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NEURONALE NETZE ALS BASIS FUR FORTGESCHRITTENES

HUMAN RESSOURCE MANAGEMENT


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    Sinopse

    Diplomarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich BWL - Personal und Organisation, Note: 1,3, Fachhochschule Lausitz in Senftenberg (Wirtschaftswissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Wir Menschen sind in der Lage Verbindungen herzustellen, sind in der Lage assoziativ zu denken, können komplizierte Muster vervollständigen, können abstrahieren. Aus erlerntem Wissen, aus ungefähren Wahrnehmungen, aus Ideen, aus Inspirationen, aus Gedankenblitzen schaffen wir es Zusammenhänge zu erkennen, Probleme zu lösen, Gedankengebäude zu entwickeln. Künstliche Neuronale Netzwerke (NN) sind in Aufbau und Funktionsweise dem menschlichen Gehirn nachgebildet. Sie lernen auf eine spezifische Art und Weise und haben, beispielsweise gegenüber Computern, ihre eigenen Stärken und Schwächen. Es können konkrete Aussagen darüber getroffen werden, welche Arten von Wissen und Fähigkeiten leicht erlernt werden können und welche Lernbedingungen für sie besonders günstig sind. Künstliche neuronale Netze werden in der Wirtschaft überwiegend für komplexe oder sich häufig wiederholende Aufgaben eingesetzt, die klassifizierenden oder beurteilenden Charakter haben. Anhand von weitgehenden Parallelen im Lernverhalten von biologischen und künstlichen neuronalen Netzen soll gezeigt werden, dass der Rückschluss auf menschliches Lernen durchaus zulässig ist und weiter, wie die über künstliche NN erlangten Erkenntnisse, in der betrieblichen Praxis angewendet, Vorteile bringen könnten. Es geht zum einen um das Individuum:. Die unbewusste Kognition, das implizite Lernen und die vielleicht unterschätzte Bedeutung für die betriebliche Praxis. Zum anderen wird das Modell der NN auf die Informationsverarbeitung in sozialen Systemen, vornehmlich Gruppen, angewendet werden. Es wird gezeigt, wie und unter welchen Bedingungen Gruppen effizient arbeiten und wo sich Synergieeffekte verstecken.

    Detalhes do Produto

      • Edição:  1
      • Ano de Edição: 2003
      • Ano:  2016
      • País de Produção: United States
      • Código de Barras:  2020105050944
      • ISBN:  9783638227353

    Avaliação dos Consumidores

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