Wissensextraktion mittels Neuronaler Netze

Der Einsatz künstlicher neuronaler Netze wird im Rahmen zweier unterschiedlicher Lehrveranstaltungen auf unterschiedlichem Niveau behandelt:

• Datenanalyse ist eine Wahlmöglichkeit im Rahmen der Wirtschaftsinformatik-Projekte im Bachleor-Studium Wirtschaftsinformatik
• In der LV Wissensextraktion im Master-Studium Wirtschaftsinformatik werden neben neuronalen Netzen auch andere Data-Mining-Methoden behandelt.

Inhalt Wissen (ppt) Einführung (ppt) Vorwärts gerichtete Netze (ppt) Netze im Data Mining (ppt) Wettbewerbslernen (ppt) Autoassoziative Netze (ppt) Arbeiten mit dem JavaNNS (ppt) Überblick Projekt 2004 Projekt 2005 Projekt 2007 Projekt WS08

Verschiedenes Literatur im wesentlichen: Lämmel,U.; Cleve,J.: Künstliche Intelligenz, 3. Auflage, Hanser Verlag München, 2008. Zell, A.: Simulation Neuronaler Netze, Oldenbourg Verlag, 1997. Wir experimentieren mit folgenden Systemen: - JavaNNS - SNNS Interessantes um Neuronale Netze In der Geschichte gab es einen Kampf zwischen der Symbolverarbeitenden KI und dem Konnektionismus: Seymour Papert erzählt. Das neuronale "Weltwissen": 20 questions Ein Java-Applet: Dekoder-Perzeptron für Binärziffern Ein Java-Applet für das Wettbewerbslernen: DemoGNG von H.Loos und B. Fritzke (lokale Kopie) Viele Materialien zur KI und auch zu neuronalen Netzen findet man im KI-Labor der FH Dortmund ( Gisela Schäfer-Richter)