Verfügbarkeit: Smart Innovation durch Natural Language Processing

Smart Innovation durch Natural Language Processing: mit Künstlicher Intelligenz die Wettbewerbsfähigkeit verbessern

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Bauer, Wilhelm 1957- (VerfasserIn), Warschat, Joachim 1949- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	München Hanser [2021]
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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS VORWORT ........................................................................................... V 1 INNOVATION - DER MOTOR DER WIRTSCHAFT .................................... 3 WILHELM BAUER, JOACHIM WARSCHAT 1.1 WO STEHEN WIR? ........................................................................................... 5 1.2 WO GEHEN WIR HIN? ..................................................................................... 9 1.3 DER AUFBAU DES BUCHS ............................................................................... 14 2 DER MENSCH IM INNOVATIONSPROZESS ....................................... 19 WILHELM BAUER, JOACHIM WARSCHAT, ANTONINO ARDILIO 2.1 CREALYTIC ..................................................................................................... 19 2.2 KREATIVITAETS-UND INNOVATIONSMETHODEN .................................................. 20 3 TECHNOLOGIE ALS INNOVATIONSTREIBER ......................................... 27 WILHELM BAUER, JOACHIM WARSCHAT, ANTONINO ARDILIO 3.1 TECHNOLOGIEN TREIBEN INNOVATIONEN .......................................................... 27 3.2 IN FUNKTIONEN DENKEN ............................................................................... 28 3.3 TECHNOLOGIESYSTEME, VERNETZTE FUNKTIONEN ............................................ 31 3.4 WELCHE ROLLE SPIELEN LEISTUNGSPARAMETER? .............................................. 34 4 WAS WILL DER KUNDE? ............................................................... 39 WILHELM BAUER, JOACHIM WARSCHAT, ANTONINO ARDILIO 4.1 WELCHE FUNKTIONEN SIND DEM NUTZER WICHTIG? ........................................ 39 4.2 WAS BIETEN DIE TECHNOLOGIEN? ................................................................... 44 5 DIE DATENFLUT ........................................................................... 47 WILHELM BAUER, JOACHIM WARSCHAT 5.1 RASANTES WACHSTUM DES WELTWEITEN WISSENS .......................................... 47 5.2 VISIBLE UND INVISIBLE WEB .......................................................................... 48 5.3 WAS SIND VERLAESSLICHE QUELLEN? .................................................................. 51 6 METHODEN DER KUENSTLICHE INTELLIGENZ ...................................... 55 JOACHIM WARSCHAT, MATTHIAS HEMMJE, MICHAEL SCHMITZ, ANTONINO ARDILIO 6.1 WAS IST KUENSTLICHE INTELLIGENZ? ................... 56 6.2 DREI GRUNDLEGENDE AUFGABEN DES MASCHINELLEN LERNENS ...................... 60 6.2.1 REGRESSION ...................................................................................... 61 6.2.2 KLASSIFIKATION ................................................................................ 62 6.2.3 CLUSTERANALYSE ................................................................................ 62 6.3 SPRACHE VERSTEHEN (NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)) ...................... 63 6.3.1 TEXTAUFBEREITUNG (PREPROCESSING) ................................................ 66 6.3.2 MIT WORTEN RECHNEN - VEKTORISIERUNG VON TEXTEN .................... 72 6.3.3 GENERATIVE UND DISKRIMINATIVE MODELLE AM BEISPIEL TOPIC MODELING .............................................................................. 79 6.4 NLP UND DEEP LEARNING ............................................................................ 82 6.4.1 LERNFORMEN .................................................................................... 83 6.4.1.1 UEBERWACHTES LERNEN/SUPERVISED LEARNING ................ 83 6.4.1.2 UNUEBERWACHTES LERNEN/UNSUPERVISED LEARNING ........ 84 6.4.1.3 TEILUEBERWACHTES LERNEN/SEMISUPERVISED LEARNING ... 84 6.4.1.4 SELBSTUEBERWACHTES LERNEN/SELFSUPERVISED LEARNING .. 85 6.4.1.5 LERNEN DURCH BELOHNUNG/REINFORCEMENT LEARNING ... 85 6.4.2 BEWERTUNG DER PROGNOSEWERTE .................................................... 88 6.4.3 STATISTISCHE METHODEN UND NEURONALE NETZE .............................. 91 6.4.3.1 HIDDEN-MARKOV-MODELL (HMM) .............................. 92 OE.4.3.2 CONDITIONAL RANDOM FIELDS (CRF) ............................... 94 OE.4.3.3 RANDOM FOREST ........................................................ 95 OE.4.3.4 MULTILAYER PERCEPTRON NETZE (MLP) ............................. 96 OE.4.3.5 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN) ....................... 104 6.4.3.OE RECURRENTE NEURONALE NETZE (RNN) ...................... 107 6.4.3.7 LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) UND GATED RECURRENT UNIT (GRU) .......................................... 108 OE.4.3.8 TRANSFORMER ................................................................... 111 OE.4.3.9 BERT UND SEINE VERWANDTEN ....................................... 118 6.4.4 ARBEITEN MIT NEURONALEN NETZEN .................................................. 136 6.4.4.1 HYPERPARAMETER ............................................................. 136 OE.4.4.2 NLP-TOOLS ....................................................................... 143 OE.4.4.3 HARDWARE FUER NLP ......................................................... 145 6.4.5 NLP-AUFGABEN ............................................................................... 148 6.4.5.1 NAMED ENTITY RECOGNITION (NER) .................................. 148 OE.4.5.2 SENTIMENT-ANALYSE (EMPFINDUNGSANALYSE) ................. 156 OE.4.5.3 TEXTZUSAMMENFASSUNG (SUMMARIZATION) ................... 158 OE.4.5.4 TOPIC MODELLING UND TOPIC-KLASSIFIKATION ................... 162 OE.4.5.5 FRAGE & ANTWORT ............................................................. 165 OE.4.5.6 SUCHMASCHINE ............................................................... 166 6.5 SYMBOLISCHE KL-SYSTEME ........................................................................... 168 6.5.1 SEMANTIK ....................................................................................... 169 6.5.2 WISSENSREPRAESENTATION ................................................................ 170 6.5.3 TOOLS FUER DIE WISSENSBASIERTE MODELLIERUNG .............................. 173 6.5.4 KL-VERFAHREN (SYMBOLISCH) ZUR ERMITTLUNG VON TECHNOLOGIEN UND ANWENDUNGEN ....................................................................... 175 6.5.4.1 FUNKTIONSBASIERTE FORMULIERUNG DES INFORMATIONSBEDARFS ...................................................... 175 OE.5.4.2 FUNKTIONSPROFILE .............................................................. 178 OE.5.4.3 AUTOMATISIERTE ERMITTLUNG VON FUNKTIONSPROFILEN .... 180 6.5.4.4 SUCHE NACH TECHNOLOGIENAMEN ..................................... 183 6.6 HYBRIDE SYSTEME (SYMBOLISCH & SUBSYMBOLISCH) .................................... 185 7 KL IN DER PRAXIS ......................................................................... 189 WILHELM BAUER, JOACHIM WARSCHAT 7.1 KL-PROJEKTE ................................................................................................. 189 7.2 KI IM UNTERNEHMEN ................................................................................... 192 8 EXTRAKTION VON PROBLEMSTELLUNG UND LOESUNG AUS PATENTEN MIT NEURONALEN NETZEN ........................................................... 195 LUKAS HELLER, JOACHIM WARSCHAT 8.1 AUFGABENSTELLUNG ........................................................................................ 195 8.2 KONZEPTE, METHODEN UND MODELLE ............................................................ 195 8.2.1 INVENTIVE DESIGN METHOD .............................................................. 196 8.2.2 NEURONALE NETZE ALS NLP-WERKZEUGE .......................................... 198 8.2.3 TEXTVEKTORISIERUNG ........................................................................ 198 8.2.4 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS .................................................. 200 8.2.5 LSTM .............................................................................................. 201 8.2.6 ATTENTION BASED NEURAL NETWORKS ................................................ 202 8.3 MODELLENTWICKLUNG .................................................................................... 204 8.3.1 DATENGRUNDLAGE ............................................................................ 204 8.3.2 NETZSTRUKTUR .................................................................................. 205 8.3.3 OPTIMIERUNGSPARAMETER UND TRAININGSDURCHLAEUFE .................... 206 8.3.4 REFERENZWERT FUER DIE ERGEBNISSE .................................................. 207 8.3.5 ERGEBNIS .......................................................................................... 207 8.4 MODELLANWENDUNG ...................................................................................... 209 8.4.1 VERGLEICH MIT EXPERTENKLASSIFIZIERUNG ........................................ 209 8.4.2 ANWENDUNG AUF ANDEREN PATENTBEREICH ...................................... 211 8.4.3 VERGLEICH DER MODELLE .................................................................. 215 8.4.4 ANWENDUNGDESSYSTEMS .............................................................. 216 8.4.4.1 ANWENDUNG AUF BEISPIELPATENT ...................................... 216 8.4.4.2 PROTOTYP EINES PATENTANALYSETOOLS ................................ 217 9 ARGUMENTATIONSUNTERSTUETZUNG DURCH EMERGENTES WISSEN IN DER MEDIZIN ........................................................................... 219 CHRISTIAN NAWROTH, ALEXANDER DUTTENHOEFER, MATTHIAS HEMMJE 9.1 EINLEITUNG UND DEFINITIONEN ...................................................................... 219 9.2 VORSTUDIEN .................................................................................................... 221 9.3 SYSTEMARCHITEKTUR ...................................................................................... 225 9.4 KONZEPTION DES MEDIZINISCHEN EMERGING ARGUMENT EXTRACTOR (MEDIZINISCHER EAX) .................................................................................. 229 9.5 PROOF-OF-CONCEPT-SYSTEM ............................................................................ 230 9.6 EVALUATION ................................................................................................... 232 9.7 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK .............................................................. 234 10 FUNKTIONSSEMANTISCHE REPRAESENTATION VON 3D-TECHNOLOGIEN FUER DIAGNOSTISCHE ROENTGENSYSTEME ......................................... 237 STEFAN TRAPP 10.1 EINLEITUNG .................................................................................................. 237 10.2 3D-SZENEN ZUR AUTOMATISCHEN POSITIONIERUNG DIAGNOSTISCHER ROENTGENSYSTEME ......................................................................................... 238 10.3 NLP FUER DIE TECHNOLOGIEFRUEHAUFKLAERUNG .................................................. 241 10.4 TECHNOLOGIESUCHE ALS NAMED-ENTITY-RECOGNITION-AUFGABE .................... 244 10.5 ANALYSE DER 3D-TECHNOLOGIE FUER ROENTGENSYSTEME .................................... 247 10.6 FUNKTIONSANALYSE ....................................................................................... 247 10.7 ONTOLOGIE ZUR REPRAESENTATION DER 3D-TECHNOLOGIE ................................. 249 10.8 SKIZZE EINER TECHNOLOGIESUCHE MIT BERT QUESTION ANSWERING ........... 250 10.9 WAHL DER 3D-SENSOR-TECHNOLOGIE 251 10.10 FAZIT UND AUSBLICK .................................................................................. 252 11 AUTOMATISCHE ABSCHAETZUNG VON TECHNOLOGY UND MARKET READINESS ............................................................ 253 TOBIAS ELJASIK-SWOBODA, CHRISTIAN RATHGEBER, RAINER HASENAUER 11.1 EINLEITUNG ................................................................................................... 253 11.2 TRIPLE BOTTOM LINE ..................................................................................... 253 11.2.1 WAS IST READINESS ..................................................................... 254 11.2.2 MARKT-UND TECHNOLOGIEBEREITSCHAFT ............................................ 255 11.2.3 AI-BEREITSCHAFT ............................................................................. 256 11.2.4 DER AUTOMATISIERTE INNOVATIONSCOACH .......................................... 258 11.3 WIE FUNKTIONIERT DIE READINESSNAVIGATOR AI? ..................................... 259 11.4 WIE GUT FUNKTIONIERT DIE READINESSNAVIGATOR AI? ............................... 264 11.5 WIE MAN AI DAZU MOTIVIERT, BESSER ZU FUNKTIONIEREN ............................ 266 11.6 FAZIT ............................................................................................................. 267 12 TECHNOLOGIEERMITTLUNG UND -UMSETZUNG MIT CREALYTIC BEI EINEM MITTELSTAENDISCHEN UNTERNEHMEN ............................ 269 ANTONINO ARDILIO, LUKAS KEICHER 12.1 UNTERNEHMEN .............................................................................................. 269 12.2 HERAUSFORDERUNG ........................................................................................ 269 12.3 ZIEL ................................................................................................................ 272 12.4 METHODISCHES VORGEHEN ............................................................................ 273 12.4.1 DESIGN-THINKING-PHASE 1: VERSTEHEN (GEMEINSAMES VERSTAENDNIS SCHAFFEN ) .................................................................. 275 12.4.2 DESIGN-THINKING-PHASE 2: BEOBACHTEN (KUNDENBEDUERFNISSE VERSTEHEN ) .................................................................................... 277 12.4.3 DESIGN-THINKING-PHASE 3: DEFINIEREN (GENAUE BESCHREIBUNG DES PROBLEMS ) .............................................................................. 278 12.4.4 DESIGN-THINKING-PHASE 4: IDEENFINDUNG (GENERIERUNG VON LOESUNGSIDEEN ) .............................................................................. 281 12.5 TECHNISCHE VORGEHENSWEISE ...................................................................... 282 12.6 ERGEBNIS ...................................................................................................... 285 13 WISSENSBASIERTE PRODUKTIONSPLANUNG FUER INTELLIGENTE PRODUKTIONSUMGEBUNGEN .........................................................287 BENJAMIN GERNHARDT, TOBIAS VOGEL, MATTHIAS HEMMJE 13.1 AUSGANGSPUNKT .......................................................................................... 287 13.2 EINLEITUNG UND MOTIVATION ........................................................................ 288 13.3 HINTERGRUND UND STAND DER WISSENSCHAFT UND TECHNIK .......................... 290 13.4 MODELLIERUNG DER KPP-ONTOLOGIE .............................................................. 292 13.5 VERBLEIBENDE HERAUSFORDERUNGEN ............................................................ 294 13.6 VORGESCHLAGENER ANSATZ ............................................................................ 295 13.7 VERWANDTE ARBEITEN .................................................................................... 296 13.8 INTEGRATIONSKONZEPT .................................................................................... 297 13.9 PROOF-OF-CONCEPT-SZENARIEN ........................................................................ 299 13.10 FAZIT ............................................................................................................. 299 14 TECHNOLOGY INTELLIGENCE - TECHNOLOGIEFRUEHAUFKLAERUNG MIT STATISTISCHEN VERFAHREN UND NEURONALEN NETZEN ..................... 301 FRANCK K. ADJOGBLE, JOACHIM WARSCHAT 14.1 EINFUEHRUNG ................................................................................................. 301 14.2 MOTIVATION UND KONTEXT AM BEISPIEL VON ELEKTROAUTOS .......................... 302 14.3 VERBRAUCHERMEINUNGEN UND DIE DYNAMIK DER MAERKTE .......................... 302 14.4 ELEKTROFAHRZEUGE UND IHRE TECHNOLOGISCHEN MERKMALE .......................... 303 14.5 DIE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) .................................................... 303 14.6 TECHNOLOGY FORECASTING MIT DER DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (TFDEA) . 308 14.7 TECHNOLOGIEFRUEHAUFKLAERUNG MIT NEURONALEN NETZEN .............................. 311 14.7.1 DIE REGRESSIONSANALYSE ALS FUNKTION DER RATE OF CHANGE ........ 311 14.7.2 BERECHNUNG DER DYNAMIC-RATE-OF-CHANGE MIT EINEM NEURONALEN NETZWERK .................................................................... 315 14.8 ANWENDUNG DES VERFAHRENS AM BEISPIEL ELEKTROAUTO ............................ 316 14.8.1 AUFTEILUNG DER FUNKTIONALITAETEN IN MODELLE .............................. 316 14.8.2 DAS SETUP MODELL ......................................................................... 316 14.8.3 DAS PRAEDIKTION MODELL ................................................................. 319 14.8.4 ADAPTION MODELL DURCH NEURONALES NETZWERK ............................ 324 14.9 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK ............................................................. 328 15 LITERATURVERZEICHNIS ................................................................. 331 LITERATUR ..................................................................................................... 331 LINKS ........................................................................................................... 350 16 INDEX ........................................................................................ 351 17 DIE AUTOREN ...............................................................................355
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