Ziel dieser Seminararbeit ist es, allgemeine Grundlagen von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) vorzustellen und ihre Tauglichkeit für die Sprachverarbeitung zu erforschen.
Theoretisch müsste ein Computer leistungsfähiger als das Gehirn eines Menschen sein, allerdings fehlt ihm die Fähigkeit des Lernens. Seit den frühen 1940er Jahren, fast zeitgleich mit der Geschichte der Computer, läuft die Forschung Computern die Fähigkeiten des Lernens (u. a. wie Fehlertoleranz) zunutze zu machen. Die Adaption der Lernfähigkeit wird durch das Abbilden des menschlichen Gehirns – der Neuronalen Netze – erreicht.
Künstliche Neuronale Netzwerke werden heute in sehr vielfältiger Weise eingesetzt. Laut Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber vom Schweizer Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz IDSIA ist man (fast) soweit ein kleines Äffchen, welches lernt abstrakt zu denken und zu planen, nachzubilden. Ist dieser Meilenstein erreicht, wird es nicht mehr allzu lange dauern, bis menschenähnliche Intelligenz nachgebildet werden kann.
Inhaltsverzeichnis
Kurzfassung
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1 Einführung
1.1 Die Lernfähigkeit
1.2 Zielsetzung der Arbeit
2 Künstliche Neuronale Netze
2.1 Verortung im Gebiet der Computational Intelligence
2.2 Definition und typische Anwendungsfälle
2.3 Allgemeine künstliche Neuronale Netze
2.3.1 Das menschliche Gehirn als Vorbild
2.3.2 Aufbau künstlicher neuronaler Netze
3 Künstliche neurale Netze in der Sprachverarbeitung
3.1 Sprachverarbeitung
3.2 Spracherkennung
3.2.1 Ansätze und Probleme
3.2.2 Vorverarbeitung
3.2.3 Erkennung
3.3 Künstliche neuronale Netze in der Spracherkennung
3.3.1 Hybride Systeme
3.3.2 Rekurrente Neuronale Netze mit Long Short-Term Memory
3.4 Long Short-Term Memory außerhalb der Sprachverarbeitung
4 Fazit
Quellenverzeichnis
- Citation du texte
- Anonyme,, 2017, Künstliche neuronale Netze. Ihr Einsatz in der Sprachverarbeitung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1000540
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