Grundkurs Künstliche Intelligenz: eine praxisorientierte Einführung
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Wiesbaden
Springer Vieweg
2013
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Titel: Grundkurs Künstliche Intelligenz
Autor: Ertel, Wolfgang
Jahr: 2013
Inhaltsverzeichnis
Einführung. 1
1.1 Was ist Künstliche Intelligenz. 1
1.2 Geschichte der KI. 6
1.3 Agenten. 12
1.4 Wissensbasierte Systeme . 14
1.5 Übungen. 16
Aussagenlogik. 19
2.1 Syntax. 19
2.2 Semantik. 20
2.3 Beweisverfahren. 23
2.4 Resolution. 27
2.5 Hornklauseln. 30
2.6 Berechenbarkeit und Komplexität. 33
2.7 Anwendungen und Grenzen. 34
2.8 Übungen. 34
Prädikatenlogik erster Stufe. 37
3.1 Syntax. 38
3.2 Semantik. 39
3.3 Quantoren und Normalformen. 44
3.4 Beweiskalküle. 47
3.5 Resolution. 49
3.6 Automatische Theorembeweiser. 54
3.7 Mathematische Beispiele. 56
3.8 Anwendungen . 59
3.9 Zusammenfassung . 61
3.10 Übungen. 62
Grenzen der Logik. 65
4.1 Das Suchraumproblem. 65
4.2 Entscheidbarkeit und Unvollständigkeit. 67
XIII
Xiv Inhaltsverzeichnis
4.3 Der fliegende Pinguin. 69
4.4 Modellierung von Unsicherheit. 72
4.5 Übungen. 73
5 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. 88
6 Suchen, Spielen und Probleme lösen. 93
6.1 Einführung . 93
6.2 Uninformierte Suche. 100
6.3 Heuristische Suche. 105
6.4 Spiele mit Gegner. 114
6.5 Heuristische Bewertungsfunktionen . 118
6.6 Stand der Forschung. 120
6.7 Übungen. 122
7 Schließen mit Unsicherheit. 125
7.1 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten. 127
7.2 Die Methode der Maximalen Entropie. 135
7.3 Lexmed, ein Expertensystem für Appendizitisdiagnose. 144
7.4 Schließen mit Bayes-Netzen. 158
7.5 Zusammenfassung . 171
7.6 Übungen. 172
8 Maschinelles Lernen und Data Mining. 177
8.1 Datenanalyse. 183
8.2 Das Perzeptron, ein linearer Klassifizierer. 185
8.3 Nearest Neighbour-Methoden. 192
8.4 Lernen von Entscheidungsbäumen . 202
8.5 Kreuzvalidierung und Überanpassung. 218
8.6 Lernen von Bayes-Netzen. 220
8.7 Der Naive-Bayes-Klassifizierer. 223
8.8 One-Class-Learning. 228
8.9 Clustering. 230
8.10 Data Mining in der Praxis . 235
Inhaltsverzeichnis XV
8.11 Zusammenfassung . 239
8.12 Übungen. 241
9 Neuronale Netze . 247
9.1 Von der Biologie zur Simulation. 248
9.2 Hopneld-Netze. 253
9.3 Neuronale Assoziativspeicher. 259
9.4 Lineare Netze mit minimalem Fehler. 268
9.5 Der Backpropagation-Algorithmus. 274
9.6 Support-Vektor-Maschinen. 281
9.7 Anwendungen . 282
9.8 Zusammenfassung und Ausblick. 283
9.9 Übungen. 284
10 Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning). 287
10.1 Einführung . 287
10.2 Die Aufgabenstellung. 290
10.3 Uninformierte kombinatorische Suche. 291
10.4 Wert-Iteration und Dynamische Programmierung. 293
10.5 Ein lernender Laufroboter und seine Simulation. 296
10.6 Q-Lernen. 298
10.7 Erkunden und Verwerten. 302
10.8 Approximation, Generalisierung und Konvergenz. 303
10.9 Anwendungen . 304
10.10 Fluch der Dimensionen. 305
10.11 Zusammenfassung und Ausblick. 306
10.12 Übungen. 307
11 Lösungen zu den Übungen. 309
11.1 Einführung . 309
11.2 Aussagenlogik. 310
11.3 Prädikatenlogik. 312
11.4 Grenzen der Logik. 314
11.5 Prolog. 314
11.6 Suchen, Spielen und Probleme lösen . 316
11.7 Schließen mit Unsicherheit. 319
11.8 Maschinelles Lernen und Data Mining. 325
11.9 Neuronale Netze. 333
11.10 Lernen durch Verstärkung. 334
Literatur. 339
Sachverzeichnis. 347
Grundkurs Künstliche Intelligenz
Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich
und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur
bestens aus Forschung und praktischer Anwendung kennt, sondern auch in der Leh¬
re engagiert und erfolgreich vertritt. Von der klassischen Logik über das Schließen
mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Expertensy¬
steme oder lernfähige Roboter.
Sie profitieren von dem umfassenden Einblick in dieses faszinierende Teilgebiet der
Informatik, wobei, abgesehen von grundlegenden Programmierkenntnissen sowie
etwas Mathematik, alle Voraussetzungen für ein gutes Verständnis bereitgestellt wer¬
den. Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren
zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen und in dem immer wichtiger wer¬
denden Gebiet des maschinellen Lernens. Vor allem der Anwendungsbezug steht im
Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte
Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives
und kurzweiliges Selbststudium.
Der Inhalt
Einführung * Intelligente Agenten · Logikbasiertes Schließen · Problemlosen und
Suche ■ Schließen mit Unsicherheit (Bayes-Netze, Methode der Maximalen Entropie) ·
Maschinelles Lernen · Neuronale Netze ■ Lernen durch Verstärkung · Lösungen zu den
Übungsaufgaben
Die Zielgruppe
• Studierende
• Informatiker
• Ingenieure |
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