Einführung hinzugefügt

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Acronyms.tex

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 % list of acronyms
 %%
 \begin{acronym}
-    \acro{example}[EXMPL]{example of an acronym}
+    \acro{KI}{Künstliche Intelligenz}
+    \acro{AI}{Artificial Intelligence}
+    \acro{ML}{Machine Learning}
+    \acro{MI}{Maschinelle Intelligenz}
 \end{acronym}

Content.tex

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+\input{chapters/Einführung.tex}
+\input{chapters/Agenten.tex}

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+\chapter{Intelligente Agenten}

chapters/Einführung.tex

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+\chapter{Einführung}
+    \section{Was ist Intelligenz?}
+        \say{Ganz kurz zusammengefasst ist Intelligenz die Fähigkeit zum (logischen) Denken.
+        [...]
+        Intelligenz ist also erstens die Fähigkeit zum schnellen und effektiven Problemlösen und zweitens die Fähigkeit, die Erkenntnisse auf andere Situationen zu übertragen}
+    
+    \section{Was ist \acf{KI}?}
+        \say{Die künstliche Intelligenz (engl. \ac{AI}) [...] ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens befasst.
+        Dieses geschieht durch Simulation mit Hilfe künstlicher Artefakte, gewöhnlich mit Computerprogrammen auf einer Rechenmaschine.}
+
+        \subsection{Starke \ac{KI}/ Artificial General Intelligence}
+            \say{Unter einer starken \acl{KI} versteht man im allgemeinen alle Ansätze, die versuchen, den Menschen bzw. die Vorgänge im Gehirn abzubilden und zu imitieren.}
+
+        \subsection{Schwache \ac{KI}/ Narrow \acs{AI}}
+            Bei der \say{schwachen} \ac{KI} geht es nicht darum den Menschen zu immitieren.
+            Stattessen wird versucht \textbf{lernfähige} Algorithmen für einen abgegrenzte Problemstellung zu entwickeln.
+
+            \subsubsection{\acf{MI}}
+                Wenn man die \ac{KI} aus dem Blickwinkel der Ingenieurswissenschaften betrachtet,
+                stellt sie ein Werkzeug für die Erstellung \say{intelligenter Methoden} zum lösen der Probleme des täglichen Lebens dar.
+
+                \paragraph{Beispiele}
+                    \begin{itemize}
+                        \item Suchstrategien in Datenbanken
+                        \item Spracherkennung
+                        \item Übersetzungsprogramme
+                        \item intelligente Assistenzsysteme
+                    \end{itemize}
+
+                \paragraph{Aufgaben bei der Erstellung von \ac{MI}}
+                    \begin{enumerate}
+                        \item Problemidentifikation
+                        \item Entwurf einer geeigneten Darstellung
+                        \item Berücksichtigung der Einschränkungen
+                        \item Entwurf von Algorithmen
+                        \item Überprüfung der entworfenen Algorithmen durch Experimente
+                    \end{enumerate}
+
+    \section{Lernen durch Unterscheiden}
+        \begin{center}
+            \includegraphics[width=.6\textwidth]{lernen_durch_unterscheiden.png}\\
+            {\Huge\color{orange}Probleme bei unerwarteten Daten!}\\
+            \includegraphics[width=.6\textwidth]{lernen_durch_unterscheiden_fehlerquellen.png}
+        \end{center}
+
+        \subsection{Polanyi-Paradox}
+            Der Mensch versteht selber nicht, wie er in der Lage dazu ist Bilder zu unterscheiden.
+            Daher ist es für ihn schwer einen Algorithmus zu entwickeln, der ihn ersetzt.\\
+            \includegraphics[width = .6\textwidth]{polanyi_paradox.png}
+
+    \section{Problem Black-Box-Modelle}
+        Viele der heute entwickelten \ac{KI}-Modelle sind Black-Boxen.
+        Dies stellt ein Problem dar, da Menschen nicht in der Lage dazu sind die Funktionsweise des Modells zu bewerten.
+        Sie können lediglich das Verhalten auf Testdaten analysieren.

chapters/Einführung/Einführung.tex

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-\chapter{Einführung}

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-\part{Einführung}
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