Grundkurs Künstliche Intelligenz: eine praxisorientierte Einführung
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Wiesbaden
Vieweg
2008
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| Series: | Computational intelligence
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Einführung 1
1.1 Was ist Künstliche Intelligenz.................... 1
1.2 Geschichte der KI........................... 6
1.3 Agenten................................ 12
1.4 Wissensbasierte Systeme....................... 15
1.5 Übungen................................ 16
Aussagenlogik 19
2.1 Syntax................................. 19
2.2 Semantik................................ 20
2.3 Beweisverfahren............................ 22
2.4 Resolution............................... 26
2.5 Hornklauseln.............................. 29
2.6 Berechenbar
keit
und Komplexität.................. 32
2.7 Anwendungen und Grenzen...................... 33
2.8 Übungen................................ 33
Prädikatenlogik erster Stufe 37
3.1 Syntax................................. 38
3.2 Semantik................................ 39
3.3
Quantoren
und Normalformen.................... 43
3.4 Beweiskalküle ............................. 47
3.5 Resolution............................... 48
3.6 Automatische Theorembeweiser................... 54
3.7 Mathematische Beispiele....................... 55
3.8 Anwendungen............................. 58
3.9 Zusammenfassung........................... 61
3.10 Übungen................................ 62
Grenzen der Logik 65
4.1 Das Suchraumproblem........................ 65
4.2 Entscheidbarkeit und Unvollständigkeit............... 67
4.3 Der fliegende Pinguin......................... 69
4.4 Modellierung von Unsicherheit ................... 72
4.5 Übungen................................ 74
Logikprogrammierung mit PROLOG 75
5.1 PROLOG-Systeme und Implementierungen............. 76
5.2 Einfache Beispiele........................... 76
5.3 Ablaufsteuerung und prozedurale Elemente............. 79
5.4 Listen.................................. 81
5.5 Selbstmodifizierende Programme................... 83
5.6 Ein Planungsbeispiel ......................... 84
5.7
Constraint
Logic Programming.................... 86
5.8 Zusammenfassung........................... 88
5.9 Übungen................................ 89
Suchen, Spielen und Probleme lösen 93
6.1 Einführung............................... 93
6.2 Uninformierte Suche.......................... 100
6.3 Heuristische Suche........................... 106
6.4 Spiele mit Gegner........................... 115
6.5 Heuristische Bewertungsfunktionen................. 119
6.6 Stand der Forschung ......................... 121
6.7 Übungen................................ 123
Schließen mit Unsicherheit 127
7.1 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten.................. 129
7.2 Die Methode der Maximalen Entropie................ 136
7.3 Lexmed, ein Expertensystem für Appendizitisdiagnose...... 145
7.4 Schließen mit Bayes-Netzen...................... 160
7.5 Zusammenfassung........................... 172
7.6 Übungen................................ 174
Maschinelles Lernen und Data Mining 179
8.1 Datenanalyse.............................. 185
8.2 Das Perzeptron, ein linearer Klassifizierer.............. 187
8.3 Die
Nearest
Neighbour-Methode................... 194
8.4 Lernen von Entscheidungsbäumen.................. 203
8.5 Lernen von Bayes-Netzen....................... 218
8.6 Der Naive-Bayes-Klassifizierer.................... 221
8.7
Clustering
............................... 226
8.8 Data Mining in der Praxis...................... 231
8.9 Zusammenfassung........................... 234
8.10 Übungen................................ 236
9
Neuronale
Netze 241
9.1 Von der Biologie zur Simulation...................242
9.2 Hopfield-Netze.............................247
9.3 Neuronale Assoziativspeicher.....................254
9.4 Lineare Netze mit minimalem Fehler ................260
9.5 Der Backpropagation-Algorithmus..................268
9.6 Support-Vektor-Maschinen......................274
9.7 Anwendungen.............................276
9.8 Zusammenfassung und Ausblick...................277
9.9 Übungen................................278
10 Lernen durch Verstärkung
(Reinforcement Learning)
281
10.1 Einführung............................... 281
10.2 Die Aufgabenstellung......................... 284
10.3 Uninformierte kombinatorische Suche................ 286
10.4 Wert-Iteration und Dynamische Programmierung......... 287
10.5 Ein lernender Laufroboter und seine Simulation.......... 290
10.6 Q-Lernen................................ 292
10.7 Erkunden und Verwerten....................... 296
10.8 Approximation, Generalisierung und Konvergenz.......... 297
10.9 Anwendungen............................. 298
10.10 Zusammenfassung........................... 298
10.11 Übungen................................ 299
11 Lösungen zu den Übungen 301
11.1 Einführung...............................301
11.2 Aussagenlogik.............................302
11.3 Prädikatenlogik............................303
11.4 Grenzen der Logik...........................305
11.5 PROLOG ...............................305
11.6 Suchen, Spielen und Probleme lösen.................307
11.7 Schließen mit Unsicherheit......................308
11.8 Maschinelles Lernen und Data Mining................313
11.9 Neuronale Netze............................318
11.10 Lernen durch Verstärkung......................320
Literaturverzeichnis 321
Index 329
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