Die Teilbereiche der künstlichen Intelligenz umfassen unter anderem:

  • Maschinelles Lernen (Machine Learning)
  • Computer Vision (Bilderkennung)
  • Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing)
  • Expertensysteme
  • Robotik
  • Wissensrepräsentation und -verarbeitung
  • Automatisierte Planung und DiagnoseNeuroinformatik
  • Neuroinformatik
  • Kognitive Modellierung
  • Spieltheorie und Entscheidungstheorie
  • Swarm Intelligence (Schwarmintelligenz)
  • Evolutionäre Algorithmen

Erläuterungen:

  • Maschinelles Lernen (Machine Learning): Ein Bereich, in dem Algorithmen entwickelt werden, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können, ohne explizit programmiert zu werden.
  • Computer Vision (Bilderkennung): Beschäftigt sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Techniken, die Computern ermöglichen, Bilder und Videos zu verstehen, zu interpretieren und zu verarbeiten.
  • Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing): Ein Bereich, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und natürlichen Sprachen wie Englisch, Deutsch usw. befasst, einschließlich der Analyse, Generierung und Interpretation von menschlicher Sprache.
  • Expertensysteme: Computersysteme, die Wissen auf einem bestimmten Gebiet sammeln, speichern und nutzen, um menschenähnliche Entscheidungen zu treffen.
  • Robotik: Beschäftigt sich mit der Entwicklung von Robotern und deren Programmierung, um autonome oder halbautonome Aufgaben auszuführen, basierend auf sensorischen Informationen und Algorithmen der künstlichen Intelligenz.
  • Wissensrepräsentation und -verarbeitung: Methoden und Techniken, um Wissen in einer für Computer verständlichen Form zu repräsentieren und zu verarbeiten, damit sie darauf zugreifen und daraus Schlussfolgerungen ziehen können.
  • Automatisierte Planung und Diagnose: Algorithmen und Techniken, um automatisch Pläne zu erstellen und Probleme zu diagnostizieren, basierend auf gegebenen Informationen und Zielen.
  • Neuroinformatik: Die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften, die sich mit der Modellierung und Simulation von neuronalen Systemen und Prozessen befasst, um Einblicke in die Funktionsweise des Gehirns zu gewinnen.
  • Kognitive Modellierung: Der Versuch, kognitive Prozesse des menschlichen Geistes zu verstehen, zu modellieren und zu simulieren, um diese Erkenntnisse auf die Entwicklung künstlicher Intelligenz anzuwenden.
  • Spieltheorie und Entscheidungstheorie: Die Anwendung von mathematischen Modellen und Prinzipien auf Entscheidungsprobleme und Interaktionen zwischen rationalen Akteuren.
  • Schwarmintelligenz (Swarm Intelligence): Eine Methode zur Modellierung und Simulation von kollektivem Verhalten, das von natürlichen Schwarmorganismen wie Ameisen, Bienen oder Fischen inspiriert ist, um komplexe Probleme zu lösen.
  • Evolutionäre Algorithmen: Algorithmen, die von der Evolutionstheorie inspiriert sind und zur Optimierung von Lösungen für Probleme eingesetzt werden, indem sie eine Population von möglichen Lösungen über Generationen hinweg verbessern und selektieren.