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Verwer, K.: Freiheit und Verantwortung bei Hans Jonas (2011) 0.24

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Content: Vgl.: http%3A%2F%2Fcreativechoice.org%2Fdoc%2FHansJonas.pdf&usg=AOvVaw1TM3teaYKgABL5H9yoIifA&opi=89978449.

Kleineberg, M.: Context analysis and context indexing : formal pragmatics in knowledge organization (2014) 0.20

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Source: http://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=5&ved=0CDQQFjAE&url=http%3A%2F%2Fdigbib.ubka.uni-karlsruhe.de%2Fvolltexte%2Fdocuments%2F3131107&ei=HzFWVYvGMsiNsgGTyoFI&usg=AFQjCNE2FHUeR9oQTQlNC4TPedv4Mo3DaQ&sig2=Rlzpr7a3BLZZkqZCXXN_IA&bvm=bv.93564037,d.bGg&cad=rja

Suchenwirth, L.: Sacherschliessung in Zeiten von Corona : neue Herausforderungen und Chancen (2019) 0.16

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Footnote: https%3A%2F%2Fjournals.univie.ac.at%2Findex.php%2Fvoebm%2Farticle%2Fdownload%2F5332%2F5271%2F&usg=AOvVaw2yQdFGHlmOwVls7ANCpTii.

Gödert, W.; Lepsky, K.: Informationelle Kompetenz : ein humanistischer Entwurf (2019) 0.14

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Footnote: Rez. in: Philosophisch-ethische Rezensionen vom 09.11.2019 (Jürgen Czogalla), Unter: https://philosophisch-ethische-rezensionen.de/rezension/Goedert1.html. In: B.I.T. online 23(2020) H.3, S.345-347 (W. Sühl-Strohmenger) [Unter: https%3A%2F%2Fwww.b-i-t-online.de%2Fheft%2F2020-03-rezensionen.pdf&usg=AOvVaw0iY3f_zNcvEjeZ6inHVnOK]. In: Open Password Nr. 805 vom 14.08.2020 (H.-C. Hobohm) [Unter: https://www.password-online.de/?mailpoet_router&endpoint=view_in_browser&action=view&data=WzE0MywiOGI3NjZkZmNkZjQ1IiwwLDAsMTMxLDFd].

Herb, U.; Beucke, D.: ¬Die Zukunft der Impact-Messung : Social Media, Nutzung und Zitate im World Wide Web (2013) 0.12

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Content: Vgl. unter: https://www.leibniz-science20.de%2Fforschung%2Fprojekte%2Faltmetrics-in-verschiedenen-wissenschaftsdisziplinen%2F&ei=2jTgVaaXGcK4Udj1qdgB&usg=AFQjCNFOPdONj4RKBDf9YDJOLuz3lkGYlg&sig2=5YI3KWIGxBmk5_kv0P_8iQ.
Date: 28. 8.2015 12:17:58

Zeng, Q.; Yu, M.; Yu, W.; Xiong, J.; Shi, Y.; Jiang, M.: Faceted hierarchy : a new graph type to organize scientific concepts and a construction method (2019) 0.12

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Content: Vgl.: https%3A%2F%2Faclanthology.org%2FD19-5317.pdf&usg=AOvVaw0ZZFyq5wWTtNTvNkrvjlGA.

Nielsen, M.: Neuronale Netze : Alpha Go - Computer lernen Intuition (2018) 0.11

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Content: Vgl. auch den Beitrag: Sokol, J.: Spielend lernen. In: Spektrum der Wissenschaft. 2018, H.11, S.72-76.
Date: 20.10.2018 14:28:48
Source: Spektrum der Wissenschaft. 2018, H.1, S.22-27

Xiong, C.: Knowledge based text representations for information retrieval (2016) 0.10

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Content: Submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Language and Information Technologies. Vgl.: https%3A%2F%2Fwww.cs.cmu.edu%2F~cx%2Fpapers%2Fknowledge_based_text_representation.pdf&usg=AOvVaw0SaTSvhWLTh__Uz_HtOtl3.

Farazi, M.: Faceted lightweight ontologies : a formalization and some experiments (2010) 0.10

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Content: PhD Dissertation at International Doctorate School in Information and Communication Technology. Vgl.: https%3A%2F%2Fcore.ac.uk%2Fdownload%2Fpdf%2F150083013.pdf&usg=AOvVaw2n-qisNagpyT0lli_6QbAQ.

Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014) 0.10

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Footnote: Vgl. unter: https://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwizweHljdbcAhVS16QKHXcFD9QQFjABegQICRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F271200105_Die_Autonomie_des_Menschen_und_der_Maschine_-_gegenwartige_Definitionen_von_Autonomie_zwischen_philosophischem_Hintergrund_und_technologischer_Umsetzbarkeit_Redigierte_Version_der_Magisterarbeit_Karls&usg=AOvVaw06orrdJmFF2xbCCp_hL26q.

Piros, A.: Az ETO-jelzetek automatikus interpretálásának és elemzésének kérdései (2018) 0.10

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Content: Vgl. auch: New automatic interpreter for complex UDC numbers. Unter: <https%3A%2F%2Fudcc.org%2Ffiles%2FAttilaPiros_EC_36-37_2014-2015.pdf&usg=AOvVaw3kc9CwDDCWP7aArpfjrs5b>

Huo, W.: Automatic multi-word term extraction and its application to Web-page summarization (2012) 0.09

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Content: A Thesis presented to The University of Guelph In partial fulfilment of requirements for the degree of Master of Science in Computer Science. Vgl. Unter: http://www.inf.ufrgs.br%2F~ceramisch%2Fdownload_files%2Fpublications%2F2009%2Fp01.pdf.
Date: 10. 1.2013 19:22:47

Springer, M.: KI -> ML (2017) 0.09

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Abstract: In der Informatik hat sich gerade ein Paradigmenwechsel von der künstlichen Intelligenz (KI) zum maschinellen Lernen (ML) vollzogen. Er wird unser Leben grundlegend ändern.
Date: 29. 8.2017 10:53:15
Source: Spektrum der Wissenschaft. 2017, H.9, S.29

Rötzer, F.: Psychologen für die Künstliche Intelligenz (2018) 0.08

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Abstract: Künstliche Intelligenz kann lernen anhand von Erfahrungen und Vorgaben. Das Problem ist aber, dass sich maschinelles Lernen zwar in eine bestimmte Richtung steuern lässt, um bestimmte Probleme zu lösen, dass aber der Programmierer mitunter nicht mehr weiß, was in dem "künstlichen Gehirn" bzw. dem neuronalen Netzwerk vor sich geht, das mit zunehmender Komplexität und Lernerfahrung für den Menschen zur Black Box wird, wo man nur sehen kann, was an Daten einfließt und was herauskommt.
Date: 22. 1.2018 11:08:27

Wolfangel, E.: ¬Die Grenzen der künstlichen Intelligenz (2016) 0.06
```
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```
Content

"Wie lernen Maschinen überhaupt? Eine zentrale Unterscheidung betrifft die Art des Lernens: Algorithmen können überwacht oder unüberwacht lernen. Ersteres wird unter anderem für Klassifikationsaufgaben genutzt: Ist beispielsweise ein Mensch auf einem Foto oder nicht? Grundlage dafür sind Trainingsdaten, anhand derer der Algorithmus auf Vorgabe eines Menschen lernt, was das richtige Ergebnis ist - auf diesen 1000 Bildern ist ein Mensch, auf diesen 1000 nicht. Hat das System für alle eventuell vorkommenden Fälle genügend Trainingsdaten, so die Idee, lernt es daraus selbst, bislang unbekannte Bilder zu klassifizieren. Alphago lernte beispielsweise unter anderem anhand von Millionen menschlicher Go-Spielzüge.
Auch überwachtes Lernen ist kaum zu kontrollieren Dabei führt der Begriff überwachtes Lernen in die Irre: Dieses Lernen ist weit weniger zu kontrollieren, als der Begriff suggeriert. Der Algorithmus entscheidet schließlich auf eigene Faust, welche Kriterien wichtig sind für die Unterscheidung. "Deshalb ist es zentral, dass der Trainingsdatensatz repräsentativ ist für die Art von Daten, die man vorhersagen will", sagt Fred Hamprecht, Professor für Bildverarbeitung an der Universität Heidelberg. Das kann allerdings kniffelig sein. So kursiert in Forscherkreisen das Beispiel eines Systems, das darauf trainiert wurde, Panzer auf Bildern zu erkennen. Der Trainingsdatensatz bestand aus Werbebildern der Herstellerfirmen von Panzern und beliebigen anderen Bildern, auf denen kein Panzer zu sehen war. Aber das System funktionierte in der Anwendung nicht - es erkannte Panzer nicht, sondern filterte stattdessen Bilder heraus, auf denen die Sonne schien. Das Problem war schnell erkannt: Auf den Werbebildern hatte ebenfalls stets die Sonne geschienen. Das Netz hatte das als Kriterium angenommen. "Falls das Beispiel nicht wahr ist, ist es zumindest schön erfunden", sagt Hamprecht. Aber nicht alle Fehler sind so einfach zu finden. "Die Frage ist immer, woher die Daten kommen", sagt Hamprecht. Ein Sensor beispielsweise altert oder verschmutzt, Bilder werden eventuell mit der Zeit dunkler. Wer kein falsches Ergebnis haben möchte, muss diese "Datenalterung" mit einrechnen - und sich ihrer dafür erstmal bewusst sein. Auch ein falsches Ergebnis wird nicht unbedingt so einfach entdeckt: Schließlich entscheiden Algorithmen nicht nur über für Menschen offensichtlich zu erkennende Dinge wie die, ob auf einem Bild ein Panzer ist.
Neuronale Netze lernen aus Erfahrungen Angesichts immer größerer Computer und wachsender Masse an Trainingsdaten gewinnen bei der Bilderkennung so genannte neuronale Netze immer mehr an Bedeutung. "Sie sind heute die leistungsfähigsten Mustererkennungsverfahren", sagt Hamprecht. Dabei wird die Funktionsweise des menschlichen Gehirns lose nachgeahmt: Die Netze bestehen aus mehreren Lagen mit einer festzulegenden Anzahl an Neuronen, deren Verbindungen sich verstärken oder abschwächen abhängig von den "Erfahrungen", die sie machen. Solche Erfahrungen sind beispielsweise die Trainingsdaten aus dem überwachten Lernen und das Feedback, ob zu einem Trainingsdatum die richtige oder falsche Vorhersage gemacht wurde. Dank der vielen Übungsdaten lassen sich heute sehr viel größere und tiefere Netze trainieren als noch vor einigen Jahren. Während früher ein berühmter Computer-Vision-Datensatz aus 256 Bildern und sein Nachfolger aus 1000 Bildern bestand, gibt es heute Datensätze mit einer Million gelabelter Bilder - also solche, auf denen Menschen markiert haben, was darauf zu sehen ist. Aber die Netze haben auch entscheidende Haken: "Man kann bei neuronalen Netzen schwer nachvollziehen, wie sie zu einer Entscheidung kamen", sagt Hamprecht. Zudem beruhe der Entwurf neuronaler Netze auf einer großen Willkür: Bei der Entscheidung, wie viele Lagen mit wie vielen Neuronen genutzt werden sollten, beruhe vieles auf Bauchgefühl oder auf Ausprobieren. Die Entwickler testen verschiedene Varianten und schauen, wann das beste Ergebnis entsteht. Erklären können sie ihre Entscheidung nicht. "Dieses Rumprobieren gefällt mir nicht", sagt Hamprecht, "ich gehe den Dingen lieber auf den Grund.""

Date

6. 2.2018 19:28:39

Geiß, D.: Patentinformation - ein Werkzeug für die Wirtschaft : PATLIB 2010 in Dresden (2010) 0.06

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Abstract: Die diesjährige Arbeitstagung der Europäischen Patentbibliotheken fand vom 31. Mai bis zum 3. Juni 2010 in Dresden statt und stand unter dem Motto: PATLIB 2010 - Patent Information - a Business tool. Veranstalter waren das Europäische Patentamt in enger Zusammenarbeit mit dem Deutschen Patentamt und der Technischen Universität Dresden. Rund 250 Teilnehmer von 180 Patentbibliotheken aus 28 Ländern waren nach Dresden gekommen, um die Kooperation mit dem Amt und den Partnern weiter zu festigen, die zukünftige Entwicklung im Zeichen der Erweiterung ihrer Dienstleistungen und deren Qualitätsstandards zu diskutieren und aus Beispielen zu lernen, wie in Zukunft die Dienstleistungen noch effizienter gestaltet werden können.
Date: 26. 8.2010 13:22:18

Lembke, G.; Leipner, I.: ¬Die Lüge der digitalen Bildung : warum unsere Kinder das Lernen verlernen (2018) 0.06

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Classification: MBL 22
RSWK: Kind / Lernen / Lüge / Säugling (maschinell ermittelt)
SSD: MBL 22
Subject: Kind / Lernen / Lüge / Säugling (maschinell ermittelt)

Lernen und Gedächtnis : Dossier (2017) 0.06
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Abstract

Bittet man Erwachsene, von Ereignissen in ihrem Leben zu erzählen, die sie geprägt haben, berichten sie für gewöhnlich von solchen zwischen ihrem 15. und 30. Lebensjahr. Psychologen nennen diesen Effekt Erinnerungshügel. Die Erklärung: Neues und Einmaliges merken wir uns besser als Alltägliches. Und Jugendliche und junge Erwachsene machen eben besonders viele neue Erfahrungen. Doch wie wird aus einem Erlebnis eine Erinnerung? Das verstehen Neurowissenschaftler inzwischen immer besser. An dieser Meisterleistung des Gehirns ist eine Vielzahl von Hirnarealen beteiligt. In den für dieses Heft ausgewählten Artikeln geben Experten Hilfestellungen und Einblicke zu den Themen Lernen, Erinnern und Vergessen.

Content

Inhalt: Geistesblitze - u. a. Abschiedsfotos erleichtern das Ausmisten - Betrunkene Zeugen - Träumende Mäuse - Amnesie per Genschalter - Unterdrückte Erinnerung (S.6) / Wie wir besser lernen - Bewährte Techniken, goldene Faustregeln: Wie Sie im Alltag erfolgreich neues Wissen erwerben (S.10) / Schnelles Wissen - Was bringt Hirnjogging? Nutzen wir nur einen Bruchteil unserer Hirnkapazität? Können wir im Schlaf lernen? Populäre Irrtümer über Lernen und Gedächtnis (S.17) / Ein Billie für alle Fälle - Virtuelle Agenten wie "Billie" sollen gemäß den Erkenntnissen der Lernforschung das Vokabelpauken erleichtern - mit Gesten (S.20) / Schmidt-Borcherding, F.: Gute Frage: Merken wir uns von Hand notierte Dinge besser als getippte? - Ist es für das Erinnern hilfreich, in der Vorlesung mitzuschreiben? Und wenn ja, lieber per Hand oder mit dem Laptop? (S.26) / Kopf schlägt Körper - Johannes Mallow leidet an unheilbarem Muskelschwund. Heute gilt er als einer der besten Gedächtnissportler der Welt (S.28) / Interview: Vokabellernen mit Rosenduft - Der Neurowissenschaftler Jan Born von der Universität Tübingen untersucht, wie Schlaf das Gedächtnis unterstützt (S.36) / Der Stoff, aus dem Erinnerungen sind - Manche Erlebnisse brennen sich geradezu in unser Gedächtnis ein. Was passiert dabei im Gehirn? (S.40) / Die neuronale Zeitmaschine - Dank neuer Methoden haben Hirnforscher die physiologischen Grundlagen unserer Erinnerungen entschlüsselt (S.48) / Infografik: Der lange Weg zur Erinnerung - Jeden Tag strömt eine gigantische Vielfalt von Reizen auf uns ein - doch nur ein Bruchteil davon hinterlässt langfristig Spuren im Gehirn (S.54) / Loftus, E.: Dem Gedächtnisschwindel auf der Spur - Erinnerungen sind oft trügerisch, die berühmte Psychologin prüft die Glaubwürdigkeit von Zeugen vor Gericht (S.56) /

Footnote

Vgl. auch: http://www.spektrum.de/inhaltsverzeichnis/lernen-und-gedaechtnis-gehirn-und-geist-dossier-4-2017/1433544.

Schaat, S.: Von der automatisierten Manipulation zur Manipulation der Automatisierung (2019) 0.06

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Content: "Wir kennen das bereits von Google, Facebook und Amazon: Unser Internet-Verhalten wird automatisch erfasst, damit uns angepasste Inhalte präsentiert werden können. Ob uns diese Inhalte gefallen oder nicht, melden wir direkt oder indirekt zurück (Kauf, Klick etc.). Durch diese Feedbackschleife lernen solche Systeme immer besser, was sie uns präsentieren müssen, um unsere Bedürfnisse anzusprechen, und wissen implizit dadurch auch immer besser, wie sie unsere Bedürfniserfüllung - zur Konsumtion - manipulieren können."
Date: 19. 2.2019 17:22:00

Becker, R.: Machine / Deep Learning : wie lernen künstliche neuronale Netze? (2017) 0.05
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Abstract

Ein wichtiges Merkmal von Systemen mit künstlicher Intelligenz ist die Fähigkeit, selbständig zu lernen. Anders als bei klassischer Software, die Probleme und Fragen auf Basis von vorher festgelegten Regeln abarbeitet, können selbstlernende Machine Learning Algorithmen die besten Regeln für die Lösung bestimmter Aufgaben selber lernen. In diesem Artikel wird am Beispiel von künstlichen neuronalen Netzen erklärt, was "lernen" in diesem Zusammenhang heißt, und wie es funktioniert. Ein künstliches neuronales Netz besteht aus vielen einzelnen Neuronen, die meistens in mehreren miteinander verbundenen Schichten (Layern) angeordnet sind. Die Zahl der Layer bestimmt unter anderem den Grad der Komplexität, den ein künstliches neuronales Netz abbilden kann. Viele Layer machen ein neuronales Netz "tief" - daher spricht man in diesem Zusammenhang auch vom Deep Learning als einer Unterkategorie des Machine Learning (Maschinenlernen bzw. maschinelles lernen).

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