Das Lernen bei Menschen, Maschinen und Künstlicher Intelligenz. Unterschiede in den Lernprozessen, Chancen und Risiken (eBook, PDF)
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Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,7, Leuphana Universität Lüneburg (Wirtschaftinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Hausarbeit ist es, die Unterschiede zwischen dem Lernen von KI-Systemen und Maschinen im Vergleich mit dem menschlichen Lernen verständlich zu erklären. Ich werde zu Beginn den theoretischen Hintergrund des KI-Lernens erläutern und auf die Unterschiede zwischen KI, Maschinenlernen und menschlichem Lernen eingehen. Danach werde ich Anwendungsbeispiele präsentieren, die zeigen, wo KI und Maschinen i...
Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,7, Leuphana Universität Lüneburg (Wirtschaftinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Hausarbeit ist es, die Unterschiede zwischen dem Lernen von KI-Systemen und Maschinen im Vergleich mit dem menschlichen Lernen verständlich zu erklären. Ich werde zu Beginn den theoretischen Hintergrund des KI-Lernens erläutern und auf die Unterschiede zwischen KI, Maschinenlernen und menschlichem Lernen eingehen. Danach werde ich Anwendungsbeispiele präsentieren, die zeigen, wo KI und Maschinen in der Praxis zum Einsatz kommen und wie sie von ihrem Lernverhalten profitieren können. Wir werden auch die Grenzen dieser Technologien aufzeigen, damit man besser einschätzen kann, wo sie für uns Menschen nützlich sind und wo die Grenzen liegen. Abschließend wird es einen Ausblick auf die Zukunft geben, um ein Fazit zu ziehen. Die Untersuchung der Unterschiede zwischen KI- und menschlichem Lernen ist für Menschen von großer Bedeutung, da es immer wichtiger wird, die Potenziale und Grenzen von KI-Systemen und Maschinen zu verstehen. So kann man besser einschätzen, welche Aufgaben von diesen Systemen erledigt werden können und wo die Grenzen liegen. Ein tieferes Verständnis des menschlichen Lernens ermöglicht auch, die Effizienz und Qualität von KI-Systemen und Maschinen zu verbessern und weiterzuentwickeln.
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