Lehr- und Übungsbuch Künstliche Intelligenz: mit 48 Tabellen, 92 Beispielen, 109 Aufgaben, 65 Kontrollfragen, 26 Referatsthemen
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| New Title: | Lämmel, Uwe Künstliche Intelligenz |
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| Language: | German |
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München [u.a.]
Fachbuchverl. Leipzig im Carl-Hanser-Verl.
2001
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THEMENUEBERSICHT
1
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
11
2
DARSTELLUNG
UND
VERARBEITUNG
VON
WISSEN
27
3
PROBLEMLOESUNG
MITTELS
SUCHE
99
4
PROLOG
133
5
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
171
6
VORWAERTS
VERKETTETE
NEURONALE
NETZE
183
7
PARTIELL
RUECKGEKOPPELTE
NETZE
223
8
SELBSTORGANISIERENDE
KARTEN
227
9
AUTOASSOZIATIVE
NETZE
239
10
ADAPTIVE
RESONANZ
THEORIE
253
11
WETTBEWERBSLERNEN
261
12
ARBEITEN
MIT
DEM
SNNS
267
13
IMPLEMENTATION
NEURONALER
NETZE
281
7
INHALTSVERZEICHNIS
1
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
11
1.1
WAS
IST,
WAS
KANN
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ?
.
11
1.2
STRUKTUR
DES
BUCHES
.
17
1.3
INTELLIGENTE
AGENTEN
.
19
1.3.1
AGENTEN
UND
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
21
1.3.2
ANWENDUNGEN
.
23
1.4
UEBUNGEN
.
26
2
DARSTELLUNG
UND
VERARBEITUNG
VON
WISSEN
.
27
2.1
DARSTELLUNG
VON
WISSEN
MIT
HILFE
VON
LOGIK
.
31
2.1.1
AUSSAGENLOGIK
.
32
2.1.2
PRAEDIKATENLOGIK
.
48
2.1.3
LOGIK
UND
PROLOG
.
59
2.1.4
UEBUNGEN
.
61
2.2
REGELBASIERTE
WISSENSVERARBEITUNG
.
62
2.2.1
VORWAERTSVERKETTUNG
.
65
2.2.2
RUECKWAERTSVERKETTUNG
.
69
2.2.3
REGELVERARBEITUNG
UND
POLOG
.
70
2.2.4
UEBUNGEN
.
72
2.3
SEMANTISCHE
NETZE
UND
FRAMES
.
73
2.3.1
SEMANTISCHE
NETZE
.
73
2.3.2
FRAMES
.
75
2.3.3
UEBUNGEN
.
77
2.4
VAGES
WISSEN
.
77
2.4.1
UNSICHERES
WISSEN
.
78
2.4.2
FUZZY-MENGEN
.
87
2.4.3
FUZZY-LOGIK
.
92
2.4.4
FUZZY-REGLER
.
94
2.4.5
UEBUNGEN
.
97
3
PROBLEMLOESUNG
MITTELS
SUCHE
.
99
3.1
UNINFORMIERTE
SUCHE
.
104
3.2
HEURISTISCHE
SUCHE
.
113
3.2.1
HEURISTIK
DES
NAECHSTEN
NACHBARN
.
117
3.2.2
BERGSTEIGER-STRATEGIE
.
118
3.2.3
BESTENSUCHE
.
119
3.2.4
A*-SUCHE
.
120
8
3.3
DAS
RUNDREISEPROBLEM
.
125
3.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
128
3.5
UEBUNGEN
.
131
4
PROLOG
.
133
4.1
ERSTE
SCHRITTE
.
133
4.2
EIN
BEISPIEL
.
136
4.2.1
UEBUNGEN
.
138
4.3
REGELN
.
138
4.3.1
UEBUNGEN
.
141
4.4
ABARBEITUNG
UND
BEDEUTUNG
VON
PROLOG-PROGRAMMEN
.
142
4.4.1
LOESUNGSFINDUNG
MITTELS
BACKTRACKING
.
142
4.4.2
PARAMETERUEBERGABE
MITTELS
UNIFIKATION
.
143
4.4.3
INTERPRETATION
VON
PROLOG-PROGRAMMEN
.
147
4.4.4
UEBUNGEN
.
148
4.5
DATENTYPEN
UND
ARITHMETIK
.
149
4.5.1
EINFACHE
UND
ZUSAMMENGESETZTE
DATENTYPEN
.
149
4.5.2
LISTEN
.
151
4.5.3
ARITHMETIK
.
154
4.5.4
UEBUNGEN
.
155
4.6
STEUERUNG
DER
ABARBEITUNG
.
156
4.6.1
REIHENFOLGE
DER
KLAUSELN
.
156
4.6.2
REIHENFOLGE
DER
LITERALE
IM
KOERPER
EINER
REGEL
.
157
4.6.3
KONTROLLE
DES
BACKTRACKING
.
159
4.6.4
DIE
NEGATION
.
162
4.6.5
UEBUNGEN
.
163
4.7
VORDEFINIERTE
PRAEDIKATE
.
163
4.7.1
UEBUNGEN
.
164
4.8
BEISPIELPROGRAMME
.
164
4.8.1
DAS
EINFAERBEN
EINER
LANDKARTE
.
164
4.8.2
DIE
TUERME
VON
HANOI
.
165
4.8.3
DAS
ACHT-DAMEN-PROBLEM
.
166
4.8.4
DAS
PROBLEM
DER
STABILEN
PAARE
.
168
4.8.5
UEBUNGEN
.
170
5
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
.
171
5.1
DAS
KUENSTLICHE
NEURON
.
173
5.2
ARCHITEKTUREN
.
177
5.3
ARBEITSWEISE
.
179
5.4
UEBUNGEN
.
181
9
6
VORWAERTS
VERKETTETE
NEURONALE
NETZE
.
183
6.1
DAS
PERZEPTRON
.
183
6.1.1
DIE
DELTA-REGEL
.
185
6.1.2
MUSTERZUORDNUNGEN
.
188
6.1.3
UEBUNGEN
.
189
6.2
BACKPROPAGATION-NETZE
.
190
6.2.1
DAS
BACKPROPAGATION-VERFAHREN
.
191
6.2.2
DAS
XOR-BACKPROPAGATION-NETZ
.
196
6.2.3
CODIERUNG
VON
EINGABEDATEN
.
198
6.2.4
MODIFIKATIONEN
DES
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS
.
202
6.2.5
UEBUNGEN
.
204
6.3
TYPISCHE
ANWENDUNGEN
.
205
6.3.1
ZEICHENERKENNUNG
.
206
6.3.2
DAS
ENCODER-DECODER
NETZ
.
211
6.3.3
PROGNOSE-NETZ
.
212
6.3.4
UEBUNGEN
.
215
6.4
NETZGROESSE
UND
OPTIMIERUNGEN
.
216
6.4.1
DIE
GROESSE
DER
INNEREN
SCHICHT
.
217
6.4.2
DAS
ENTFERNEN
VON
VERBINDUNGEN
.
219
6.4.3
GENETISCHE
ALGORITHMEN
.
220
6.4.4
UEBUNGEN
.
222
7
PARTIELL
RUECKGEKOPPELTE
NETZE
.
223
7.1
JORDAN-NETZE
.
224
7.2
ELMAN-NETZ
.
225
7.3
UEBUNGEN
.
226
8
SELBSTORGANISIERENDE
KARTEN
.
227
8.1
ARCHITEKTUR
UND
ARBEITSWEISE
.
227
8.2
DAS
TRAINING
.
230
8.3
VISUALISIERUNG
EINER
KARTE
UND
DEREN
VERHALTEN
.
234
8.4
EINE
LOESUNG
DES
RUNDREISEPROBLEMS
.
235
8.5
UEBUNGEN
.
238
9
AUTOASSOZIATIVE
NETZE
.
239
9.1
HOPFIELD-NETZE
.
239
9.1.1
ARBEITSWEISE
.
240
9.1.2
WIEDERERKENNUNG
VON
MUSTERN
.
242
9.1.3
ENERGIENIVEAU
EINES
NETZES
.
244
9.2
LOESUNG
VON
OPTIMIERUNGSPROBLEMEN
.
246
9.3
DIE
BOLTZMANN-MASCHINE
.
249
9.4
UEBUNGEN
.
252
1'0
10
ADAPTIVE
RESONANZ
THEORIE
.
253
10.1
STRUKTUR
EINES
ART-NETZES
.
254
10.2
DAS
BEISPIEL
WUERFELMUSTER
.
256
10.3
ARBEITSWEISE
.
258
10.3.1
INITIALISIERUNG
.
258
10.3.2
ERKENNUNGSPHASE
.
258
10.3.3
VERGLEICHSPHASE
.
259
10.3.4
SUCHPHASE
.
259
10.3.5
GEWICHTSANPASSUNG
.
260
10.4
UEBUNGEN
.
260
11
WETTBEWERBSLERNEN
.
261
11.1
NEURONALES
GAS
.
262
11.2
WACHSENDES
NEURONALES
GAS
.
264
11.3
UEBUNGEN
.
266
12
ARBEITEN
MIT
DEM
SNNS
.
267
12.1
EIN
ERSTES
BEISPIEL
.
268
12.1.1
AUFBAU
DES
NETZES
.
268
12.1.2
TRAINIEREN
DES
NETZES
.
270
12.2
AUFBAU
VON
NETZEN
-
DER
NETZEDITOR
.
272
12.2.1
EINFUEGEN
UND
MODIFIZIEREN
VON
NEURONEN(UNITS)
.
272
12.2.2
EINFUEGEN
UND
ENTFERNEN
VON
VERBINDUNGEN
.
273
12.2.3
DAS
INFO-FENSTER
.
274
12.3
DAS
TRAINING
VON
NETZEN
.
274
12.3.1
AUFBAU
VON
TRAININGSMUSTEM
.
274
12.3.2
DER
TRAININGSPROZESS
.
275
12.4
DIE
VISUALISIERUNG
VON
ERGEBNISSEN
.
277
12.5
UEBUNGEN
.
280
13
IMPLEMENTATION
NEURONALER
NETZE
.
281
13.1
EINSATZ
VON
ARRAY-DATENSTRUKTUREN
.
282
13.2
DER
OBJEKTORIENTIERTE
ANSATZ
.
283
13.3
EIN
EINFACHES
PERZEPTRON
.
286
13.4
UEBUNGEN
.
289
14
LITERATUR
.
291
SACHWORTVERZEICHNIS
.
297 |
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