DAS. Einführung in den (Constraint) Konnektionismus für Studierende der Sozialwissenschaften

Für Studierende der Sozialwissenschaften ist der Einstieg in den Umgang mit technischen und/oder mathematischen Werkzeugen wie Neuronalen Netzen häufig schwierig. Da aber Neuronale Netze ein wichtiger Teil der Kognitionswissenschaften sind, ist es auch für Studierende der Sozialwissenschaften wichtig, über basales Wisse auf diesem Gebiet zu verfügen. Der Kurs, der in diesem Artikel beschrieben wird, verwendet das Simulationstool DAS, ein Programm zur Modellierung und Visualisierung Neuronaler Netze. Im Kurs lernen die Studierenden, einfache Neuronale Netze zu verstehen und selbst zu erstellen. Die Veranstaltung findet in Kleingruppen statt, in denen den Studenten zunächst Grundlagenwissen in der Theorie Neuronaler Netze vermittelt wird, das sie dann in der darauffolgenden Übungsphase anhand des Simulationsprogramm erproben und verfestigen können. (DIPF/Orig.

Künstliche Neuronale Netze : Einordnung, Klassifikation und Abgrenzung aus betriebswirtschaftlicher Sicht

In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research (OR) und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen \u27intelligente\u27 Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus. Das vorliegende Arbeitspapier soll eine grundlegende Einordnung und Klassifikation von KNN vornehmen und damit einen Einstieg in die Thematik ermöglichen. Zunächst werden KNN als intelligente Informationssysteme im wissenschaftlichen Umfeld der Kognitionswissenschaften, des Konnektionismus und der Künstlichen Intelligenz positioniert. Nach der Darstellung des historischen Hintergrundes werden KNN aufgrund ihrer immanenten Eigenschaften und betriebswirtschaftlichen Anwendungsbereichen klassifiziert, um sodann mit der Beschreibung anderer potentieller Verfahren für Intelligente Informationssysteme der wissenschaftlichbegrifflichen Einordnung von KNN eine inhaltliche Abgrenzung hinzuzufügen

Kriterien zur Auswahl konnektionistischer Verfahren für betriebliche Probleme

In einem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Forschungsvorhaben werden die Anwendbarkeit und die Qualität konnektionistischer Lösungsansätze für betriebswirtschaftliche Problemstellungen untersucht. Neben der Konzeption und Realisierung spezifischer Anwendungen stellt die Bereitstellung von Hilfsmitteln, die eine Zuordnung konnektionistischer Verfahren zu betrieblichen Problemen und umgekehrt erlauben, einen Arbeitsschwerpunkt dar. Zu diesem Zweck wird ein Ansatz zur Abbildung betrieblicher Problemstellungen auf neuronale Netze auf Basis einer mehrstufigen Klassifikation erarbeitet und beschrieben. Die Klassifikationskriterien werden gebräuchlichen Kategorisierungen betrieblicher Problemstellungen und neuronaler Netze entnommen. Zusätzlich werden in einer projektbegleitenden Literaturrecherche bereits existierende Anwendungen neuronaler Netzwerke analysiert und die Ergebnisse der Analyse zur Evaluierung der gewählten Kategorisierung herangezogen.<br/

Künstliche Neuronale Netze : Aufbau und Funktionsweise

Herkömmliche Computer erledigen exakt berechenbare, routinehafte Aufgaben schneller und zuverlässiger als der Mensch. Einige typisch menschliche Fähigkeiten (z. B. die Gesichtserkennung) stellen die konventionelle Informationsverarbeitung dagegen vor große Schwierigkeiten. Herkömmliche Algorithmen scheitern, sobald die vorausgesetzte Bildqualität nicht gegeben ist. Der Mensch erkennt dagegen Gesichter problemlos auch unter erschwerten Bedingungen (Dunkelheit, Nebel). Es liegt also nahe zu fragen, nach welchen Prinzipien das menschliche Gehirn organisiert ist und auf welche Weise es die sensorischen Informationen der Sinne verarbeitet. Vor diesem Hintergrund ist die Entwicklung Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) zu sehen: KNN imitieren die Organisations- und Verarbeitungsprinzipien des menschlichen Gehirns. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht stellen KNN neue Problemlösungsverfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dar, die das ökonomische Modellierungsinstrumentarium erweitern und sich besonders für komplexe, nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen. Gegenüber traditionellen Verfahren aus der Statistik und dem Operations Research zeichnen sich KNN durch Lernfähigkeit, Fehlertoleranz, Robustheit und Generalisierungsfähigkeit aus. Betriebliche Anwendungsfelder finden sich insbesondere in den Bereichen Prüfung und Beurteilung, Prognose, Klassenbildung und Optimierung. Der vorliegende Beitrag soll praxisorientiert einen †berblick über den Aufbau und die Funktionsweise von KNN geben und damit einen Einstieg in die Thematik ermöglichen. Ausgehend von den biologischen Grundlagen werden die statischen und dynamischen Kernkomponenten von KNN definiert und die prinzipiellen Informationsverarbeitungsprozesse erläutert. Ein Überblick über die typischen Eigenschaften von KNN bildet den Abschluß des Beitrags

Neuronale Netze für betriebliche Anwendungen: Anwendungspotentiale und existierende Systeme

Der vorliegende Arbeitsbericht zeigt eine Auswahl neuronaler Netze für betriebliche Anwendungen. Aufbauend auf der Vorstellung einiger Systeme wird sowohl vom konkreten Anwendungsgebiet als auch von der konkreten Architektur des neuronalen Netzes abstrahiert, um so ein Übertragen der Erkenntnisse auf andere, ähnlich gelagerte Anwendungsprobleme zu ermöglichen. Anhand der abstrahierten Beschreibung ist es möglich, neue betriebliche Anwendungspotentiale neuronaler Netze aufzudecken. Dazu wird überprüft, inwieweit eine neue, potentielle Anwendung denselben Kriterien genügt. Aufgrund der Analogien erhält man neben einer Machbarkeitsstudie ggf. bereits Hinweise auf die geeignete Wahl eines Netzwerktyps und der zugehörigen Netzwerkparameter für das neue Anwendungsproblem

Schumpeterian Dynamics and Financial Market Anomalies

In this paper we try to put together both the dynamics of the endogenous evolution of an industry and the corresponding dynamics on the capital market. The first module of our modelling efforts is the endogenous evolution of the industry based on the micro-behaviour of boundedly rational agents. They strive to undertake entrepreneurial actions and found new firms. Thereby, the role of knowledge diffusion is emphasized. The second module, the capital market module, will also be represented by boundedly rational agents. They read the data of the real side of the economy – induced by the real economy module – interact with other investors and eventually derive their investment decisions. The cognitive process will be modelled using a neural network approach.neural networks, financial markets, entrepreneurship, endogenous evolution