PDF, 3310 KB - Institut für Wirtschaftsinformatik

Operations Research (OR) II
Fortgeschrittene
g
Methoden der Wirtschaftsinformatik
1. April 2009
Michael H. Breitner
[email protected]
02.04.2009
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1
Prof. Dr. Michael H. Breitner ([email protected]) © 2009
Institut für Wirtschaftsinformatik / Leibniz Universität Hannover
IWI-WWW: www.iwi.uni-hannover.de …
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Prof. Dr. Michael H. Breitner ([email protected]) © 2009
Institut für Wirtschaftsinformatik / Leibniz Universität Hannover
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WI und OR
angewandte Mathematik,
Natur- & Ingenieurwissenschaften
Zusatzgebiete
Wirtschaftsinformatik
Ope ations Research
Operations
Resea ch
BWL
praktische &
angewandte
Informatik
Wirtschaftsinformatik
andere Bereiche, z. B. Medizin,
Arbeitswissenschaften,
Psychologie & Pädagogik
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WI und OR
Psychologie
BWL (mit allen Teildisziplinen)
z. B.
• Softwareergonomie
• Einführung von
Anwendungssystemen
• Akzeptanz
z. B.
• Anwendungssysteme in
betrieblichen Funktionsbereichen und Prozessen
• Entscheidungslehre
• Virtuelle Unternehmen
Recht
z. B.
• Datenschutz
• Arbeitsrecht
• Urheberrecht
Wirtschaftsinformatik
Statistik
z. B.
• Qualitätskontrolle
• Marktforschung
• Prognoserechnung
• Data Mining
• Stochastische
Analyse
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Operations Research
Mathematik
Informatik
z. B.
• Datenbanken
• Systementwicklung
• Softwareengineering
• Grafische Datenverarbeitung
• Computer
p
in Produkten
• Künstliche Intelligenz
Medienwissenschaft
z. B.
• Medien für computergestützte
Weiterbildung (CBT, WBT)
• Elektronische Produktkataloge
• Gestaltung von WWW-Seiten
Nachrichtentechnik
z. B.
z. B.
z. B.
• Übertragungsverfahren für
• Modellierung
• Simulation
Multimedia
• Simulation
• Kryptologie
• Sicherheit beim elektronischen
• Produktionsplanung
• Künstliche Intelligenz
Zahlungsverkehr
• Logistikoptimierung
• Optimierung
• Standortplanung
• Hochleistungsrechnen
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Baum der Künstlichen Intelligenz
Künstliche Neuronale Netze
Spracherkennung & -synthese
Zeitreihenanalyse & -prognose
Automatische
Programmierung
Genetische
Algorithmen
Robotik
Bildverarbeitung
Expertensysteme
Verteilte
und HPC-KI
Fallbasiertes
Schließen
(Software-)Agenten
Fuzzy Logik
Philosophie Psychologie
Ingenieurwissenschaften
(Computer-)Linguistik
Wirtschaftswissenschaften
Informatik (Neuro-)Biologie Mathematik
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Was ist (natürliche) Intelligenz?
• D. Wechsler versteht unter Intelligenz die globale Befähigung
eines Individuums, zweckvoll zu handeln, vernünftig zu
denken und sich erfolgreich mit seiner Umwelt
auseinanderzusetzen
auseinanderzusetzen.
• P. R. Hofstätter definiert Intelligenz als Fähigkeit zum
Auffinden von Ordnungen und Regelhaftigkeiten im
überzufälligen Neben- und Nacheinander von Ereignissen.
• Intelligenz ist eine Begabung (oder eine Gruppe von
Begabungen), die Lebewesen in unterschiedlichem Maße
besitzen können.
• Intelligenz ist die Fähigkeit zur Lösung konkreter und
abstrakter Probleme sowie zur Bewältigung neuartiger
Situationen.
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Was ist (natürliche) Intelligenz?
• Intelligenz ist ein adaptiver Mechanismus aus niedrigeren
biologischen Gleichgewichtsprozessen, der die wechselseitige
Anpassung des Individuums an die Umwelt (Adaption,
Akkommodation) und die aktive Angleichung der Umwelt
an das Individuum (Assimilation) steuert.
• Der Aufbau der Intelligenz erweist sich dabei als fortschreitende Konstruktion von Operationssystemen mit
kognitiven Elementen und Verhaltensanteilen.
• IIntelligenz
t lli
[lat.
[l t „intellegentia“
i t ll
ti “ = Erkenntnisvermögen,
Ek
t i
ö
Verstand] ist eine komplexe Fähigkeit zu Leistungen, die
durch spontanes Erfassen von Zusammenhängen in
neuen Situationen erzielt werden.
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Was ist (natürliche) Intelligenz?
• Intelligenzrichtungen sind z. B.
• praktische Intelligenz,
• theoretische Intelligenz,
• ästhetische Intelligenz und
• künstlerische Intelligenz.
• Intelligenztypen sind z. B.
• synthetische Intelligenz,
• analytische Intelligenz,
• produktive Intelligenz und
• reproduktive Intelligenz.
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Was ist (natürliche) Intelligenz?
• Einzelfähigkeiten der Intelligenz sind z. B.
• Abstraktionsfähigkeit,
• Kombinationsfähigkeit,
• intellektuelle Beweglichkeit,
• schlußfolgerndes Denken,
• Auffassungsgeschwindigkeit und -genauigkeit,
• Gedächtnis,
p
g,
• Sprachbeherrschung,
• Raumvorstellung,
• rechnerisches Denken und
• Phantasie (vgl. auch Kreativität!).
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Menschliches Gehirn
A. Zell, Simulation neuronaler Netze, 3. Auflage, 2000
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Sinnesorgane auf der Großhirnrinde
A. Zell, Simulation neuronaler Netze, 3. Auflage, 2000
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Nervenzelle, Nervenfasern und Synapsen
A. Zell, Simulation neuronaler Netze, 3. Auflage, 200
00
Inputs
Aktivierung
Erregung
g g
Output
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Was ist Künstliche Intelligenz?
• KI ist eine wissenschaftliche Disziplin, die das Ziel verfolgt,
menschliche Wahrnehmungs- und Verstandesleistungen zu operationalisieren und durch Artefakte (lat.,
= Kunstprodukte),
Kunstprodukte) d
d. h
h. kunstvoll gestaltete technische –
insbesondere informationsverarbeitende – Systeme,
verfügbar zu machen, vgl. G. Görz, u. a., 2003. Diese
Aufgabenteilung impliziert die Interdisziplinarität der KI:
Obwohl durch ihre Genese in der Informatik verankert
(ingenieurwissenschaftliche Komponente!) ist KI
KI-Forschung
Forschung
nur in enger Zusammenarbeit mit Philosophie,
Psychologie, Linguistik und Neurowissenschaften
möglich (kognitionswissenschaftliche Komponente!).
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Künstliche Neuronale Netze
• Der wichtigste Teilbereich der KI ist Künstliche Neuronale Netze (= KNN, engl. artificial neural networks = ANN).
Betrachtet werden Verarbeitungsmodelle, die sich durch
Le nfähigkeit Darstellung
Lernfähigkeit,
Da stell ng und
nd Verarbeitung
Ve a beit ng von
on
Unschärfe, hochgradig parallele Aktionen und
Fehlertoleranz auszeichnen. Das Wissen ist in der
Topologie und in den Gewichten der Kanten des Netzes
gespeichert.
• Veraltet ist heute die Ansicht
Ansicht, daß KNN zur Simulation
gehirnähnlicher Strukturen verwendet werden können.
In der Zukunft scheint dies jedoch realistisch („Gehirn
Scanner“).
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Künstliche Neuronale Netze/OCR
Ausgabe
Zeichen aus
Zeichensatz
(Klassifikation)
Eingabe 5x7
Pixel-Feld
Zwischenschicht
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Künstliche Neuronale Netze in der Praxis
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•
Diverse Arten von Mustererkennung;
Diverse Arten von Bild- und Sprachverarbeitung;
Erkennung von Druck- und Handschriften (OCR, vgl. OCR-Schriften);
Kreditprüfung und Kreditwürdigkeitsprüfung;
Abschätzung der Insolvenzwahrscheinlichkeit von Unternehmen;
Aufdeckung von Kreditkartenbetrug;
Klassifikation der Risikobereitschaft von Anlegern;
Kapitalmarkt-, Wechselkurs- und Aktienkursprognosen, usw.;
Immobilienanalyse;
Qualitätskontrolle von Produkten (optisch, mit Meßwerten, usw.);
Marktsegmentierung und Bewertung von Marketingstrategien;
g
in Versorgungsunternehmen
g g
und im Bauspargeschäft;
p g
;
Prognosen
Absatzvorhersage in Supermärkten;
Entdeckung von Ölvorkommen (Auswertung seismischer Wellen);
Kontrolle und Optimierung von Produktionsprozessen;
Produktionsplanung in einem industriellen Leitstand-System und
Maximierung des Durchsatzes in Warenlagern u. v. a. m.!
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Künstliche Neuronale Netze in der Praxis
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Diverse Arten von Mustererkennung;
Diverse Arten von Bild- und Sprachverarbeitung;
• Erkennung von Druck- und Handschriften (OCR, vgl.
OCR-Schriften);
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Kreditprüfung und Kreditwürdigkeitsprüfung;
Abschätzung der Insolvenzwahrscheinlichkeit von Unternehmen;
Aufdeckung von Kreditkartenbetrug;
Klassifikation der Risikobereitschaft von Anlegern;
Kapitalmarkt-, Wechselkurs- und Aktienkursprognosen, usw.;
Immobilienanalyse;
Qualitätskontrolle von Produkten (optisch, mit Meßwerten, usw.);
Marktsegmentierung und Bewertung von Marketingstrategien;
Prognosen in Versorgungsunternehmen und im Bauspargeschäft;
Absatzvorhersage in Supermärkten;
Entdeckung von Ölvorkommen (Auswertung seismischer Wellen);
Kontrolle und Optimierung von Produktionsprozessen;
Produktionsplanung in einem industriellen Leitstand-System und Maximierung des
Durchsatzes in Warenlagern u. v. a. m.!
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Dateneingabe und -speicherung
OCR = Optica
al character recogn
nition
(optische Zeich
henerkennung)
www.agfa.com/mds/document/capturesys/docscannerss/highvolume/
mit OCR-Scannern mit künstlichen, neuronalen Netzen
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www.alamax.de/service/scannerstifte.php3
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OCR: Problem schlechter Zeichenscann
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OCR: Problem schlechter Zeichenscann
OCR: Vorverarbeitung aus Handschriften
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Übe
erwachtes Lerne
en
OCR: Klassifikation von Schriftzeichen
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Künstliche Neuronale Netze in der Praxis
• Diverse Arten von Mustererkennung;
• Diverse Arten von Bild- und Sprachverarbeitung;
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•
Erkennung von Druck- und Handschriften (OCR, vgl. OCR-Schriften);
Kreditprüfung und Kreditwürdigkeitsprüfung;
Abschätzung der Insolvenzwahrscheinlichkeit von Unternehmen;
Aufdeckung von Kreditkartenbetrug;
Klassifikation der Risikobereitschaft von Anlegern;
Kapitalmarkt-, Wechselkurs- und Aktienkursprognosen, usw.;
Immobilienanalyse;
Qualitätskontrolle von Produkten (optisch, mit Meßwerten, usw.);
Marktsegmentierung und Bewertung von Marketingstrategien;
Prognosen in Versorgungsunternehmen und im Bauspargeschäft;
Absatzvorhersage in Supermärkten;
Entdeckung von Ölvorkommen (Auswertung seismischer Wellen);
Kontrolle und Optimierung von Produktionsprozessen;
Produktionsplanung in einem industriellen Leitstand-System und Maximierung des
Durchsatzes in Warenlagern u. v. a. m.!
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Automatische KNN-Personenerkennung
• 30x30 Pixel-Feld (Vorverarbeitung bzgl. Lage der Augen)
Training
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Test
Falsch erkannt!
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nicht vertraulich
Zielerkennung Patriot(artige)-Flugkörper
Eigenes Projekt mit EADS, München, und BGT, Überlingen, bis 1999
nicht vertraulich
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Zielerkennung Patriot(artige)-Flugkörper
Tageslicht
Radar
Infrarot
Eigenes Projekt mit EADS, München, und BGT, Überlingen, bis 1999
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• Robuster Spezialrechner zur Bildverarbeitung mit KNN, da
Startbeschleunigungen bis 50 g (50-fache Erdbeschleunigung = ca. 500
m/s pro s) auftreten
Eigenes Projekt mit EADS, München, und BGT, Überlingen, bis 1999
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Spracherkennung und -synthese
www.scansoft.de
nicht vertraulich
Zielerkennung Patriot(artige)-Flugkörper
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# 28
Prof. Dr. Michael H. Breitner ([email protected]) © 2009
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www.scansoft.de
Spracherkennung und -synthese
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Prof. Dr. Michael H. Breitner ([email protected]) © 2009
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