuell anpassbare Eingangssignale.
- ihr benÃķtigt eine Datenbank fÞr ein Individuelles Neuronales Netz
- ein Neuron eine Wertangabe 0% = Nein, 100% = Ja, und ein verÃĪnderungswert von -50% bis +50%, (die Prozentangaben kÃķnnen bis zu 3 stellen hinterm Komma haben.) und zwei ZÃĪhler der ZÃĪhlt wie oft dieses Neuron positiv/Negativ Aktiviert wurde.
- ihr benÃķtigt ein Ordner/Datenbank wo alle Erinnerungen Gespeichert werden.
- ihr benÃķtigt eine Entlosschleife(Gehirn) die permanent an alle eingangssignale Denkt, und alle passenden erinnerungen Denkt, und an die Empfehlungen der Hidden Neuron Denkt, oder im chaos modus Denkt und aufgrund dessen ein ausgangssignal betÃĪtigt.
- ihr benÃķtigt "Feste" oder Individuell anpassbare Ausgangssignale.
- ihr benÃķtigt eine auswertungs und abspeicherungs funktion die mindestens Erinnerungen und Hidden Neuron speichern kann + Hidden Neuron Updaten kann.
- eventuell auch Eingangs/Ausgangssignale anpassbar machen, zb: beim erlernen neuer FÃĪhigkeiten (risikoreich beim verlassen des eigenen Programms).
- erinnerungen KÃķnnen ein erinnerungswert erhalten, um sie noch inteligenter (oder DÞmmer) zu machen. bei jedem aufruf einer erinnerung erhÃĪllt sie +1, und nach ablauf einer bestimmten zeit (zb 1 Tag, oder 1 Woche) erhalten alle -1. so kann mann auch eine Lebensspanne einrichten, wo dann bei 0 eine Erinnerung gelÃķscht wird.
AnwendungsmÃķglichkeiten:
- diese Ki kann als Mitspieler, oder Gegner in Spielen eingesetzt werden.
- je nach dem wie viel die Ki bereits gelernt hat kann man ein schwierigkeits grad Regler fÞr Gegner kis einbauen
- Singleplaier ki kÃķnnen vom Menschlichen Gegenspieler Lernen, und knapp schlechter sein, oder viel schlechter, oder sogar knapp besser wenn mann einen unbesiegbaren Gegner haben will.
- in Survival Games kÃķnnen ki Tiere, Monster, Menschen, oder ein Ki Mitspieler mit unterschiedlichen Intelligenzgraden hinzugefÞgt werden.
bsp: Tiere erhalten 10/20, Monster 50/100, Menschen 500/1000 auf jede Erinnerung. und ein Ki Coop Mitspieler erhÃĪlt 10000/1000000 und vergiÃt keine Erinnerung.
- wenn sie nicht endlos Leben sollen, sondern Kinder kriegen sollen, dann sollte es viele weitere Funktionen geben, zb: Gen-merkmale, vererbung, und 4% neue Merkmale
auÃerdem sollte es ein alterungsprozess geben, bei der geburt hat es 1/1 Leben, bis zum 18 Lebensjahr hat es 20/20 Leben, dann darf die ki 50-100 Jahre Leben, dann setzt der alterungsproÃess ein: Pro Jahr -1 Leben = 19/19 usw., und die auto Regeneration wird Jedes Jahr 50% schwÃĪcher! in manchen spielen gibt es heiltrÃĪnke oder BonusLeben, wodurch sie ihr Leben verlÃĪngern kÃķnnen, aber irgendwann Þbersteigt der Minuswert Den Bonuswert, dann sterben sie.
bsp: 20/20 +10 Bonus = 30/30,
alterunggsprozess: 20/20 +10 Bonus = 30/30 -20 Jahre gealtert -20 Leben = 10/10.
Todeszeitpunkt: 20/20 +10 Bonus = 30/30 -30 Jahre Alterung = 0/0 = Tot.
Kann man Funktionen Wie eine RechtschreibprÞfung oder eine Suchfunktion schon als schwache KI bezeichnen oder brÃĪuchte es mehr dafÞr?
Kommt auf die Implementierung an in meinen Augen und die GÞte der Suchergebnisse.
Aber wie sieht denn dann ein Machine Learning Algorithmus aus ohne neuronalem Netz?
Ein Beispiel wÃĪre eine multiple Regression oder ein Entscheidungsbaum.
Sehr aufschlussreiches Video, groÃes Lob!!!
Wo finde ich das von dir erwÃĪhnte Video zu starker bzw. schwacher KI ?
LG
Das folgt noch ð
Klasse Video und vorallem verstÃĪndlich erklÃĪrt ð
Hervorragend! Das freut mich ð
Echt gut erklÃĪrt! Bewundere dich :)
Danke, das hÃķrt man gerne ð
Wie siehst du das mit der KI im medizinischen Bereich also vor allem in der Diagnostik? Und wer ist deiner Meinung nach "Schuld" wenn die KI einen schwerwiegenden vll auch tÃķdliche fehler macht?
Das sind sehr interessante Fragen, auf die man auch noch keine eindeutige Antwort hat. In meiner Reihe zur Ethik und KI werde ich da noch nÃĪher drauf eingehen.
@@Florian.Dalwigk darauf wÞrde ich mich sehr freuen, hoffentlich kommen die bald :)
Wie kann man das eigentlich in einem Game anwenden, z.B. wenn die KI nur Þber einen Gegenstand springen muss. HÃĪttest du eine Quelle oder Code, den ich vielleicht anwenden kann? Vielen Dank im Voraus:)
Die Challenge, hier an den passenden Suchergebnissen vorbeizurufen, Þberlasse ich dir :D
hast du eine eigene Website ?
und tolles Video, jetzt verstehe ich viel besser was KI, machine learning und neuronale Netze sind
Ja, habe ich ... aktuell verÃķffentliche ich dort allerdings nichts. SchÃķn, dass dir das Video gefallen hat!
Ein absoluted hammer video!! In knapp 8 minuten alles auf den punkt gebrscht vielen dank dafÞr!!!!âĪâĪâĪâĪ
Sehr gerne ð
Vielen Dank! :)
Gerne ð
Super gutes Video! Vielen Dank und Upvote fÞr Onkel Iroh
ONKEL IROH ðĨð Aber eigentlich mochte er Pai Sho und nicht Go ð
Cool, gute Arbeit! Das ist ein schÃķnes und informatives Video. Du kÃķnntest aber m.E. ruhig etwas langsamer reden. Viele GrÞÃe
Ok
Sehr Þbersichtliche ErklÃĪrung! Danke fÞr das Video
Gerne ðð
super video aber erstmal geschwindigkeit auf 0.75 gestellt. wenn du das video um um 10% oder so langsamer gestellt hÃĪttest wÃĪre das fÞr neulinge so wie ich super :) aber will mich nich weiter beschweeren, nur ein winziger kritikpunkt weil man sich das auch irgendwie vorstellen muss.
Danke fÞr dein Feedback. An der Sprechgeschwindigkeit muss ich tatsÃĪchlich noch arbeiten.
Cooles Video, danke!
In welchem Bereich bist du eigentlich tÃĪtig und besteht die MÃķglichkeit, dein Tagesablauf zu erlÃĪutern und zu zeigen ( vllt in Vlog Form )
Beste grÞsse
Hey! Ich bin derzeit im Bereich IT-Sicherheit unterwegs. Von Vlogs halte ich nicht so viel, doch ich kann gerne mal ein Video machen, in dem ich den Arbeitsalltag eines Informatikers in meinem Bereich beschreibe.
super erklÃĪrt - vielen Dank
Gern geschehen
Genau zum richtigen Zeitpunkt wird mir das vorgeschlagen. Hab morgen meine seminarprÞfung in diesem Bereichðð
Viel Erfolg!
@@Florian.Dalwigk dankeð
Schreibe gerne, wie es gelaufen ist ð
@@Florian.Dalwigk mach ich ðð
@@Florian.Dalwigk hab 12 punkte bekommen ð
Sehr gut zusammen gefasst.
Vielen Dank ð
Eine frage
deep learning funktioniert mit neutronale netzte, maschinelles lernen mit Algorithmen wie funktioniert dann die KI?
Schau dir bitte nochmal das Video an. Das erklÃĪre ich dort ...
Algorithmen verstehen habe ich es richtig verstanden, KI funktioniert mit machine learning :)?
U. a., KI ist der Oberbegriff verschiedener Techniken (wird direkt am Anfang gesagt)
Erstmal Klasse Video. Fallen Neuronale Netzwerke dann in den Bereich des Supervised Learning, da man ja ein Fehler berechnet und dafÞr Soll-Werte nÃķtig sind ?
ja
Sehr gute Beschreibung, danke
Gerne ð
Extrem gute Videos, und Gut rÞbergebracht
Danke dir ð
Ist python fÞr deep learning bzw auch Maschinelles learning am besten ?
Es unterstÞtzt jedenfalls dir grÃķÃten Bibliotheken.
@@Florian.Dalwigk hm ok und wenn man jetzt von zuverlÃĪssigkeit und genauigkeit ausgeht ?
Zb sowas wie in China mit dem score und den kameras. Mit was kÃķnnte das programiert worden sein ?
Theorerisch mit allem. Die Genauigkeit hat erstmal nichts mit der Sprache zu tun.
ðĨðĨðĨ
ð
Danke echt super erklÃĪrt :)
Gerne ð
Hey was muss ich in der Informatik, studieren um mich spÃĪter im Beruf allgemein mit kÞnstlicher Intelligenz zu beschÃĪftigen? LG Tiago
Statistik, lineare Algebra, Graphentheorie ... und viel Mathe im Allgemeinen.
@@Florian.Dalwigk danke, muss ich also das Mathe genie des Jahrhunderts sein? Oder einfach nur gute Kenntnisse haben?
@@_yokai8977 Gute Kenntnisse reichen aus ð
@@Florian.Dalwigk also ist ein E Kurs in Mathe nicht unbedingt notwendig?
Was ist ein E Kurs?
Danke! Klasse Video! Gruà aus der Schweiz =)
Gern geschehen und viele GrÞÃe zurÞck :)
Cooles Video und gut erklÃĪrt hast du da eventuell auch Quellenangaben zu Literatur? WÞrde mir sehr helfen.ð
Leider nicht. Da findet man aber sehr leicht etwas
@@Florian.Dalwigk Alles klar dankeschÃķn.
5:36 Beim Reinforcement Learning hat die KI aber doch Informationen Þber das Umfeld. Er weià auf welchen Achsen er sich bewegen darf und in welcher Geschwindigkeit...
Kommt immer darauf an, welche Infos mitimplementiert werden.
Habe ich etwas Gegenteiliges behauptet?
@@Florian.Dalwigk Kam so rÞber oder ich habe es einfach falsch verstanden.
Achso, okay. Danke, dass du mich darauf hingewiesen hast. Vlt. ergeht es anderen ja ÃĪhnlich.
Wir sind die kÞnstliche Intelligenz. Egoisten kÃķnnen nichts erkennen ð
Kanal Physische Unsterblichkeit, Illusion wird bald beendet ððð
ergo:
1 = gut, richtig, belohnung
0 = schlecht, falsch, bestrafung?
So kann man es umsetzen (oder mit Fuzzy Logik arbeiten).
tolles Video!
Danke dir ð
Sehr gute ErklÃĪrung herzlichen Dank
Sehr gerne ð
Danke ððâĪ
Gern geschehen :)
Was wÃĪre denn ein Beispiel fÞr KI, das nicht Teil des ML ist?
DeepBlue, siehe en.wikipedia.org/wiki/Alpha%E2%80%93beta_pruning (wird auch im Video erwÃĪhnt).
@@Florian.Dalwigk Danke! Aber wurde der nicht auch mit Daten aus tausenden Schachpartien trainiert und hat somit durch KNN gelernt?
@@bg31337 Wo hast du diese Info her? Siehe: en.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue_(chess_computer)#Design FÞr den Algorithmus: th-cam.com/video/l-hh51ncgDI/w-d-xo.html
Super gutes Video .gut das du jeden Sache erklÃĪrts
Gerne! Es freut mich sehr, dass dir das Video weitergeholfen hat!
KI verstÃĪndlich erklÃĪrt. Sehr gut gemacht.
DankeschÃķn ð
Kannst du vielleicht gute Literatur zu dem Thema empfehlen? Vielleicht ein Buch als Einsteiger ins Thema Deep learning?
Ich habe keine Literaturempfehlung.
*aktuell
Omg danke du hast mir den Arsch gerettet! Jetzt kann ich gut bei meinem Vortrag abschneiden!
Super! Schreib gerne, wie er gelaufen ist.
@@Florian.Dalwigk Sehr gut, das Video hat sehr geholfen dabei.
Toll :) Herzlichen GlÞckwunsch!
7:10 Also eigentlich funktioniert der mensch bzw das gehirn doch fast gleich wie ein Computer. Der einzige groÃe Unterschied ist doch dass wir viel mehr Informationen (unsere sinne) Þber einen viel lÃĪngeren zeitraum (unser leben) bekommen und uns zusÃĪtzlich eine enorme Rechenleistung (Gehirn) zur VerfÞgung steht. Deshalb ist der mensch âintelligenterâ als Computer. Das system ist aber eigentlich das selbe.
Hab ich da was falsch verstanden? :)
Es gibt schon einige Unterschiede (vor allem in der "Denkweise").
Auch der Aufbau des Gehirns als neuroplastizide Masse unterscheidet sich von dem eines Computers. Bestimmte Bauteile sind aber durchaus mit denen des Menschen vergleichbar.
Algorithmen verstehen ein pc funktioniert dich im groÃen aus ja oder nein Entscheidungen. Im Gehirn ist es doch sehr ÃĪhnlich. Entweder werden Aktionspotenziale weitergegeben oder nicht... ( der moment wenn man selber eigentlich keine ahnung hat aber such doch Irgendwie dafÞr interessiert ð )
Das wÞrde ich nicht so sagen. (KÞnstliche) Neuronale Netze sind auch keine Nachbildungen des menschlichen Gehirns, sondern nur in der groben Funktionsweise davon inspiriert. Ein wesentlicher Unterschied ist auch, dass im Gehirn sehr viel "Parallelverarbeitung" geschieht, was bei Computern und auch bei KI-Anwendungen sehr viel weniger so ist, zumindest wenn man es bis auf die elementarsten Rechenschritte hinunter bricht.
Morgen Nawi Arbeit Þber das Thema ðĨðĨðĨ
Viel Erfolg!
â@@Florian.Dalwigk hab ne 2+
@Pommespanzy Wow, richtig gut! Danke fÞr die Info :) Freut mich fÞr dich!
Wirklich sehr cooles Video!
Merci ð
Einse sehr gute ErklÃĪrung der Abgrenzung
Danke, schÃķn, dass dir das weitergeholfen hat :)
toll gemachtes Video!! Danke!!
Gerne :)
Gutes video brate
Gerne
sehr gutes Video!
Danke! Es freut mich, dass es dir gefallen hat :)
mein informatik-lehrer in den 1980er pflegte zu sagen: "reelles KI wÃĪre ein computer, der in der lage wÃĪre, sich selbst zu programmieren. da es sowas nicht gibt, gibt es auch keine KI, sondern nur expertensysteme"
Da hatte er Recht.
danke fÞr dieses hilfreiche video
Gerne!
Dicker, du bist einfach zwei Jahre deiner Zeit voraus. Das waren die Fragen ð.
Was sind das fÞr Artefakte in den Dunklen Bereichen bzw. im Hintergrund deines Videos? Sehe nur ich das? Ist das gewollt? Easter Egg? ;)
MysteriÃķs ðĪ
FÞr den deutschsprachigen Raum endlich mal ein gutes Video zu einem Thema, bei dem Deutschland leider stark international abgehÃĪngt ist. Daher umso besser, dass du dir die MÞhe gibst es einer breiteren BevÃķlkerungsschicht zugÃĪnglich zu machen. Mich wÞrde interessieren WO du dieses Wissen her hast, warst du auf der TUM / KIT bzw. in UK / USA auf einer UniversitÃĪt? Ich frage das weil ich mein Fachwissen zu AI / ML / DL an einer Britischen UniversitÃĪt erhalten habe
(Master in Data Analytics), weil diese FÃĪcher auf deutschen Unis kaum angeboten werden. Jetzt gehe ich dem Deep Learning in der Wettervorhersage in Form einer Promotion nach. Dort in UK lernt man diese FÃĪhigkeiten ja schon im Bachelor, die sind da richtig weit in diesen Bereichen. Also super Video von dir !!! Wie kann ich mit dir mal in Kontakt treten?
Liebe GrÞÃe.
Ich habe an der Hochschule MÞnchen studiert und mir vieles selbst angelesen. Auf Google Scholar gibt es gute Paper zu diesen Themen. Du kannst mich per E-Mail erreichen.
@@Florian.Dalwigk Finde ich interessant, dass du dir das selbst beibringst. Ist Þbrigens auch hier in UK so, dass man recht schnell auf sich alleine gestellt ist, also auch schon im Bachelor / Master. Dort wird man halt frÞh mit den Themen konfrontiert, wofÞr sie wichtig sind, worauf man diese anwendet und wie man es am besten erlernt. WÞrdest du mir auch zustimmen, dass diese Entwicklung an Deutschland total vorbei zieht? Ich finde es EXTREM schockierend, dass in UK 16 jÃĪhrige Jugendliche bei Kaggle Wettbewerben um das beste Deep Learning model konkurrieren, wÃĪhrend in Deutschland Masterstudenten oft kaum eine Ahnung von diesen Themen haben. Ich werde dich mal kontaktieren Þber email. Danke !
Onkel Iroh = Avatar ist daâĪïļð
Yes :)
ðĪĢ
Das heiÃt, wenn das Neurale Netzwerk nur einen Hidden Layer hat, und somit ja nicht "deep" ist, ist es auch kein deep learning, sondern nur Machine learning? Ging fÞr mich aus dem Video jetzt nicht ganz heraus...
So stimmt es ja auch nicht, sondern so, wie im Video gesagt.
POV: Du schreibst deine BA Þber Machine Learning und willst erstmal klar kommen
Versteh ich das nun richtig, dass der Unterschied zwischen KI und normaler Software der Algorithmus ist?
Ich hÃķr immer, normale Software hat nur einen Algorithmus, KI arbeitet Þber Algorithmus.
Die KI ermÃķglicht sein Handeln durch Algorithmen.
Software auch.
Und der Unterschied ist, dass das eine mit Algorithmus arbeitet und der andere auch.
Um mal meine Verwirrung darzustellen.ð
Software kann auch KI-Komponenten enthalten. Ein Vergleich dieser beiden Begriffe ist nicht wirklich angebracht ... ;)
@@Florian.Dalwigk das hat mir echt nicht weiter geholfen.
Schade
@@Florian.Dalwigk sind der Unterschied nur die Algorithmen?
Ja
Um das in mein Hobby Informatikordner rein zuschreiben musste ich erst mal mein Zirkel suchenð
Wegen den Neuronen oder der Mengenabbildung?
@@Florian.Dalwigk TatsÃĪchlich wegen beidem.
@@Florian.Dalwigk wurde aber Zeit den wieder zufinden der bleibt jetzt auf meinem Schreibtisch ð
Top ð
Du kennst Iroh? âĪâĪ
NatÞrlich, Onkelchen :)
Gutes Video, aber rede langsamer. Nicht jeder ist schon vorgebildet, GrÞÃe Ullli
Danke. Man kann auch auf Pause drÞcken oder das Video langsamer abspielen. ð
Naja fÞr eine Einparkhilfe braucht man nicht direkt ein kÞnstliche Intelligenz sondern Abstands Sensoren mit Infrarot und dann die Abbildung der AbstÃĪnde Þbers Display und WarntÃķnen. Wahrscheinlich meinst du aber autonomes Parken..
Bei vielen aktuellen Einparkhilfen ist immer noch ein hohes Maà eigener Mitarbeit vonnÃķten. Ich rede von einer Art "autonomer Einparkhilfe". Davon abgesehen: Auch fÞr das autonome Fahren sind Sensoren nÃķtig ð
Gut, wie wÞrdest Du Devin einschÃĪtzen - noch schwach?
Ja
Sind nicht wir in Wirklichkeit die KI?ðĪðĪðĪ
Interessante Frage ðĪ
Da muss ich doch glatt was nachfragen:
Du bringst als Beispiel fÞr das Machine Learning die Objekterkennung, konkret die Frage "Ist auf dem Bild eine Katze zu sehen?".
Nachdem Du das Kapitel "Machine Learning" samt Katzenerkennung abgeschlossen hast, sprichst Du etwas Neues an, nÃĪmlich Deep Learning.
Du erwÃĪhnst, dass dabei nun zusÃĪtzlich auch die KÞnstlichen Neuronalen Netze eingesetzt werden.
DarÞber stolpere ich gerade.
Daher meine Frage: Wie soll denn eine KI aus dem Bereich des Machine Learning OHNE KÞnstliches Neuronales Netz die Frage "Ist auf dem Bild eine Katze zu sehen?" lÃķsen?
FÞr mein VerstÃĪndnis wÃĪre das nicht mÃķglich.
Aber ich bin gespannt auf Deine Antwort.
Das ist schon gut, aber warum willst Du die Goldmedaille in Schnellsprechen gewinnen? Es kommt doch nicht darauf an was man sagt, sondern was der ZuhÃķrer mitnimmt. Einfach mal darÞber nachdenken. Also nicht bÃķs gemeint.
Habe ich und dafÞr gibt es die Optionen
- Video pausieren und
- Video langsamer stellen (z. B. 0.75).
Ist nicht bÃķs gemeint.
@@Florian.Dalwigk Muss mal sehen wie das geht.
Im Player auf das Zahnrad klicken und dann Wiedergabegeschwindigkeit 0.75. Geht auch schneller, falls ich in einem Video mal zu langsam sein sollte ;)
Its not true, you need go further it was before 1950.
Ok, that's what my sources said. Do you have other sources?
@@Florian.Dalwigk yes, alan turing was the first innovator of its topic. It was arround 1949.
Mc Kinsey is not a elite University. ð Havard, Oxford, Princeton, etc are much better.
OK, I don't know, I studied in Germany.
@@Florian.Dalwigk so also in germany universities and universites of applied sciences are better than companies. Companies always buy or copy the algorithm from universites.
Stimmbruch
Ha. Ha.
denkst du immer noch es dauert bis 2100? :-)
Ja, ChatGPT ist viel zu hyped und zahlreiche Dampfplauderer Verzerren den Stand der Wissenschaft.
@@Florian.Dalwigk schauen wir mal
sehr gutes Video!
Danke