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 (C)</p> Signup and view all the answers

Welches Thema steht in direkter Verbindung zur Effizienz von Geschäftsprozessen?

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

Welches Element spielt eine entscheidende Rolle in der Digitalisierung?

<p>Datenmanagement (D)</p> Signup and view all the answers

Was könnte ein Beispiel für ein digitales Infrastrukturprojekt sein?

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

Welches dieser Konzepte zielt auf die Optimierung von Entscheidungsprozessen ab?

<p>Business Intelligence (D)</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. (A)</p> Signup and view all the answers

Wie wird Intelligenz in der Psychologie charakterisiert?

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

Was wird im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz betont?

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

Welcher Aspekt ist nicht Teil der allgemeinen Definition von Intelligenz?

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

Warum ist Intelligenz ein hypothetisches Konstrukt?

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

Welche der folgenden Fähigkeiten wird nicht mit Intelligenz assoziiert?

<p>Emotionale Wahrnehmung. (A)</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. (B)</p> Signup and view all the answers

Was beschreibt die Betrachtung von KI laut den bereitgestellten Informationen?

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

Welcher Bereich wird als zentraler Aspekt der KI hervorgehoben?

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

Was stellt eine Herausforderung für das Management dar?

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

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

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

Was wird als eine Schlüsseltechnologie im Bereich der KI angesehen?

<p>Maschinelles Lernen. (C)</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. (B)</p> Signup and view all the answers

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

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

Was ist das Hauptziel des Verstärkenden Lernens?

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

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

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

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

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

Welche Rolle spielt der Agent im Verstärkenden Lernen?

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

Welches bekannte Beispiel ist ein Anwendungsfall des Verstärkenden Lernens?

<p>AlphaGo (B)</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. (D)</p> Signup and view all the answers

Was geschieht im ersten Schritt des Verstärkenden Lernens?

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

Was beschreibt das Konzept des maschinellen Lernens?

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

Welches Element ist NICHT Teil des maschinellen Lernens?

<p>Manuelle Kodierung von Regeln. (A)</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. (B)</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. (D)</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. (D)</p> Signup and view all the answers

Was stellt eine Herausforderung im maschinellen Lernen dar?

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

Welches Ergebnis ist typisch für maschinelles Lernen?

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

Welches Verfahren nutzen Computer im Rahmen des maschinellen Lernens?

<p>Iteratives Lernen aus spezifischen Trainingsdaten. (D)</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. (C)</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. (A)</p> Signup and view all the answers

Wie wird das Ergebnis des Lernprozesses im überwachten Lernen bezeichnet?

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

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

<p>Alle genannten Optionen. (B)</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. (A)</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. (B)</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. (C)</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. (C)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Künstliche Intelligenz (KI)

Die Fähigkeit von Computern, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung.

Internet der Dinge (IoT)

Technologien, die es digitalen Geräten ermöglichen, Informationen aus ihrer Umgebung zu sammeln und auszutauschen, um sich mit anderen Geräten und Menschen zu vernetzen.

Digitalisierung

Die Transformation von Prozessen, Organisationen und Systemen durch die Nutzung digitaler Technologien.

Geschäftsprozessmanagement

Der Entwurf und die Implementierung von Informationssystemen, die die Geschäftsprozesse eines Unternehmens verbessern.

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Systementwicklung

Die Entwicklung und Wartung von Informationssystemen, einschließlich der Auswahl von Hard- und Software, der Implementierung von Datenbanken und dem Testen von Systemen.

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Business Intelligence (BI)

Die Nutzung von Daten und Analysen zur Unterstützung von Entscheidungen und zur Verbesserung der Geschäftsleistung.

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Digitale Infrastruktur

Die Basis der digitalen Welt, einschließlich Infrastruktur wie Netzwerke, Server und Geräte.

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Digitale Plattformen

Digitale Plattformen, die verschiedene Dienste und Funktionen anbieten, z. B. für E-Commerce, soziale Medien und Cloud Computing.

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Intelligenz (Definition nach Myers)

Die Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen, Probleme zu lösen und sich an neue Situationen anzupassen. Diese Definition wird von den meisten Psychologen heute akzeptiert.

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Intelligenz (Definition nach Maier)

Ein hypothetisches Konstrukt, das die erworbenen kognitiven Fähigkeiten und das Wissen einer Person zu einem bestimmten Zeitpunkt beschreibt. Es ist nicht direkt beobachtbar, sondern wird durch verschiedene Faktoren erklärt.

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Künstliche Intelligenz (Definition nach McCarthy)

Eine Maschine oder ein System, das so konzipiert ist, dass es Aufgaben auf eine Weise ausführt, die wir beim Menschen als intelligent bezeichnen würden.

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Definition von KI nach McCarthy

Eine Maschine, die auf eine Weise handelt, die wir bei einem Menschen als intelligent bezeichnen würden.

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Drei wesentliche Merkmale von Intelligenz

Das Erlernen aus Erfahrungen, das Lösen von Problemen und die Anpassung an neue Situationen.

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Hypothetisches Konstrukt

Eine Erklärung für ein nicht direkt beobachtbares Phänomen, wie z.B. Intelligenz.

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Kognitive Fähigkeiten und Wissensbestände

Die kognitive Fähigkeiten und das Wissen, die eine Person zu einem bestimmten Zeitpunkt besitzt.

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Das Gebiet der Künstlichen Intelligenz

Ein Bereich, der sich mit der Entwicklung von Systemen beschäftigt, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.

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Was ist Maschinelles Lernen?

Ein Programm, das mit mehr Erfahrung in einer bestimmten Aufgabe besser wird, indem es aus Trainingsdaten lernt.

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Problem: Manuelle Kodierung von Regeln

Die Regeln, die ein Programm befolgen soll, müssen manuell geschrieben werden, wodurch die Entwicklung komplexer Programme schwierig ist.

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Explikation des impliziten Wissens

Das Verstehen und Beschreiben des impliziten Wissens, das ein Programm verwendet, ist oft eine Herausforderung.

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Komplexität der Umgebung/Entscheidungssituation

Wenn die Umgebung oder die Entscheidungssituation komplex ist, kann es schwierig sein, Regeln zu kodieren, die für alle möglichen Fälle gelten.

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Veränderung der Umgebung/Entscheidungssituation

Änderungen in der Umgebung oder der Entscheidungssituation machen es schwierig, die Regeln des Programms aktuell zu halten.

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Fehler im Kontext des Maschinellen Lernens

Fehler, die durch eine falsche Entscheidung oder eine falsche Interpretation der Daten entstehen.

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Fehleranalyse in Machine Learning

Methoden, um die Fehler eines Modells zu analysieren und zu verstehen, warum sie entstanden sind.

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Evaluierung von Machine-Learning-Modellen

Der Prozess, ein Machine Learning-Modell zu bewerten und zu testen, um seine Leistung zu beurteilen.

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KI als emergenter Prozess

Künstliche Intelligenz (KI) ist kein statisches Werkzeug, sondern entwickelt sich ständig weiter und verändert sich.

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Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein zentraler Teilbereich von KI, der es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen.

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Veränderte Arbeitswelt

Neue Interaktionen zwischen Mensch und Maschine verändern die Arbeitswelt durch Automatisierung und Kollaboration.

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Herausforderungen im Management

Führungskräfte müssen KI in Design, Entscheidungsfindung und Projekten effektiv einsetzen.

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Triple-Loop Lernen

Maschinelles Lernen ermöglicht eine dreistufige Lernphase: Reaktion auf Veränderungen, Verbesserung der Reaktionen und Entwicklung neuer Prozesse.

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Autonome Werkzeuge

Automatisierung vereinfacht Aufgaben und ermöglicht es Menschen, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.

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Mensch-Maschine Design

Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine im Designprozess führt zu innovativeren Lösungen.

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Mensch-Maschine Lernen

Die Interaktion von Mensch und Maschine muss intelligent gestaltet werden, um die Effizienz und Akzeptanz zu maximieren.

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Was ist überwachtes Lernen?

Beim überwachten Lernen werden aus vergangenen Daten Zusammenhänge zwischen Eingabe und Ausgabe, z. B. anhand von bekannten Datenpaaren, erkannt.

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Was ist Klassifikation?

Die Klassifikation ordnet Objekte in verschiedene Kategorien ein. Zum Beispiel kann ein Spam-Filter E-Mails in Spam- und Nicht-Spam-Kategorien einteilen.

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Was ist Regression?

Die Regression ermöglicht die Vorhersage von stetigen Werten. Beispielsweise kann man mithilfe von vergangenen Daten den zukünftigen Aktienkurs vorhersagen.

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Was sind Prediktoren?

Prediktoren, Features und Attribute sind Merkmale oder Eigenschaften, die zur Beschreibung eines Objekts verwendet werden. Diese Merkmale können beispielsweise die Größe, das Gewicht oder die Farbe eines Objekts sein.

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Was sind Labels?

Ein Label oder eine Kennzeichnung beschreibt die Kategorie oder den Wert, zu dem ein Objekt gehört. Beispielsweise könnte ein Bild ein Label "Hund", "Katze" oder "Baum" haben.

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Was ist der Trainingsdatensatz?

Bei überwachtem Lernen wird ein Trainingsdatensatz verwendet, der aus Trainingsdaten mit den passenden Labels besteht. Dies ermöglicht es dem Algorithmus, Muster zu lernen und Entscheidungen zu treffen.

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Was ist eine neue Instanz?

Eine neue Instanz ist ein Objekt, das nicht im Trainingsdatensatz enthalten ist. Das Ziel ist es, anhand des gelernten Modells die zugehörige Kategorie oder den Wert für die neue Instanz vorherzusagen.

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Was sind die Vorteile des überwachten Lernens?

Überwachtes Lernen hat den Vorteil, dass man den Algorithmus mithilfe von präzisen Daten und Labels steuern kann. Dies führt zu präziseren Vorhersagen, die in vielen Anwendungen eingesetzt werden können.

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Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning)

Ein System, das durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, um Belohnungen zu maximieren.

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Agent (Reinforcement Learning)

Ein Agent, der mit seiner Umgebung interagiert, Aktionen ausführt und Belohnungen oder Strafen erhält.

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Umgebung (Reinforcement Learning)

Die Umgebung, in der der Agent agiert und mit der er interagiert.

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Strategie (Reinforcement Learning)

Die Fähigkeit des Agenten, die beste Strategie zu lernen, um die maximale Belohnung zu erzielen.

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Neuronales Netz

Ein künstliches neuronales Netz, das aus miteinander verbundenen Knoten besteht, um Daten zu verarbeiten.

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Knoten (Neuronales Netz)

Eine Komponente des neuronalen Netzes, die eine bestimmte Funktion ausführt.

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Verbindungen (Neuronales Netz)

Die Verbindungen zwischen den Knoten in einem neuronalen Netz.

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Gewicht (Neuronales Netz)

Die Stärke der Verbindung zwischen zwei Knoten in einem neuronalen Netz.

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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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In diesem Quiz werden die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz im Kontext der Wirtschaftsinformatik behandelt. Es umfasst Themen wie Datenmanagement, Geschäftsprozessmanagement und die Integration von KI in Organisationen. Testen Sie Ihr Wissen über die Rolle von KI in der digitalen Wirtschaft.

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