Programmieren für Ingenieure und Naturwissenschaftler: intelligente Algorithmen und digitale Technologien
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Springer Vieweg
[2018]
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| Schriftenreihe: | eXamen.press
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| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XI, 391 Seiten Illustrationen, Diagramme (farbig) 24 cm x 16.8 cm |
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INHALTSVERZEICHNIS
1 GRUNDLAGEN DER
DIGITALISIERUNG.
1
1.1 DIGITALE D A TE N
.
2
1.2 PREDICTIVE A
NALYTICS.
7
1.3 INDUSTRIE 4.0
.
11
1.4 KUENSTLICHE
INTELLIGENZ.
13
LITERATURHINWEISE.
21
2 ZENTRALE
KONZEPTE.
23
2.1
WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG.
24
2.1.1 ALLGEMEINE G
RUNDBEGRIFFE.
24
2.1.2 BEDINGTE W
AHRSCHEINLICHKEITEN.
26
2.1.3 SATZ VON B A Y E S
.
30
2.1.4
VERTEILUNGSFUNKTIONEN.
32
2.1.5 ERWARTUNGSWERT UND V ARIAN Z
.
40
2.1.6 MEHRDIMENSIONALE
VERTEILUNGEN. 42
2.1.7 KOVARIANZ UND K
ORRELATION.
47
2.2
KLASSIFIKATION.
50
2.2.1
PROBLEMSTELLUNG.
50
2.2.2 NAECHSTE NACHBAR M E TH O D E
. 54
2.2.3 LERNENDE
VEKTORQUANTISIERUNG.
58
2.2.4
ENTSCHEIDUNGSBAEUME.
59
2.2.5 ANWENDUNGEN
.
.
64
2.3 C
LUSTERING.
68
2.3.1
PROBLEMSTELLUNG.
68
2.3.2 HIERARCHISCHES
CLUSTERING.
69
2.3.3 K-MEANS-VERFAHREN
.
71
2.3.4
ANWENDUNGEN.
72
2.4 V
ALIDIERUNG.
74
2.4.1 TRAININGS- UND TESTDATEN
. 75
2.4.2
KREUZVALIDIERUNG.
76
2.5 B
OOSTING.
77
2.5.1
ADABOOST-VERFAHREN.
78
2.5.2 VIOLA-JONES-VERFAHREN
.
79
2.6
UEBUNGSAUFGABEN.
84
LITERATURHINWEISE.
87
3 NEURONALE N E TZ E
.
89
3.1 E IN FUE H RU N G
.
90
3.1.1 BIOLOGISCHES P RIN Z IP
.
90
3.1.2 ALLGEMEINES ARBEITSPRINZIP
.
92
3.1.3 EINFACHE M USTERERKENNUNG
.
93
3.1.4 ARCHITEKTUR DER N E T Z E
.
95
3.1.5 ANW ENDUNGSBEREICHE
.
96
3.2 EINFACHES P
ERZEPTRON.
97
3.2.1 N
ETZARCHITEKTUR.
97
3.2.2
LERNVERFAHREN.
99
3.3 MEHRLAGIGES PERZEPTRON
.102
3.3.1 N
ETZARCHITEKTUR.
102
3.3.2
LERNVERFAHREN.108
3.4 REKURRENTE NETZE
.
126
3.4.1 N
ETZARCHITEKTUR.
126
3.4.2 L EM
VERFAHREN.128
3.5
FALTUNGSNETZE.
129
3.5.1 N
ETZARCHITEKTUR.
129
3.5.2 L EM
VERFAHREN.133
3.6 A NW
ENDUNGEN.137
3.7 UEBUNGSAUFGABEN
.
.145
LITERATURHINWEISE.
147
4
BAYES-NETZE.
149
4.1
NAIVE-BAYES-KLASSIFIKATOR.150
4.2 (GRUNDLEGENDE B EG
RIFFE.
158
4.3 PROBLEM
STELLUNG.
163
4.4 (GRUNDLEGENDE
LOESUNGSPRINZIPIEN.
163
4.5 ALGORITHMUS UND IMPLEMENTIERUNG
.
170
4.6 A NW
ENDUNGEN.176
4.7
UEBUNGSAUFGABEN.
178
LITERATURHINWEISE.
180
5 PROBABILISTISCHE ROBOTIK
.183
5.1 ALLGEMEINE G RU N D LAG EN
.
184
5.1.1 EINFUEHRENDES B E ISP IE
L.
184
5.1.2 GRUNDLEGENDE M E TH O D E N
.184
5.1.3 DYNAMISCHES STOCHASTISCHES S Y S TE M
.187
5.2
BAYES-FILTER.188
5.2.1 EINFUEHRENDES B E ISP IE
L.
188
5.2.2 GRUNDLEGENDE
BEGRIFFE.
190
5.2.3
PROBLEMSTELLUNG.191
5.2.4 GRUNDLEGENDE LOESUNGSPRINZIPIEN
.
191
5.2.5 ALGORITHMUS UND IM PLEM
ENTIERUNG.193
5.2.6
ANWENDUNGEN.195
5.3
KALMAN-FILTER.
197
5.3.1 EINFUEHRENDES B E ISP IE
L.
197
5.3.2 GRUNDLEGENDE
BEGRIFFE.200
5.3.3
PROBLEMSTELLUNG.201
5.3.4 GRUNDLEGENDE
LOESUNGSPRINZIPIEN.
201
5.3.5 ALGORITHMUS UND IM PLEM ENTIERUNG
.
204
5.3.6
ANWENDUNGEN.
205
5.4
PARTIKEL-FILTER.210
5.4.1 EINFUEHRENDES B E ISP IE
L.210
5.4.2 GRUNDLEGENDE
BEGRIFFE.211
5.4.3
PROBLEMSTELLUNG.212
5.4.4 GRUNDLEGENDE
LOESUNGSPRINZIPIEN.212
5.4.5 ALGORITHMUS UND IM PLEM ENTIERUNG
.
213
5.4.6
ANWENDUNGEN.
214
5.5
UEBUNGSAUFGABEN.
216
LITERATURHINWEISE.
218
6 M ARKOV-M
ODELLE.219
6.1 M
ARKOV-KETTEN.
220
6.1.1 EINFUEHRENDES B E ISP IE
L.220
6.1.2 GRUNDLEGENDE
BEGRIFFE.222
6.1.3
PROBLEMSTELLUNG.229
6.1.4 GRUNDLEGENDE
LOESUNGSPRINZIPIEN.230
6.1.5 ALGORITHMUS UND IM PLEM ENTIERUNG
.
232
6.1.6
ANWENDUNGEN.
233
6.2
HIDDEN-MARKOV-MODELLE.
240
6.2.1 EINFUEHRENDES B E ISP IE
L.
240
6.2.2 GRUNDLEGENDE
BEGRIFFE.
241
6.2.3
PROBLEMSTELLUNG.245
6.2.4 GRUNDLEGENDE LOESUNGSPRINZIPIEN
.
246
6.2.5 ALGORITHMUS UND IM PLEM ENTIERUNG
.
253
6.2.6
ANWENDUNGEN.256
6.3 MARKOVSCHES ENTSCHEIDUNGSM ODELL
.
262
6.3.1 EINFUEHRENDES B E ISP IE
L.
262
6.3.2 GRUNDLEGENDE
BEGRIFFE.
263
6.3.3
PROBLEMSTELLUNG.
265
6.3.4 GRUNDLEGENDE LOESUNGSPRINZIPIEN
.
267
6.3.5 ALGORITHMUS UND IM PLEM ENTIERUNG
.
275
6.3.6
ANWENDUNGEN.282
6.4
UEBUNGSAUFGABEN.286
LITERATURHINWEISE.290
7 E NTW ICKLUNGSM
ETHODIKEN.291
7.1 ENTWICKLUNG VON SOFTWARESYSTEMEN
.
291
7.1.1 ALLGEMEINE G RUNDLAGEN
.
292
7.1.2 ZENTRALE
ENTWICKLUNGSHINWEISE.294
7.1.3 VORGEHENS-UND PROZESSM
ODELLE.295
7.1.4 PRINZIPIEN DES S OFTW ARETESTS
.
301
7.1.5 MENSCHLICHE
KOMPONENTE.306
7.2 ENTWICKLUNG VON
MENSCH-MASCHINE-KOMMUNIKATION.308
7.2.1 ALLGEMEINE G RUNDLAGEN
.
308
7.2.2 MENSCHLICHE F
AEHIGKEITEN.311
7.2.3 PRINZIPIEN DER
ENTWICKLUNG.
314
7.2.4 DER SPRINT-PROZESS
.
315
7.2.5 PRINZIPIEN DER G
ESTALTUNG.317
7.3 ENTWICKLUNG VON DIGITALEN P
RODUKTEN.320
7.3.1 DIGITALE
TECHNOLOGIEN.
320
7.3.2
LEAN-STARTUP-METHODE.
324
7.3.3 DIGITALE G ESCHAEFTSM
ODELLE.
326
LITERATURHINWEISE.331
8 DIGITALE
TECHNOLOGIEN.333
8.1 AUTONOMES FAHREN
.
333
8.1.1 ALLGEMEINE G RUNDLAGEN
.
333
8.1.2 KOMPONENTEN AUTONOMER FAH RZEU G
E.336
8.1.3 AUFNAHME VON
SENSORDATEN.
338
8.1.4 MODELLIERUNG DER UM GEBUNG
.
341
8.1.5 LOKALISIERUNG UND P
FADPLANUNG.343
8.2 KOGNITIVE
SYSTEME.
344
8.2.1 ALLGEMEINE
GRUNDLAGEN.344
8.2.2 PRINZIPIELLE
FUNKTIONSWEISE.345
8.2.3 PROZESS DER V ERARBEITUNG
.
346
8.2.4 UMSETZUNG UND A NW
ENDUNG.347
8.3 DIGITALE M
EDIZIN.
349
8.3.1 ALLGEMEINE
GRUNDLAGEN.350
8.3.2 INTELLIGENTE DIAGNOSESYSTEME
.
351
8.3.3
GESUNDHEITS-MONITORING.353
8.3.4 O NLINE-D IENSTE
.
353
8.3.5 AUTOMATISIERTE RECHERCHE
.
354
8.3.6 DIGITALE VERNETZUNG
.
355
8.3.7 LERN- UND A SSISTENZSYSTEM
E.355
8.4 INTELLIGENTE R
OBOTER.356
8.4.1 ALLGEMEINE G
RUNDLAGEN.357
8.4.2 WAHRNEHMUNG UND
LOKALISIERUNG.359
8.4.3 BEWEGUNGSPLANUNG UND S TEUERUNG
.
360
8.4.4
ANWENDUNGEN.362
8.5
SOFTWARE-AGENTEN.
363
8.5.1 ALLGEMEINE G
RUNDLAGEN.364
8.5.2
AGENTENARCHITEKTUR.365
8.5.3 AGENTENORIENTIERTE PROGRAM M IERUNG
.
366
8.5.4
ANWENDUNGEN.
367
LITERATURHINWEISE.
369
9 SCHRITTE IN DIE D IG ITALISIE RU N G
.
371
A N H A N G
.
379
SACHVERZEICHNIS
385 |
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