Zusammenfassung
Lösungen für Probleme in der Informatik können durch spektakuläre, große menschliche Einsicht in das Problem entwickelt oder aus Daten gelernt werden. Diese zwei Paradigmen nennt man analytisch bzw. konnektionistisch. Die meisten Informatikmethoden sind analytisch, die spektakulären Erfolge der Künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren sind konnektionistisch. Das Kapitel erklärt den Unterschied anhand eines einfachen Beispiels und arbeitet Phänomene heraus, die auch die großen Anwendungen prägen.
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Notes
- 1.
Der allgemeinere Fall \(ax^2+bx+c=0\) führt zu der sogenannten Mitternachtsformel \(x_{1,2}=\frac {-b\pm \sqrt {b^2-4ac}}{2a}\). Diese kann man analog herleiten, indem man zuerst durch a teilt, die obigen Schritte mit \(p=b/a, q=c/a\) durchführt und zum Schluss \(\frac {1}{2a}\) ausklammert.
Literatur zum Weiterlesen und Quellen
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Kotaro Hara u. a. “A data-driven analysis of workers' earnings on Amazon Mechanical Turk”. In: Proceedings of the 2018 CHI conference on human factors in computing systems. 2018, S. 1–14.
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey E Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks”. In: Advances in neural information processing systems 25 (2012).
Wikipedia. Quadratische Gleichung–Wikipedia, die freie Enzyklopädie. [Online; Stand 21. Oktober 2022]. 2022. url: https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Quadratische_Gleichung&oldid=221951382.
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Frese, U., Lorenz, U. (2024). Analytisches vs. konnektionistisches Paradigma. In: Furbach, U., Kitzelmann, E., Michaeli, T., Schmid, U. (eds) Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte. ars digitalis. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-44248-4_6
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Publisher Name: Springer Vieweg, Wiesbaden
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Online ISBN: 978-3-658-44248-4
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