Holdings: Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz: ein moderner Ansatz

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Bibliographic Details
Main Authors:	Russell, Stuart J. 1962- (Author), Norvig, Peter (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	München [u.a.] Pearson Studium 2007
Edition:	2. Aufl., [Nachdr.]
Series:	I - Informatik
Subjects:	Künstliche Intelligenz Lehrbuch
Online Access:	Inhaltsverzeichnis
Physical Description:	1327 S. Ill., graph. Darst.
ISBN:	3827370892 9783827370891

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INFERENZ UNIFIKATION UND LIFTING VORWAERTSVERKETTUNG RUECKWAERTSVERKETTUNG RESOLUTION WISSENSREPRAESENTATION ONTOLOGISCHES ENGINEERING KATEGORIEN UND OBJEKTE AKTIONEN, SITUATIONEN UND EREIGNISSE MENTALE EREIGNISSE UND MENTALE OBJEKTE DIE INTERNET-SHOPPING-WELT INFERENZSYSTEME FUER KATEGORIEN SCHLIESSEN MIT DEFAULTINFORMATION TRUTH MAINTENANCE-SVSTEME 198 200 211 211 213 218 222 227 233 236 249 250 252 256 260 268 279 285 303 303 308 318 327 341 341 344 350 359 368 397 397 400 407 422 427 433 438 446 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 11 PLANEN 465 11.1 DAS PLANUNGSPROBLEM 465 11.2 PLANEN MIT ZUSTANDSRAUMSUCHE 474 11.3 PARTIELL ORDNENDES PLANEN 479 11.4 PLANUNGSGRAPHEN 488 11.5 PLANEN MIT AUSSAGENLOGIK 496 11.6 ANALYSE VON PLANUNGSANSAETZEN 502 KAPITEL 12 PLANEN UND AGIEREN IN DER REALEN WELT 515 12.1 ZEIT, ZEITPLAENE UND RESSOURCEN 515 12.2 HIERARCHISCHES TASK-NETZWERK-PLANEN 521 12.3 PLANEN UND AGIEREN IN NICHT DETERMINISTISCHEN DOMAENEN 530 12.4 BEDINGTES PLANEN 533 12.5 AUSFUEHRUNGSUEBERWACHUNG UND NEUPLANEN 543 12.6 STETIGES PLANEN 548 12.7 MULTIAGENTEN-PLANEN 553 KAPITEL 13 UNSICHERHEIT 569 13.1 HANDELN UNTER UNSICHERHEIT 569 13.2 GRUNDLEGENDE NOTATION FUER DIE WAHRSCHEINLICHKEIT 574 13.3 DIE AXIOME DER WAHRSCHEINLICHKEIT 580 13.4 INFERENZ UNTER VERWENDUNG VOLLSTAENDIG GEMEINSAMER VERTEILUNGEN 585 13.5 UNABHAENGIGKEIT 588 13.6 DIE BAYESSCHE REGEL UND IHRE VERWENDUNG 590 13.7 EINE ERNEUTE BETRACHTUNG DER WUMPUS-WELT 594 KAPITEL 14 PROBABILISTISCHES SCHLIESSEN 605 14.1 WISSENSREPRAESENTATION IN UNSICHEREN DOMAENEN 605 14.2 DIE SEMANTIK BAYESSCHER NETZWERKE 608 14.3 EFFIZIENTE REPRAESENTATION BEDINGTER VERTEILUNGEN 614 14.4 EXAKTE INFERENZ IN BAYESSCHEN NETZWERKEN 619 14.5 ANNAEHERNDE INFERENZ IN BAYESSCHEN NETZWERKEN 627 14.6 ERWEITERUNG DER WAHRSCHEINLICHKEIT AUF REPRAESENTATIONEN ERSTER STUFE 637 14.7 WEITERE ANSAETZE ZUM UNSICHEREN SCHLIESSEN 641 KAPITEL 15 PROBABILISTISCHES SCHLIESSEN UEBER DIE ZEIT 659 15.1 ZEIT UND UNSICHERHEIT 659 15.2 INFERENZ IN TEMPORALEN MODELLEN 664 15.3 HIDDEN-MARKOV-MODELLE 673 15.4 KAIMAN-FILTER 676 15.5 DYNAMISCHE BAYESSCHE NETZWERKE 685 15.6 SPRACHERKENNUNG 696 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 16 16.1 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 16.7 KAPITEL 17 17.1 17.2 17.3 17.4 17.5 17.6 17.7 KAPITEL 18 18.1 18.2 18.3 18.4 18.5 KAPITEL 19 19.1 19.2 19.3 19.4 19.5 KAPITEL 20 20.1 20.2 20.3 20.4 20.5 20.6 20.7 KAPITEL 21 21.1 21.2 EINFACHE ENTSCHEIDUNGEN GLAUBEN UND WUENSCHE UNTER UNSICHERHEIT KOMBINIEREN GRUNDLAGEN DER NUTZENTHEORIE NUTZENFUNKTIONEN NUTZENFUNKTIONEN MIT MEHRFACHATTRIBUTEN ENTSCHEIDUNGSNETZWERKE DER WERT VON INFORMATION ENTSCHEIDUNGSTHEORETISCHE EXPERTENSYSTEME KOMPLEXE ENTSCHEIDUNGEN SEQUENTIELLE ENTSCHEIDUNGSPROBLEME WERT-ITERATION TAKTIK-ITERATION PARTIELL BEOBACHTBARE MEPS ENTSCHEIDUNGSTHEORETISCHE AGENTEN ENTSCHEIDUNGEN MIT MEHREREN AGENTEN: SPIELTHEORIE MECHANISMENENTWURF AUS BEOBACHTUNGEN LERNEN LERNFORMEN INDUKTIVES LERNEN LERNENTSCHEIDUNGSBAEUME GRUPPENLERNEN WARUM DAS LERNEN FUNKTIONIERT: COMPUTER-LERNTHEORIE WISSEN BEIM LERNEN EINE LOGISCHE FORMULIERUNG DES LERNENS WISSEN IM URNEN ERKLAERYN^BUEIFRTES LERNEN LERNEN MIT RELEVANZINFORMATION INDUKTIVE LOGIKPROGRAMMIERUNG STATISTISCHE LERNMETHODEN STATISTISCHES LERNEN LERNEN MIT VOLLSTAENDIGEN DATEN LERNEN MIT VERBORGENEN VARIABLEN: DER EM-ALGORITHMUS INSTANZBASIERTES LERNEN NEURONALE NETZE KERNEL-MASCHINEN FALLSTUDIE: HANDSCHRIFTLICHE ZIFFERNERKENNUNG VERSTAERKENDES (REINFORCEMENT-)LERNEN EINFUEHRUNG PASSIVES VERSTAERKENDES LERNEN 715 715 717 721 726 731 734 739 749 749 755 761 763 767 770 781 793 793 796 798 811 815 829 829 839 842 847 851 867 867 871 881 892 896 910 914 927 927 929 INHALTSVERZEICHNIS 21.3 21.4 21.5 KAPITEL 22 22.1 22.2 22.3 22.4 22.5 22.6 22.7 22.8 KAPITEL 23 23.1 23.2 23.3 23.4 KAPITEL 24 24.1 24.2 24.3 24.4 24.5 24.6 KAPITEL 25 25.1 25.2 25.3 25.4 25.5 25.6 25.7 25.8 AKTIVES VERSTAERKENDES LERNEN VERALLGEMEINERUNG BEIM VERSTAERKENDEN LERNEN STRATEGIESUCHE KOMMUNIKATION KOMMUNIKATION ALS AKTION EINE FORMALE GRAMMATIK FUER EIN FRAGMENT VON ENGLISCH SYNTAKTISCHE ANALYSE (PARSING) ERWEITERTE GRAMMATIKEN SEMANTISCHE INTERPRETATION MEHRDEUTIGKEIT UND AUFLOESUNG DER MEHRDEUTIGKEIT GESPRAECHSVERSTAENDNIS GRAMMATIKINDUKTION PROBABILISTISCHE SPRACHVERARBEITUNG PROBABILISTISCHE SPRACHMODELLE INFORMATIONSERMITTLUNG INFORMATIONSEXTRAKTION MASCHINENUEBERSETZUNGEN WAHRNEHMUNG EINFUEHRUNG BILDAUFBAU FRUEHE OPERATIONEN DER BILDVERARBEITUNG DREIDIMENSIONALE INFORMATION EXTRAHIEREN OBJEKTERKENNUNG VERWENDUNG DER VISION FUER MANIPULATION UND NAVIGATION ROBOTIK EINFUEHRUNG ROBOTER-HARDWARE ROBOTERWAHRNEHMUNG BEWEGUNG PLANEN PLANUNG UNSICHERER BEWEGUNGEN BEWEGUNG SOFTWARE-ARCHITEKTUREN IN DER ROBOTIK ANWENDUNASBEREICHE 936 943 948 959 959 966 968 977 982 991 994 998 1011 1011 1018 1028 1032 1047 1047 1049 1054 1059 1073 1082 1093 1093 1095 1100 1110 1118 1123 1129 1133 KAPITEL 26 PHILOSOPHISCHE GRUNDLAGEN 1149 26.1 SCHWACHE KL: KOENNEN MASCHINEN INTELLIGENT HANDELN? 1149 26.2 STARKE KL: KOENNEN MASCHINEN WIRKLICH DENKEN? 1156 26.3 ETHIK UND RISIKEN BEI DER ENTWICKLUNG KUENSTLICHER INTELLIGENZ 1165 10 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 27 KL: GEGENWART UND ZUKUNFT 27.1 AGENTENKOMPONENTEN 27.2 AGENTENARCHITEKTUREN 27.3 GEHEN WIR IN DIE RICHTIGE RICHTUNG? 27.4 WAS PASSIERT, WENN DIE KL ERFOLGREICH IST? ANHANG A MATHEMATISCHER HINTERGRUND A.1 KOMPLEXITAETSANALYSE UND O()-NOTATION A.2 VEKTOREN, MATRIZEN UND LINEARE ALGEBRA A.3 WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN ANHANG B HINWEISE ZU SPRACHEN UND ALGORITHMEN B.1 SPRACHEN MIT BACKUS-NAUR-FORM (BNF) DEFINIEREN B.2 ALGORITHMEN MIT PSEUDOCODE BESCHREIBEN B.3 ONLINE-HILFE BIBLIOGRAPHIE WEITERE DEUTSCHSPRACHIGE BUECHER ZUR KL 1175 1175 1178 1179 1182 1185 1185 1188 1190 1193 1193 1194 1195 1197 1296 SACHREGISTER 1299
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FORMALE GRAMMATIK FUER EIN FRAGMENT VON ENGLISCH SYNTAKTISCHE ANALYSE (PARSING) ERWEITERTE GRAMMATIKEN SEMANTISCHE INTERPRETATION MEHRDEUTIGKEIT UND AUFLOESUNG DER MEHRDEUTIGKEIT GESPRAECHSVERSTAENDNIS GRAMMATIKINDUKTION PROBABILISTISCHE SPRACHVERARBEITUNG PROBABILISTISCHE SPRACHMODELLE INFORMATIONSERMITTLUNG INFORMATIONSEXTRAKTION MASCHINENUEBERSETZUNGEN WAHRNEHMUNG EINFUEHRUNG BILDAUFBAU FRUEHE OPERATIONEN DER BILDVERARBEITUNG DREIDIMENSIONALE INFORMATION EXTRAHIEREN OBJEKTERKENNUNG VERWENDUNG DER VISION FUER MANIPULATION UND NAVIGATION ROBOTIK EINFUEHRUNG ROBOTER-HARDWARE ROBOTERWAHRNEHMUNG BEWEGUNG PLANEN PLANUNG UNSICHERER BEWEGUNGEN BEWEGUNG SOFTWARE-ARCHITEKTUREN IN DER ROBOTIK ANWENDUNASBEREICHE 936 943 948 959 959 966 968 977 982 991 994 998 1011 1011 1018 1028 1032 1047 1047 1049 1054 1059 1073 1082 1093 1093 1095 1100 1110 1118 1123 1129 1133 KAPITEL 26 PHILOSOPHISCHE GRUNDLAGEN 1149 26.1 SCHWACHE KL: KOENNEN MASCHINEN INTELLIGENT HANDELN? 1149 26.2 STARKE KL: KOENNEN MASCHINEN WIRKLICH DENKEN? 1156 26.3 ETHIK UND RISIKEN BEI DER ENTWICKLUNG KUENSTLICHER INTELLIGENZ 1165 10 INHALTSVERZEICHNIS KAPITEL 27 KL: GEGENWART UND ZUKUNFT 27.1 AGENTENKOMPONENTEN 27.2 AGENTENARCHITEKTUREN 27.3 GEHEN WIR IN DIE RICHTIGE RICHTUNG? 27.4 WAS PASSIERT, WENN DIE KL ERFOLGREICH IST? ANHANG A MATHEMATISCHER HINTERGRUND A.1 KOMPLEXITAETSANALYSE UND O()-NOTATION A.2 VEKTOREN, MATRIZEN UND LINEARE ALGEBRA A.3 WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN ANHANG B HINWEISE ZU SPRACHEN UND ALGORITHMEN B.1 SPRACHEN MIT BACKUS-NAUR-FORM (BNF) DEFINIEREN B.2 ALGORITHMEN MIT PSEUDOCODE BESCHREIBEN B.3 ONLINE-HILFE BIBLIOGRAPHIE WEITERE DEUTSCHSPRACHIGE BUECHER ZUR KL 1175 1175 1178 1179 1182 1185 1185 1188 1190 1193 1193 1194 1195 1197 1296 SACHREGISTER 1299
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