Autor/Autorin: Hofmann Daniel
Daniel Hofmann wurde 1980 in Rheinland-Pfalz geboren. Er studierte Informatik an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Als Projektingenieur bei einem der weltweit größten Luftfahrt-unternehmen in Frankfurt am Main absolvierte er berufsbegleitend den Master of Science in Informatik an der RheinMain University of Applied Sciences in Wiesbaden.
Im Leistungssport werden immer modernere Techniken eingesetzt. Skispringer testen im Windkanal, Ausdauersportler lassen sich von automatisiert Ernährungs- und Trainingspläne erstellen, im American Football werden anhand von Statistiken Wahrscheinlichkeiten für den Erfolg von Spielzügen berechnet. Computerunterstütze Methoden sind aus der Trainingswissenschaft nicht mehr wegzudenken. Dieses Buch verfolgt einen neuen Ansatz. Mithilfe eines künstlichen Growing Neural Gas mit dynamischer Lernregel und assoziativer Erkennung soll Kreativität im Sportspiel erkannt werden. Als Basis dient ein an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz entwickeltes Netz, das in der Software DyCoN implementiert wurde In unterschiedlichen Testverfahren wird versucht ein Netz mit Reizen, die einen Spielverlauf basierend auf Positionsdaten darstellen, zu trainieren. Anhand der entstandenen Muster werden Antworten auf taktischen Fragestellungen gegeben. Kann man im Laufe eines oder mehrerer Spiele eine Entwicklung der Mannschaft erkennen? Lassen sich im mannschaftlichen Verbund Einzelspieler bewerten? Sind verschiedene Mannschaften kreativer oder weniger kreativ?
Über den Autor
Daniel Hofmann wurde 1980 in Rheinland-Pfalz geboren. Er studierte Informatik an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Als Projektingenieur bei einem der weltweit größten Luftfahrt-unternehmen in Frankfurt am Main absolvierte er berufsbegleitend den Master of Science in Informatik an der RheinMain University of Applied Sciences in Wiesbaden.
Klappentext
Im Leistungssport werden immer modernere Techniken eingesetzt. Skispringer testen im Windkanal, Ausdauersportler lassen sich von automatisiert Ernährungs- und Trainingspläne erstellen, im American Football werden anhand von Statistiken Wahrscheinlichkeiten für den Erfolg von Spielzügen berechnet. Computerunterstütze Methoden sind aus der Trainingswissenschaft nicht mehr wegzudenken. Dieses Buch verfolgt einen neuen Ansatz. Mithilfe eines künstlichen Growing Neural Gas mit dynamischer Lernregel und assoziativer Erkennung soll Kreativität im Sportspiel erkannt werden. Als Basis dient ein an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz entwickeltes Netz, das in der Software DyCoN implementiert wurde In unterschiedlichen Testverfahren wird versucht ein Netz mit Reizen, die einen Spielverlauf basierend auf Positionsdaten darstellen, zu trainieren. Anhand der entstandenen Muster werden Antworten auf taktischen Fragestellungen gegeben. Kann man im Laufe eines oder mehrerer Spiele eine Entwicklung der Mannschaft erkennen? Lassen sich im mannschaftlichen Verbund Einzelspieler bewerten? Sind verschiedene Mannschaften kreativer oder weniger kreativ?
