Künstliche Intelligenz: mit 160 Bildern, 51 Tabellen, 43 Beispielen, 118 Aufgaben, 89 Kontrollfragen und Referatsthemen
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München
Hanser
2012
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IMAGE 1
I N H A L T
1 KUENSTLICHE INTELLIGENZ 11
1.1 W A S IST, W A S K A N N KUENSTLICHE INTELLIGENZ? 11
1.2 S T R U K T U R D E S B U C H E S 17
1.3 INTELLIGENTE A G E N T E N 2 0
1.3.1 A G E N T E N U N D K UE N S T L I C H E INTELLIGENZ 2 1
1.3.2 A N W E N D U N G E N 2 3
1.4 KUENSTLICHE INTELLIGENZ U N D W I S S E N S M A H A G E M E N T 2 6
UE B U N G E N : 2 7
2 DARSTELLUNG UND VERARBEITUNG VON WISSEN 28
2.1 DARSTELLUNG V O N W I S S E N MIT HILFE V O N LOGIK 3 2
2.1.1 A U S S A G E N L O G I K I 3 3
2 . 1 . 2 P R AE D I K A T E N L O G I K 5 2
2 . 1 . 3 LOGIK U N D PROLOG 6 7
UE B U N G E N 6 9
2.2 R E G E L B A S I E R T E W I S S E N S D A R S T E L L U N G 7 1
2.2.1 V O R W AE R T S V E R K E T T U N G 7 4
2 . 2 . 2 R UE C K W AE R T S V E R K E T T U N G 7 8
2 . 2 . 3 R E G E L V E R A R B E I T U N G U N D PROLOG 7 9
2 . 2 . 4 B U S I N E S S RULES 8 2
UE B U N G E N 8 4
2.3 S E M A N T I S C H E N E T Z E U N D F R A M E S 8 5
2.3.1 S E M A N T I S C H E N E T Z E 8 5
2 . 3 . 2 F R A M E S 8 7
2 . 3 . 3 W I S S E N S N E T Z E 8 9
UE B U N G E N 9 0
2.4 VAGES W I S S E N 9 1
2.4.1 U N S I C H E R E S W I S S E N 9 2
2 . 4 . 2 FUZZY-MENGEN 1 0 0
2 . 4 . 3 FUZZY-LOGIK 1 0 6
2 . 4 . 4 FUZZY-REGLER 1 0 8
UE B U N G E N 1 1 2
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3 PROBLEMLOESUNG MITTELS SUCHE 114
3.1 UNINFORMIERTE S U C H E 1 1 9
3 . 2 H E U R I S T I S C H E S U C H E 1 2 8
3.2.1 HEURISTIK D E S N AE C H S T E N N A C H B A R N 1 3 2
3 . 2 . 2 B E R G S T E I G E R - S T R A T E G I E 1 3 3
3 . 2 . 3 B E S T E N S U C H E 1 3 5
3 . 2 . 4 A * - S U C H E 1 3 6
3 . 3 D A S R U N D R E I S E P R O B L E M 1 4 0
3 . 4 Z U S A M M E N F A S S U N G 1 4 4
UE B U N G E N 1 4 7
4 PROLOG 149
4.1 L O G I S C H E S P R O G R A M M I E R E N 1 4 9
4 . 1 . 1 E R S T E S C H R I T T E 1 4 9
4 . 1 . 2 EIN BEISPIEL 1 5 2
4 . 1 . 3 REGELN 1 5 4
UE B U N G E N 1 5 7
4 . 2 PROLOG-PROGRAMME 1 5 8
4 . 2 . 1 L OE S U N G S F I N D U N G M I T T E L S B A C K T R A C K I
N G 1 5 8
4 . 2 . 2 P A R A M E T E R UE B E R G A B E M I T T E L S UNIFIKATION 1
6 0
4 . 2 . 3 I N T E R P R E T A T I O N V O N P R O G R A M M E N 1 6 3
UE B U N G E N 1 6 5
4 . 3 D A T E N T Y P E N U N D ARITHMETIK 1 6 5
4 . 3 . 1 EINFACHE U N D Z U S A M M E N G E S E T Z T E D A T E N T Y P
E N 1 6 5
4 . 3 . 2 LISTEN 1 6 8
4 . 3 . 3 ARITHMETIK 1 7 1
UE B U N G E N 1 7 2
4 . 4 S T E U E R U N G D E R A B A R B E I T U N G 1 7 3
4.4.1 REIHENFOLGE D E R KLAUSELN 1 7 4
4 . 4 . 2 REIHENFOLGE D E R LITERALE IM KOERPER E I N E R REGEL 1 7 5
4 . 4 . 3 KONTROLLE D E S B A C K T R A C K I N G 1 7 6
4 . 4 . 4 DIE N E G A T I O N 1 7 9
UE B U N G E N 1 8 0
4 . 5 VORDEFINIERTE P R AE D I K A T E 1 8 0
UE B U N G E N 1 8 1
4 . 6 B E I S P I E L P R O G R A M M E 1 8 2
4.6.1 D A S EINFAERBEN E I N E R L A N D K A R T E 1 8 2
4 . 6 . 2 DIE T UE R M E V O N HANOI 1 8 3
4 . 6 . 3 D A S A C H T - D A M E N - P R O B L E M 1 8 4
4 . 6 . 4 D A S P R O B L E M D E R S T A B I L E N P A A R E 1 8 6
UE B U N G E N 1 8 8
5 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 189
5.1 D A S K UE N S T L I C H E N E U R O N 1 9 1
5.2 ARCHITEKTUREN 1 9 6
IMAGE 3
5.3 ARBEITSWEISE . 1 9 8
UE B U N G E N 2 0 0
6 VORWAERTSGERICHTETE NEURONALE NETZE 202
6.1 DAS P E R Z E P T R O N * . 2 0 2
6.1.1 DIE DELTA-REGEL 2 0 4
6 . 1 . 2 M U S T E R Z U O R D N U N G E N 2 0 7
UE B U N G E N 2 0 8
6.2 BACKPROPAGATION-NETZE 2 1 0
6.2.1 D A S B A C K P R O P A G A T I O N - V E R F A H R E N 2 1 1
6.2.2 D A S XOR-BACKPROPAGATION-NETZ 2 1 5
6 . 2 . 3 MODIFIKATIONEN D E S B A C K P R O P A G A T I O N - A L G O R
I T H M U S 2 1 8
UE B U N G E N 2 2 0
6.3 TYPISCHE A N W E N D U N G E N 2 2 1
6.3.1 Z E I C H E N E R K E N N U N G 2 2 1
6.3.2 D A S E N C O D E R - D E C O D E R - N E T Z 2 2 7
6 . 3 . 3 EIN P R O G N O S E - N E T Z 2 2 8
UE B U N G E N 2 3 0
6.4 DATENVORVERARBEITUNG 2 3 1
6.4.1 V E R A R B E I T U N G S S C H R I T T E 2 3 2
6.4.2 D A T E N D E S KREDITVERGABE-BEISPIELS 2 3 4
UE B U N G E N 2 3 9
6.5 NETZGROESSE U N D O P T I M I E R U N G E N 2 3 9
6.5.1 DIE G R OE SS E D E R I N N E R E N S C H I C H T 2 4 0
6 . 5 . 2 D A S E N T F E R N E N V O N V E R B I N D U N G E N 2 4 3
6.5.3 G E N E T I S C H E A L G O R I T H M E N 2 4 4
UE B U N G E N 2 4 6
6.6 PARTIELL R UE C K G E K O P P E L T E NETZE 2 4 6
6.6.1 J O R D A N - N E T Z E 2 4 7
6.6.2 ELMAN-NETZ 2 4 9
UE B U N G E N 2 5 0
7 WETTBEWERBSLERNEN 251
7.1 S E L B S T O R G A N I S I E R E N D E KARTE 2 5 2
7.1.1 A R C H I T E K T U R U N D A R B E I T S W E I S E 2 5 2
7.1.2 D A S TRAINING 2 5 5
7 . 1 . 3 VISUALISIERUNG E I N E R K A R T E U N D D E R E N V E R H A L
T E N 2 5 9
7 . 1 . 4 EINE L OE S U N G D E S R U N D R E I S E P R O B L E M S 2 6 0
UEBUNGEN 2 6 4
7.2 NEURONALES G A S 2 6 4
7.2.1 ARCHITEKTUR U N D A R B E I T S W E I S E 2 6 4
7.2.2 W A C H S E N D E S N E U R O N A L E S G A S 2 6 7
UEBUNGEN 2 6 9
7.3 ADAPTIVE RESONANZ-THEORIE 2 7 0
7.3.1 D A S PLASTIZITAETS-STABILITAETS-DILEMMA 2 7 0
IMAGE 4
7 . 3 . 2 S T R U K T U R E I N E S ART-NETZES 2 7 2
7 . 3 . 3 D A S BEISPIEL W UE R F E L M U S T E R 2 7 3
7 . 3 . 4 A R B E I T S W E I S E 2 7 5
UE B U N G E N 2 7 8
8 AUTOASSOZIATIVE NETZE 279
8.1 HOPFIELD-NETZE 2 7 9
8.1.1 A R B E I T S W E I S E : 2 8 0
8 . 1 . 2 W I E D E R E R K E N N U N G V O N M U S T E R N 2 8 2
8 . 1 . 3 ENERGIE-NIVEAU E I N E S N E T Z E S 2 8 6
8 . 2 L OE S U N G V O N O P T I M I E R U N G S P R O B L E M E N 2 8 7
8 . 3 DIE BOLTZMANN-MASCHINE ! 2 9 0
UE B U N G E N 2 9 3
9 ENTWICKLUNG NEURONALER NETZE 295
9.1 D E R S T U T T G A R T E R N E U R O N A L E N E T Z E SIMULATOR 2
9 5
9.1.1 EIN E R S T E S BEISPIEL 2 9 6
9 . 1 . 2 AUFBAU V O N N E T Z E N - D E R N E T Z E D I T O R 3 0 0
9 . 1 . 3 D A S TRAINING V O N N E T Z E N : 3 0 3
9 . 1 . 4 DIE V I S U A L I S I E R U N G V O N E R G E B N I S S E N :
3 0 6
UE B U N G E N 3 0 9
9 . 2 JAVANNS 3 0 9
9 . 3 I M P L E M E N T A T I O N N E U R O N A L E R N E T Z E 3 1 1
9.3.1 EINSATZ V O N A R R A Y - D A T E N S T R U K T U R E N 3 1 2
9 . 3 . 2 D E R O B J E K T O R I E N T I E R T E A N S A T Z 3 1 4
9 . 3 . 3 EIN E I N F A C H E S P E R Z E P T R O N 3 1 6
UE B U N G E N 3 2 2
LITERATUR 323
INDEX 327 |
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