Grundlagen der Wirtschaftsinformatik: Künstliche Intelligenz
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Questions and Answers

Was ist das Hauptthema, das in der Liste erwähnt wird?

  • Biotechnologie
  • Neuroinformatik
  • Nachhaltige Energie
  • Künstliche Intelligenz (correct)

    • Welches Konzept ist nicht im Zusammenhang mit Informationssystemen erwähnt?

  • Blockchain-Technologie (correct)
  • Digitalisierung
  • Internet der Dinge
  • Datenmanagement

    • Welche der folgenden Kategorien gehört nicht zu den Themen der Wirtschaftsinformatik?

  • Enterprise Systems
  • Künstlerische Gestaltung (correct)
  • Systementwicklung
  • Business Intelligence

    • Was wird unter digitalen Geschäftsmodellen verstanden?

    <p>Digitale Plattformen für den Austausch von Waren</p> Signup and view all the answers

    Welches Thema steht in direkter Verbindung zur Effizienz von Geschäftsprozessen?

    <p>Künstliche Intelligenz</p> Signup and view all the answers

    Welches Element spielt eine entscheidende Rolle in der Digitalisierung?

    <p>Datenmanagement</p> Signup and view all the answers

    Was könnte ein Beispiel für ein digitales Infrastrukturprojekt sein?

    <p>Entwicklung einer neuen App für Online-Banking</p> Signup and view all the answers

    Welches dieser Konzepte zielt auf die Optimierung von Entscheidungsprozessen ab?

    <p>Business Intelligence</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt die häufigste Definition von Intelligenz in der Psychologie?

    <p>Die Fähigkeit, aus Erfahrung zu lernen und Probleme zu lösen.</p> Signup and view all the answers

    Wie wird Intelligenz in der Psychologie charakterisiert?

    <p>Als hypothetisches Konstrukt, das kognitive Fähigkeiten umfasst.</p> Signup and view all the answers

    Was wird im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz betont?

    <p>Das Verhalten von Maschinen, das als intelligent gilt.</p> Signup and view all the answers

    Welcher Aspekt ist nicht Teil der allgemeinen Definition von Intelligenz?

    <p>Langzeitgedächtnis für Fakten.</p> Signup and view all the answers

    Warum ist Intelligenz ein hypothetisches Konstrukt?

    <p>Weil es nicht direkt beobachtet werden kann.</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage über die Definition von Künstlicher Intelligenz ist korrekt?

    <p>Sie bezieht sich auf Maschinen, die menschliches Verhalten nachahmen.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Fähigkeiten wird nicht mit Intelligenz assoziiert?

    <p>Emotionale Wahrnehmung.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Optionen beschreibt am besten den Zweck von Künstlicher Intelligenz?

    <p>Maschinen intelligent erscheinen zu lassen durch Nachahmung.</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt die Betrachtung von KI laut den bereitgestellten Informationen?

    <p>KI als emergenter Prozess.</p> Signup and view all the answers

    Welcher Bereich wird als zentraler Aspekt der KI hervorgehoben?

    <p>Maschinelles Lernen.</p> Signup and view all the answers

    Wie verändern sich Arbeitsabläufe laut den Informationen?

    <p>Sie verändern sich aufgrund neuer Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen.</p> Signup and view all the answers

    Was stellt eine Herausforderung für das Management dar?

    <p>Design, Entscheidungsfindung und Projekte.</p> Signup and view all the answers

    Wer sind die Autoren der Studie über Mensch-Maschine Lernen?

    <p>Seidel, Berente, Lindberg, Lyytinen und Nickerson.</p> Signup and view all the answers

    Was wird als eine Schlüsseltechnologie im Bereich der KI angesehen?

    <p>Maschinelles Lernen.</p> Signup and view all the answers

    In welchem Bereich zeigen sich die Veränderungen durch die Mensch-Maschine-Interaktion am meisten?

    <p>In der Arbeitswelt.</p> Signup and view all the answers

    Welche Art von Ansatz wird für das Mensch-Maschine Lernen empfohlen?

    <p>Ein dreifach rückblickender Ansatz.</p> Signup and view all the answers

    Was ist das Hauptziel des Verstärkenden Lernens?

    <p>Die Belohnungen zu maximieren</p> Signup and view all the answers

    Was passiert nach der Auswahl und Durchführung einer Aktion im Verstärkenden Lernen?

    <p>Der Agent passt die Strategie an</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Anwendungen gehört typischerweise zu den Einsatzbereichen des Verstärkenden Lernens?

    <p>Autonome Fahrzeuge</p> Signup and view all the answers

    In welchem Schritt des Verstärkenden Lernens erhält der Agent Belohnungen oder Bestrafungen?

    <p>Nach der Aktion</p> Signup and view all the answers

    Welche Rolle spielt der Agent im Verstärkenden Lernen?

    <p>Er erlernt Strategien zur Maximierung von Belohnungen</p> Signup and view all the answers

    Welches bekannte Beispiel ist ein Anwendungsfall des Verstärkenden Lernens?

    <p>AlphaGo</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage beschreibt am besten den Prozess des Verstärkenden Lernens?

    <p>Der Agent erlernt durch aktive Interaktion mit der Umwelt.</p> Signup and view all the answers

    Was geschieht im ersten Schritt des Verstärkenden Lernens?

    <p>Die Situation wird erfasst</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt das Konzept des maschinellen Lernens?

    <p>Die Fähigkeit von Computern, ohne explizite Programmierung zu lernen.</p> Signup and view all the answers

    Welches Element ist NICHT Teil des maschinellen Lernens?

    <p>Manuelle Kodierung von Regeln.</p> Signup and view all the answers

    Wie beeinflusst die Erfahrung eines Computerprogramms die Leistung?

    <p>Die Leistung verbessert sich mit zunehmender Erfahrung in bestimmten Aufgaben.</p> Signup and view all the answers

    Welches dieser Informationen beschreibt nicht das Verfahren des maschinellen Lernens?

    <p>Die Umwelt bleibt während des Lernprozesses konstant.</p> Signup and view all the answers

    Welche Methode ist typisch für Algorithmen im maschinellen Lernen?

    <p>Iteratives Lernen aus der Analyse von großen Datensätzen.</p> Signup and view all the answers

    Was stellt eine Herausforderung im maschinellen Lernen dar?

    <p>Veränderungen in der Umwelt und Entscheidungsbasis.</p> Signup and view all the answers

    Welches Ergebnis ist typisch für maschinelles Lernen?

    <p>Entwicklung von besser generalisierenden Modellen durch Erfahrung.</p> Signup and view all the answers

    Welches Verfahren nutzen Computer im Rahmen des maschinellen Lernens?

    <p>Iteratives Lernen aus spezifischen Trainingsdaten.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten die Besonderheit von überwachtem Lernen?

    <p>Das Training des Algorithmus erfolgt anhand von Input-Output-Kombinationen, die bereits bekannt sind.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aufgaben kann mit "überwachtem Lernen" nicht gelöst werden?

    <p>Die Gruppierung von Kunden anhand ihres Kaufverhaltens.</p> Signup and view all the answers

    Wie wird das Ergebnis des Lernprozesses im überwachten Lernen bezeichnet?

    <p>Label.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Begriffe beschreibt eine Eingabevariable innerhalb des überwachten Lernens?

    <p>Alle genannten Optionen.</p> Signup and view all the answers

    Welche Art von Problem lässt sich am besten mit "Regression" im überwachten Lernen lösen?

    <p>Die Vorhersage des Preises für eine Immobilie.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Unterschied zwischen "Klassifizierung" und "Regression" im überwachten Lernen?

    <p>Klassifizierung ordnet Daten in Klassen ein, während Regression Werte vorhersagt.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen stimmt für überwachtes Lernen?

    <p>Überwachtes Lernen verwendet Trainingsdaten, um einen Algorithmus zu trainieren, der später neue Daten klassifizieren oder Werte vorhersagen kann.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagenstimmt nicht über überwachtes Lernen?

    <p>Überwachtes Lernen ist nicht geeignet für die Analyse von Datenströmen.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Grundlagen der Wirtschaftsinformatik: Künstliche Intelligenz

    • Thema: Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, speziell Künstliche Intelligenz
    • Dozent: Prof. Dr. Stefan Seidel
    • Semester: Wintersemester 2024/25
    • Inhalte: Die Folien decken verschiedene Aspekte der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Wirtschaftsinformatik ab.

    Themenübersicht

    • Informationssysteme und Digitalisierung: Ein wichtiger Bereich der Wirtschaftsinformatik, der behandelt wird.
    • Datenmanagement: Die Bedeutung von Datenmanagement für KI-Anwendungen ist ein Kernaspekt.
    • Informationssysteme und Nachhaltigkeit: Der nachhaltige Einsatz von Informationssystemen wird berücksichtigt.
    • Informationssysteme und Organisationen: Die Integration von KI in Organisationen und ihre Auswirkungen.
    • Geschäftsprozessmanagement: Der Einsatz von KI im Geschäftsprozess.
    • Künstliche Intelligenz: Ein Hauptthema des Vortrags.
    • Enterprise Systems & Business Intelligence: Die Verwendung von KI in diesen Bereichen.
    • Informationssysteme und Ethik: Ethische Fragen im Zusammenhang mit KI.
    • Digitale Infrastruktur und Plattformen: Die Rolle von Infrastruktur und Plattformen für KI-Anwendungen.
    • Digitale Geschäftsmodelle: Die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle mit KI.
    • Informationsmanagement: Die Bedeutung von Informationsmanagement für den Einsatz von KI.
    • Internet der Dinge (IoT): Der Zusammenhang von IoT und KI.
    • Systementwicklung: Die Entwicklung von Systemen mit KI.
    • Metaverse: Der potentielle Einsatz von KI im Metaverse.

    Scheinbarer Schachroboter (1769)

    • Historische Bedeutung: Eine Illustration historischer Mechanismen und der frühen KI-Konzepte.
    • Bildquelle: Bild von Joseph Racknitz, gemeinfrei.

    Beispiele für KI-Anwendungen

    • Staubsaugerroboter: Ein reales Beispiel für eine KI-Anwendung.
    • Amazon Echo Dot: Ein weiteres Beispiel für eine praktische KI-Anwendung.

    KI-Modifikation

    • Bilderkennung: Eine Illustration der Fähigkeit von KI, Bilder zu analysieren und zu klassifizieren, und wie diesefähigkeit manipuliert werden kann.
    • Bilderkennungsfehler: Ein Beispiel dafür, wie KI-Systeme Fehler machen können.
    • Beispiel: Ein Bild eines Busses, das von KI als Strauß identifiziert wurde.

    KI-Prinzipien

    • Thinking Humanly: KI-Systeme, die sich so verhalten wie Menschen.
    • Thinking Rationally: KI-Systeme, die rational denken und Schlussfolgerungen ziehen.
    • Acting Humanly: KI-Systeme die sich wie Menschen verhalten.
    • Acting Rationally: KI-Systeme die rational handeln.
    • Turing-Test: Ein Maßstab zur Beurteilung, ob ein Computer denken kann.

    KI als emergentes Phänomen

    • Grenze der Technologie: KI ist die derzeit höchste Computertechnologie.
    • Komplexere Entscheidungen: KI kann immer komplexere Entscheidungsprobleme lösen.

    Starke und schwache KI

    • Starke KI: KI mit menschlichen Fähigkeiten wie Intelligenz, Bewusstsein.
    • Schwache KI: KI, die Aufgaben auf konkrete Probleme fokussiert.
    • Fortschritte: Signifikante Fortschritte in Algorithmen, Daten und Hardware.

    Maschinelles Lernen

    • Definition: Computerprogramme verbessern sich mit Erfahrung.
    • Beispiele: Spamfilter, automatische Anpassungen an Veränderungen, etc.

    Traditioneller Ansatz: Regelbasierte Systeme

    • Manuelle Kodierung: Regeln für KI-Systeme müssen manuell programmiert werden.
    • Wissenskomplizierung: Die Komplexität der Umwelt und Entscheidungsfindungen erschwert die Kodierung.

    Automatische Anpassung an Veränderungen

    • Aktualisierung der Daten: ML-Systeme können automatisch an veränderte Daten angepasst werden.

    Arten des Maschinellen Lernens

    • Überwachtes Lernen: Training mit bekannten Daten.
    • Nicht-überwachtes Lernen: Training ohne vorherige Kategorisierung der Daten.
    • Bestärkendes Lernen: Agent erlernt Strategie, um Belohnungen zu maximieren.

    Neuronale Netze

    • Prinzipien: basieren auf einer künstlichen Darstellung des Gehirns.

    Management von Künstlicher Intelligenz

    • Managemententscheidungen: Manager treffen Entscheidungen, ob und wie KI eingesetzt wird.

    Facetten

    • Autonomie: Unabhängigkeitsfähigkeit
    • Lernen: KI-Systeme können lernen.
    • Undurchschaubarkeit: Schwierigkeit, das Funktionsverhalten komplexer KI-Systeme zu verstehen oder zu beeinflussen.

    Rolle des Managers in Bezug auf KI

    • Entscheidungsfindung: Manager entscheiden über den Einsatz von KI.
    • Ressourcenallokation: Manager steuern Ressourcen für KI-Projekte.

    Arbeit verändert sich durch KI

    • Interaktionen: Mensch-Maschine-Interaktionen verändern die Arbeitswelt.
    • Designprozesse: Der Designprozess verändert sich aufgrund des Einbaus von KI-Tools.

    Zusammenfassend

    • KI ist ein emergenter Prozess, keine Technologie.
    • Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Aspekt von KI.
    • Die Arbeit verändert sich durch die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine.

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