Fachbuch aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Medien / Kommunikation - Fachkommunikation, Sprache, Note: 2,0, Karlsruher Institut f�r Technologie (KIT), Sprache: Deutsch, Abstract: Rasenroboter oder Staubsauger-Roboter geh�ren heute f�r viele Menschen zum Alltag - auch wenn das vor einigen Jahren noch kaum vorstellbar gewesen w�re. Die Forschung schreitet voran und auch auf dem Arbeitsmarkt soll in Zukunft vieles Maschinen abgegeben werden, wie zum Beispiel die Altenpflege oder das Vorbereiten von Gerichtsentscheiden. Auch das Verarbeiten und Verstehen komplexer sprachlicher Aussagen und Informationen ist Teil der k�nstlichen Intelligenz. Bisher wurden sprachliche Aussagen mit Symbolen in Schallform oder schriftlicher Form verarbeitet. Dieses Modell des diskreten Sprachgebrauchs hatte den Vorteil, dass Symbole eindeutig sind, da es ein Regelsystem f�r diese Symbole gibt. Bisherige Engstellen waren der zu geringe Speicherplatz und der fehlende Kontext bei der Sprachverarbeitung, da daf�r mehr Variablen notwendig gewesen w�ren. Das zentrale Hauptproblem war jedoch, dass die Maschinen nicht selbst gelernt haben, sondern nur so intelligent waren, wie die Person, die sie programmiert hat. Diese Probleme k�nnen mit dem Machine Learning und dem Deep Learning �berwunden werden, wie genau das funktioniert wird im zweiten Punkt dieser Arbeit erl�utert. Das Deep Learning wurde im Seminar anhand von Deep-Learning-Ans�tzen des Natural Language Processing, kurz NLP, erkl�rt. Das NLP ist eine der wichtigsten Technologien des Informationszeitalters. Da Sprache ein wesentlicher Bestandteil der menschlichen Kommunikation ist, gibt es zahlreiche Anwendungsgebiete von NLP, wie zum Beispiel die Sprach�bersetzung, E-Mails oder Werbung. Neben den Deep-Learning-Ans�tzen gibt es zahlreiche weitere maschinelle Lernmodelle f�r NLP, die Deep-Learning-Ans�tze haben jedoch aktuell mit hohen Leistungen bei NLP-Aufgaben �berzeugt. In dieser Arbeit wird zun�chst das Deep Learning definiert, vom Mac

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