Glossar

Computational Intelligence: numerische Intelligenz. Unter dem Begriff CI werden drei Wissenschaftsbereiche zusammengefasst, die sich insbesondere für die Behandlung sehr komplexer Systeme eignen, die mit klassischen Methoden nur schwer analysierbar sind. Dies sind die Bereiche:

  • Neuronalen Netze
  • Evolutionären Algorithmen
  • Fuzzy Systeme.

CI: siehe Computational Intelligence

Fraktion der braunen Cordhosen mit blauen Hemden: Ein geflügelter Ausdruck bei Fa. Siemens für Informatiker, die von Open Source träumen und für die Software Nichts kosten darf, um verwendet zu werden. Sie tingeln von einer Installationsparty zur nächsten, notfalls wird ein fehlendes Programm "mal eben selbst" geschrieben, aber wenig verkäuflicher Output produziert.

Fuzzy-Logik (FL): Unscharfe Logik, die es ermöglicht nicht nur 0 oder 1, sondern alle Zwischenwert von 0 bis 1 logisch richtig zu verarbeiten. Fuzzy-Systeme können sehr einfach Expertenwissen in einem Regelwerk aufnehmen und wiedergeben. Siehe auch: Link

Neuronale Netze (NN) [engl.: neuronal networks]: sind informationsverarbeitende Systeme in der Biologie, die aus einer großen Anzahl einfacher Einheiten (Zellen, Neuronen) bestehen, die sich Informationen in Form der Aktivierung der Zellen über gerichtete Verbindungen (connenctions, links) zusenden. Unser Gehirn und Nervensystem besteht aus Neuronalen Netzen. Siehe auch: http://de.wikipedia.org/wiki/Neuronales_Netz

Künstliche Neuronale Netze (KNN): Netze nach dem Vorbild der Natur mit einfachen Funktionseinheiten (Neuronen) und gerichteten Verbindungen mit veränderbaren Gewichte. Können Sachverhalte, z.B. math. Beziehungen oder Kurven oder wertemäßige Zusammenhänge aus Trainingsdaten lernen. Siehe auch: Link

Kognition (lat. cognoscere: „erkennen“): ist die von einem verhaltenssteuernden Subsystem (bei höher entwickelten Lebewesen das Gehirn) ausgeführte Informationsumgestaltung. Kognition ist ein uneinheitlich verwendeter Begriff, mit dem auf die Informationsverarbeitung von Menschen und anderen Systemen Bezug genommen wird. Oft ist mit „Kognition“ das Denken in einem umfassenden Sinne gemeint. Auch wenn viele kognitive Prozesse im Menschen bewusst sind, haben „Kognition“ und „Bewusstsein“ nicht die gleiche Bedeutung. So können bestimmte Prozesse im Menschen unbewusst und dennoch kognitiv sein, ein Beispiel hierfür ist das unbewusste Lernen.

Kognitive Systeme: Systeme, die Informationen nach dem Vorbild Mensch verarbeiten (siehe auch Kognition).

Evolutionäre Algorithmen (EA): Algorithmen, die es ermöglichen Optimierungen nach dem Vorbild der Natur (Charles Darwin) vorzunehmen. Eignen sich für die Optimierung aller Lösungen aus Problemstellungen des täglichen Lebens. Siehe auch: Link

Genetische Algorithmen (GA): Genetische Algorithmen (GA) sind Algorithmen, die auch nicht analytisch lösbare Probleme behandeln können, indem sie wiederholt verschiedene „Lösungsvorschläge“ generieren, dabei verändern sowie miteinander kombinieren und einer Auslese unterziehen, so dass diese Lösungsvorschläge den gestellten Anforderungen immer besser entsprechen. Siehe auch: Link

AFM: Rasterkraftmikroskop; seltener Atomkraftmikroskop (engl. atomic/scanning force microscope; Abkürzungen AFM bzw. SFM; seltener RKM) ist ein spezielles Rastersondenmikroskop. Es ist ein wichtiges Werkzeug in der Oberflächenchemie und dient zur mechanischen Abtastung von Oberflächen und der Messung atomarer Kräfte auf der Nanometerskala.

Computer Vision: frei übersetzt: "Computer-Sehvermögen" kann stehen für Maschinelles Sehen, das Forschungsgebiet, das Robotern / Computern Sehvermögen beibringt Link

CV: siehe Computer Vision

PTM: Photonen-Tunnel-Mikroskop

SONM: Simultanes optisches Nahfeldmikroskop, dieser Begriff wurde als Synonym für PTM eingeführt, da es sich im Gegensatz zu anderen etablierten Nahfeld-Verfahren (AFM, SNOM), um kein rasterndes, sondern ein simultanes, unmittelbar bildgebendes Verfahren handelt.

TSD: Transducer

Aus- und Weiterbildung

ECTS: Kreditpunkte für ein Master-Studium in Europa für erfolgreiche Teilnehmer an der Schulung und Weiterbildung im Bereich CV&CI. Voraussetzung sind ein akademischer Abschluss der Fachrichtungen Informatik oder Ingenieurwissenschaften oder Mathematik oder Wirtschaftsingenieurwesen einer europäischen Hochschule und mindestens 2 Jahre Berufspraxis. Damit wird der Weiterbildungskurs als Hochschul-Lehrveranstaltung anerkannt.

Anwendungen

Data Mining: Suche nach Wissen in Datenbeständen mit konventionellen Suchverfahren oder Computational Intelligence.

Regler: Automatisierungseinrichtung, die einen permanenten Vergleich zwischen Soll- und Istwert oder Führungs- und Regelgröße durchführt, mit dem Ziel dies ständig in Übereinstimmung zu bringen, so dass möglichst keine Regeldifferenz auftritt. Basis für die Automatisierung.

Wissensmanagement: Eine Technik, um Wissen aus vorhandenen geordneten Datenbeständen, z.B. alle Dokumente eines Unternehmens oder alle Beiträge in einer elektronischen Fachzeitschrift, zu verdichten.

Computer Vision

Computational Intelligence (Fuzzy-Systeme, Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen)