Lehr- und Übungsbuch Künstliche Intelligenz: mit 48 Tabellen, 92 Beispielen, 109 Aufgaben, 65 Kontrollfragen, 26 Referatsthemen
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Fachbuchverl. Leipzig im Carl-Hanser-Verl.
2004
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| Ausgabe: | 2., korr. Aufl. |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 3. Aufl. u.d.T.: Lämmel, Uwe : Künstliche Intelligenz |
| Beschreibung: | 303 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3446225749 |
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| adam_text | UE LEHR- UND UEBUNGSBUCH KUENSTLICHE INTELLIGENZ VON UWE LAEMMEL UND JUERGEN
CLEVE 2., KORRIGIERTE AUFLAGE MIT 190 BILDERN, 48 TABELLEN, 92
BEISPIELEN, 109 AUFGABEN, 65 KONTROLLFRAGEN, 26 REFERATSTHEMEN
FACHBUCHVERLAG LEIPZIG IM CARL HANSER VERLAG INHALTS VERZEICHNIS 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 PROLOG 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 INHALTSVERZEICHNIS 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 K INHALTSVERZEICHNIS VORWAERTS VERKETTETE NEURONALE
NETZE 183 6.1 DAS PERZEPTRON 183 I 6.1.1 DIE DELTA-REGEL 185 ; 6.1.2
MUSTERZUORDNUNGEN 188 16.13 UEBUNGEN 189 6.2 BACKPROPAGATION-NETZE 190 ;
6.2.1 DAS BACKPROPAGATION-VERFAHREN 191 6.2.2 DAS XOR-NETZ 196 $.2.3
CODIERUNG VON EINGABEDATEN 198 : 6.2.4 MODIFIKATIONEN DES
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS 202 F 6.2.5 UEBUNGEN 204 | V 6.3 TYPISCHE
ANWENDUNGEN 205 JI5.3.1 ZEICHENERKENNUNG 206 |4.3.2 DAS
ENCODER-DECODER-NETZ 211 ^ 6.3.3 PROGNOSE-NETZ 212 [8.3.4 UEBUNGEN 215
J6.4 NETZGROESSE UND OPTIMIERUNGEN 216 $$.4.1 DIE GROESSE DER INNEREN
SCHICHT 217 TJS.4.2 DAS ENTFERNEN VON VERBINDUNGEN 219 PL.4.3 GENETISCHE
ALGORITHMEN 220 FL.4.4 UEBUNGEN 222 PARTIELL RUECKGEKOPPELTE NETZE 223 1
JORDAN-NETZE 224 * ELMAN-NETZ 225 I UEBUNGEN 226 || SELBSTORGANISIERENDE
KARTEN 227 (1.1 ARCHITEKTUR UND ARBEITSWEISE 227 DAS TRAINING 230 1.3
VISUALISIERUNG EINER KARTE UND DEREN VERHALTEN 234 1.4 EINE LOESUNG DES
RUNDREISEPROBLEMS 235 L 8.5 UEBUNGEN 238 AUTOASSOZIATIVE NETZE 239 {9.1
HOPFIELD-NETZE 239 J 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
10 INHALTSVERZEICHNIS 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 TRAININGSMUSTERN 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 290 14 LITERATUR 291
SACHWORTVERZEICHNIS 297
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