Zeitreihenprognosen durch Simulation neuronaler Netze. Eine Moeglichkeit kuenstliche Intelligenz zu realisieren wird darin gesehen das biologische neuronale Netz auf einem Computer mittels Software zu simulieren. Ein gut trainiertes kuenstliches neuronales Netz kann für aehnliche, verzerrte, verrauschte oder unvollstaendige Inputs den richtigen Output liefern. Fuer das Training eines kuenstlichen neuronalen Netzes sind zwei wesentliche Verfahrensklassen zu unterscheiden. Das ueberwachte Lernen und das unueberwachte Lernen. Allen Lottospielern wird die Moeglichkeit geboten sich aus den dargestellten Diagrammen die Ergebnisse heraus zu ziehen. Alle im Internet angebotenen Programme und Strategien beruhen auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten und Glueck. Die Zeitreihenprognose ist einer der Grundbausteine für Intelligente Systeme. Jede intelligente Handlung setzt die Prognose und Beurteilung zukuenftiger Zustaende voraus, um daraus die optimalen Handlungsalternativen abzuleiten.