Grundkurs Künstliche Intelligenz: eine praxisorientierte Einführung
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
[2016]
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| Ausgabe: | 4., überarbeitete Auflage |
| Schriftenreihe: | Computational Intelligence
Lehrbuch |
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1 Einführung. 1
1.1 Was ist Künstliche Intelligenz. 1
1.2 Geschichte der KI. 6
1.3 KI und Gesellschaft. 12
1.4 Agenten. 18
1.5 Wissensbasierte Systeme. 20
1.6 Übungen. 22
2 Aussagenlogik . 25
2.1 Syntax. 25
2.2 Semantik. 26
2.3 Beweisverfahren. 29
2.4 Resolution. 33
2.5 Hornklauseln. 37
2.6 Berechenbarkeit und Komplexität. 39
2.7 Anwendungen und Grenzen. 40
2.8 Übungen . 40
3 Prädikatenlogik erster Stufe. 43
3.1 Syntax. 44
3.2 Semantik . 45
3.3 Quantoren und Normalformen. 50
3.4 Beweiskalküle . 54
3.5 Resolution. 55
3.6 Automatische Theorembeweiser. 61
3.7 Mathematische Beispiele. 62
3.8 Anwendungen. 65
3.9 Zusammenfassung. 68
3.10 Übungen. 68
XV
XVI
Inhaltsverzeichnis
4 Grenzen der Logik . 71
4.1 Das Suchraumproblem. 71
4.2 Entscheidbarkeit und Unvollständigkeit. 73
4.3 Der fliegende Pinguin. 75
4.4 Modellierung von Unsicherheit. 78
4.5 Übungen. 79
5 Logikprogrammierung mit Prolog. 81
5.1 Prolog-Systeme und Implementierungen. 82
5.2 Einfache Beispiele. 82
5.3 Ablaufsteuerung und prozedurale Elemente. 85
5.4 Listen . . 87
5.5 Selbstmodifizierende Programme. 89
5.6 Ein Planungsbeispiel . 90
5.7 Constraint Logic Programming. 92
5.8 Zusammenfassung. 94
5.9 Übungen. 95
6 Suchen, Spielen und Probleme lösen. 99
6.1 Einführung . 99
6.2 Uninformierte Suche .106
6.3 Heuristische Suche.112
6.4 Spiele mit Gegner.123
6.5 Heuristische Bewertungsfunktionen.128
6.6 Stand der Forschung.130
6.7 Übungen.133
7 Schließen mit Unsicherheit.137
7.1 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten. 139
7.2 Die Methode der Maximalen Entropie.148
7.3 Lexmed, ein Expertensystem für Appendizitisdiagnose .157
7.4 Schließen mit Bayes-Netzen .172
7.5 Zusammenfassung.185
7.6 Übungen. 186
8 Maschinelles Lernen und Data Mining.191
8.1 Datenanalyse. 197
8.2 Das Perzeptron, ein linearer Klassifiziere!* .199
8.3 Nearest Neighbour-Methoden. 206
8.4 Lernen von Entscheidungsbäumen.217
8.5 Kreuzvalidierung und Überanpassung.232
8.6 Lernen von Bayes-Netzen . .234
8.7 Der Naive-Bayes-Klassifizierer.237
Inhaltsverzeichnis . xvn
8.8 One-Class-Learning.242
8.9 Clustering.• • • ♦ • 244
8.10 Data Mining in der Praxis .253
8.11 Zusammenfassung.257
8.12 Übungen.259
9 Neuronale Netze.265
9.1 Von der Biologie zur Simulation.266
9.2 Hopfield-Netze.271
9.3 Neuronale Assoziativspeicher.277
9.4 Lineare Netze mit minimalem Fehler .284
9.5 Der Backpropagation-Algorithmus.291
9.6 Support-Vektor-Maschinen.298
9.7 Deep Learning.299
9.8 Kreativität.305
9.9 Anwendungen von Neuronalen Netzen.308
9.10 Zusammenfassung und Ausblick.308
9.11 Übungen.309
10 Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning).313
10.1 Einführung .313
10.2 Die Aufgabenstellung.316
10.3 Uninformierte kombinatorische Suche.317
10.4 Wert-Iteration und Dynamische Programmierung.319
10.5 Ein lernender Laufroboter und seine Simulation.322
10.6 Q-Lernen.324
10.7 Erkunden und Verwerten.328
10.8 Approximation, Generalisierung und Konvergenz.329
10.9 Anwendungen.330
10.10 AlphaGo, der Durchbruch beim Go-Spiel.331
10.11 Fluch der Dimensionen.333
10.12 Zusammenfassung und Ausblick.334
10.13 Übungen.335
11 Lösungen zu den Übungen.337
11.1 Einführung .337
11.2 Aussagenlogik.338
11.3 Prädikatenlogik.340
11.4 Grenzen der Logik.342
11.5 Prolog .342
11.6 Suchen, Spielen und Probleme lösen.344
11.7 Schließen mit Unsicherheit.347
XVIII Inhaltsverzeichnis
11.8 Maschinelles Lernen und Data Mining .354
11.9 Neuronale Netze.362
11.10 Lernen durch Verstärkung.364
Literatur.367
Sachverzeichnis. 379 |
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Beschreibung
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| Exemplar 1 | ausleihbar Verfügbar Bestellen |