Künstliche Intelligenz

[boehmi]

Hallo!

Mein Freund und ich planen über die Ferien ein Projekt!

Wir haben uns entschlossen, das es was mir künstlicher Intelligenz zu tun haben soll!

Könntet ihr mir helfen *was* wir da machen könnten?

Bitte nicht: Dialog Programme u.ä.


Danke im voraus ;D

[HellHorse]

http://www.forum-3dcenter.org/vbulletin/showthread.php?s=&threadid=152821 :naughty:

[Gnafoo]

Macht was mit neuronalen Netzwerken, wenn ihr nichts zu tun habt :D Ich finde das Thema extrem interessant.

cu DerTod

[PatmaN2k]

Jo. die Ansätze, eine KI durch ein simuliertes neuronales Netz zu implementieren ist wohl das vielversprechenste. Das interessante daran ist auch das man keine wirklichen Vorkenntnisse braucht. Man liesst sich durchs Netz wie neuronale Netze funktionieren und bildet sie im Sourcecode nach. Wenn man das Prinzip erstmal verstanden hat wird einem einiges klarer. :)

In der c't war auch mal ein netter Artikel drin, der ging aber auch schon auf Wegfindungs-Routinen und sowas ein.

[HellHorse]

Das Problem ist nur, wie bei allen Klassifikationsproblemen, gescheite Merkmalsvektoren zu finden.
Genetische Algorithmen sind auch immer wieder lustig.

[Stone2001]

Original geschrieben von HellHorse
Das Problem ist nur, wie bei allen Klassifikationsproblemen, gescheite Merkmalsvektoren zu finden.
hmm, mit dieser Aussage kann ich im Moment recht wenig anfangen!
Das Problem bei allen Klassifikationsproblemen ist, den Klassifikator zu finden, oder?

Genetische Algorithmen sind im Prinzip harmlos. Interessant wird es erst mit Optimierungsproblemen in höheren Dimensionen.

[HellHorse]

Original geschrieben von Stone2001
Das Problem bei allen Klassifikationsproblemen ist, den Klassifikator zu finden, oder?
Nein, das ist der vergelichsweise einfache Teil.
Klassifikatoren gibt es genügend bekannte und beschriebene. Zudem gibts Toolkits die automatisch Klassifikatoren erstellen.

Schau dir mal das an, Spamerkennung mit neuronalen Netzen.
http://www.generation5.org/content/2004/KillSpam.asp

Den Merkamalvektor, den sie in das neuronale Netz füttern ist:
# Is the format of the e-mail HTML?
# Is the e-mail formatted in valid HTML?
# Is the e-mail encoding base64?
# Does the e-mail contain image links?
# Does the e-mail contain “hidden” text that the user cannot see?
# Does this e-mail have a large number of recipients?
# What’s the ratio of links to words in this e-mail?
# What’s the ratio of misspelled words to words in this e-mail?
# What’s the Bayesian spam probability of this e-mail?
Sie exrahieren für ein Muster (Mail) also 9 Mekrmale (Komponenten).

Anderes Beispiel du willst mit einem neuronalen Netz 32*32 Pixel Bilder erkennen:
Was nimmst du als Merkmale?
Du könntest einfach alle Farbwerte nehmen und hättest dann für jedes Muster 1024 Merkmale.
Das führt zu zwei Problemem:
Erstens die Komplexität nimmt zu.
Und zweitens brauchst du eine entsprechend grosse Stichprobe um das Netz vernüftig zu trainieren.

Oder du nimmst:
Anzahl der schwarzen Pixel
Anzahl der Übergange von schwarz nach weiss
Anzahl der weissen Pixel zwischen Rand und dem ersten schwarzen Pixel.
Du machst das für alle jede Spalte, Zeile und Diagonale in beide Richtungen

Gibt insegsamt 512 Werte, durch Mittelung reduziert du sie auf 48.
Du fügst das Verhältnis zwischen Höhe und Breite des ursprünglichen Zeichens hinzu und hast und dann 49 Merkmale statt 1024.

Und von der Vorverarbeitung haben wir noch gar nicht geredet. ;D

[Stone2001]

@HellHorse:
Ich glaube wir könnten uns jetzt ewig streiten! ;) Es gibt für beide Fälle (also was schwerer ist) entsprechende Beispiele!
Als kleines Gegenbeispiel möchte ich hier mal die Spracherkennung anführen. Hier haben wir in der Regel nur zwei Merkmale, die ersten zwei Formaten. Aber eine Vielzahl von möglichen Klassen.

[Metal Maniac]

In Bezug zu Neuronalen Netzwerken ist folgendes Buch interessant:

A. Zell, "Simulation neuronaler Netze", R. Oldenbourg Verlag München Wien, ISBN: 3-486-24350-0

Die Diplomarbeit eines ehemaligen Studienkollegen von mir beschäftigt sich ebenfalls mit genetischen Algorithmen:

http://people.freenet.de/zZerO/data/Diplomarbeit-GenOp_anon.pdf

Thema: "Genetische Optimierung im Bordnetz-Design"

[x-dragon]

Hier gibts noch ein paar Anregungen, Links und auch etwas Programmcode (in Delphi) zu Neuronalen Netzen:
http://www.delphipraxis.net/topic9450_neuronale+netze.html

Finde das Thema auch sehr interessant, man müßte nur noch genügend Zeit haben, um sich in Ruhe damit mal auseinanderzusetzen ...