Verfügbarkeit: Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz: Wissensverarbeitung - neuronale Netze

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lämmel, Uwe 1956- (VerfasserIn), Cleve, Jürgen 1957- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	München Hanser [2020]
Ausgabe:	5., überarbeitete Auflage
Schlagworte:	Neuronales Netz Künstliche Intelligenz Lehrbuch
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	336 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm
ISBN:	9783446459144

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adam_text	Q KUENSTLICHE INTELLIGENZ ..................................................................... 7 1.1 EINE INTELLIGENTE MASCHINE ..................................................................................... 7 1.2 INTELLIGENZ UND KUENSTLICHE INTELLIGENZ ................................................................... 9 1.3 KNOBELAUFGABEN UND SYMBOLVERARBEITENDE KI ..................................................... 15 1.4 GESCHICHTE DER KI .................................................................................................... 17 1.5 WIR UND DIE KI ......................................................................................................... 19 SYMBOLVERARBEITENDE KL Q DARSTELLUNG UND VERARBEITUNG VON WISSEN .................................... 23 2.1 WISSEN UND WISSENSARTEN ...................................................................................... 23 2.2 KI UND EXPLIZITE WISSENSDARSTELLUNG ...................................................................... 25 2.3 DARSTELLUNG VON WISSEN MIT HILFE VON LOGIK .......................................................... 28 2.3.1 AUSSAGENLOGIK .............................................................................................. 29 2.3.2 PRAEDIKATENLOGIK ............................................................................................ 46 2.3.3 LOGIK UND PROLOG ...................................................................................... 60 2.4 REGELBASIERTE WISSENSDARSTELLUNG .......................................................................... 65 2.4.1 VORWAERTSVERKETTUNG ...................................................................................... 68 2.4.2 RUECKWAERTSVERKETTUNG .................................................................................... 71 2.4.3 REGELVERARBEITUNG UND PROLOG ................................................................ 73 2.4.4 BUSINESS RULES ............................................................................................. 75 2.5 SEMANTISCHE NETZE UND FRAMES ............................................................................. 81 2.5.1 SEMANTISCHE NETZE ...................................................................................... 81 2.5.2 FRAMES ......................................................................................................... 83 2.5.3 WISSENSNETZE ................................................................................................ 85 2.6 VAGES WISSEN ........................................................................................................... 87 2.6.1 UNSICHERES WISSEN ....................................................................................... 88 2.6.2 FUZZY-MENGEN ....................... 97 2.6.3 FUZZY-LOGIK .................................................................................................. 103 2.6.4 FUZZY-REGLER ................................................................................................. 105 4 INHALT Q PROBLEMLOESUNG MITTELS SUCHE ........................................................ 111 3.1 SUCHE IN GRAPHEN ................................................................................................... 111 3.2 UNINFORMIERTE SUCHE ............................................................................................... 116 3.3 HEURISTISCHE SUCHE ................................................................................................. 125 3.3.1 HEURISTIK DES NAECHSTEN NACHBARN ............................................................... 130 3.3.2 BERGSTEIGER-STRATEGIE .................................................................................... 131 3.3.3 BESTENSUCHE ................................................................................................. 132 3.3.4 A*-SUCHE ....................................................................................................... 133 3.4 DAS RUNDREISEPROBLEM ........................................................................................... 137 Q PROLOG ........................................................................................... 147 4.1 LOGISCHES PROGRAMMIEREN ....................................................................................... 147 4.1.1 ERSTE SCHRITTE ................................................................................................ 147 4.1.2 EIN BEISPIEL ................................................................................................... 149 4.1.3 REGELN ........................................................................................................... 151 4.2 PROLOG-PROGRAMME ............................................................................................. 156 4.2.1 LOESUNGSFINDUNG MITTELS BACKTRACKING ........................................................ 156 4.2.2 PARAMETERUEBERGABE MITTELS UNIFIKATION ...................................................... 158 4.2.3 INTERPRETATION VON PROGRAMMEN ................................................................. 161 4.3 DATENTYPEN UND ARITHMETIK .................................................................................... 163 4.3.1 EINFACHE UND ZUSAMMENGESETZTE DATENTYPEN ........................................... 163 4.3.2 LISTEN ............................................................................................................ 165 4.3.3 ARITHMETIK .................................................................................................... 169 4.4 STEUERUNG DER ABARBEITUNG .................................................................................... 170 4.4.1 REIHENFOLGE DER KLAUSELN ............................................................................. 171 4.4.2 REIHENFOLGE DER LITERALE IM KOERPER EINER REGEL........................................... 172 4.4.3 KONTROLLE DES BACKTRACKING .......................................................................... 173 4.4.4 DIE NEGATION ................................................................................................ 176 4.5 VORDEFINIERTE PRAEDIKATE ........................................................................................... 177 4.6 BEISPIELPROGRAMME ................................................................................................ 178 4.6.1 DAS EINFAERBEN EINER LANDKARTE ................................................................... 178 4.6.2 DIE TUERME VON HANOI .................................................................................. 179 4.6.3 DAS ACHT-DAMEN-PROBLEM .......................................................................... 181 4.6.4 DAS PROBLEM DER STABILEN PAARE .................................................................. 183 4.6.5 DAS EINSTEIN-PROBLEM .................................................................................. 184 INHALT 5 NEURONALE NETZE 0 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE .......................................................... 189 5.1 DAS KUENSTLICHE NEURON ........................................................................................... 191 5.2 ARCHITEKTUREN ........................................................................................................... 196 5.3 ARBEITSWEISE ............................................................................................................ 198 0 VORWAERTSGERICHTETE NETZE ............................................................... 203 6.1 DAS PERZEPTRON ........................................................................................................ 203 6.1.1 DIE DELTA-REGEL ............................................................................................ 205 6.1.2 MUSTERZUORDNUNGEN .................................................................................... 208 6.2 BACKPROPAGATION-NETZE ......................................................................................... 211 6.2.1 DAS BACKPROPAGATION-VERFAHREN ................................................................ 212 6.2.2 DAS XOR-BACKPROPAGATION-NETZ ................................................................ 216 6.2.3 MODIFIKATIONEN DES BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS .................................. 219 6.3 TYPISCHE ANWENDUNGEN ......................................................................................... 222 6.3.1 ZEICHENERKENNUNG ...................................................................................... 222 6.3.2 DAS ENCODER-DECODER-NETZ ......................................................................... 228 6.3.3 EIN PROGNOSE-NETZ ........................................................................................ 229 6.4 DATENVORVERARBEITUNG ............................................................................................ 233 6.4.1 VERARBEITUNGSSCHRITTE .................................................................................. 233 6.4.2 DATEN DES KREDITVERGABE-BEISPIELS .............................................................. 236 6.5 NETZGROESSE UND OPTIMIERUNGEN .............................................................................. 240 6.5.1 DIE GROESSE DER INNEREN SCHICHT ..................................................................... 241 6.5.2 DAS ENTFERNEN VON VERBINDUNGEN ............................................................... 243 6.5.3 GENETISCHE ALGORITHMEN .............................................................................. 244 6.6 PARTIELL RUECKGEKOPPELTE NETZE ................................................................................. 247 6.6.1 JORDAN-NETZE ................................................................................................ 248 6.6.2 ELMAN-NETZ ................................................................................................... 250 6.7 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK .............................................................................. 252 Q WETTBEWERBSLERNEN .......................................................................... 261 7.1 SELBSTORGANISIERENDE KARTE .................................................................................... 262 7.1.1 ARCHITEKTUR UND ARBEITSWEISE ...................................................................... 262 7.1.2 DAS TRAINING ................................................................................................. 265 7.1.3 VISUALISIERUNG EINER KARTE UND DEREN VERHALTEN ......................................... 268 7.1.4 EINE LOESUNG DES RUNDREISEPROBLEMS ......................................................... 269 6 INHALT 7.2 NEURONALES GAS ....................................................................................................... 274 7.2.1 ARCHITEKTUR UND ARBEITSWEISE ...................................................................... 275 7.2.2 WACHSENDES NEURONALES GAS ....................................................................... 277 7.3 ADAPTIVE RESONANZ-THEORIE .................................................................................... 280 7.3.1 DAS PLASTIZITAETS-STABILITAETS-DILEMMA .......................................................... 280 7.3.2 STRUKTUR EINES ART-NETZES ............................................................................ 281 7.3.3 DAS BEISPIEL WUERFELMUSTER .......................................................................... 283 7.3.4 ARBEITSWEISE .................................................................................................. 285 Q AUTOASSOZIATIVE NETZE .................................................................... 289 8.1 HOPFIELD-NETZE ........................................................................................................ 289 8.1.1 ARBEITSWEISE .................................................................................................. 290 8.1.2 WIEDERERKENNUNG VON MUSTERN .................................................................. 292 8.1.3 ENERGIE-NIVEAU EINES NETZES ....................................................................... 296 8.2 LOESUNG VON OPTIMIERUNGSPROBLEMEN ................................................................... 297 8.3 DIE BOLTZMANN-MASCHINE ...................................................................................... 300 Q ENTWICKLUNG NEURONALER NETZE ...................................................... 305 9.1 DATENANALYSE-SOFTWARE ........................................................................................... 305 9.2 JAVANNS................................................................................................................... 307 9.3 IMPLEMENTATION NEURONALER NETZE ......................................................................... 309 9.3.1 EINSATZ VON ARRAY-DATENSTRUKTUREN ............................................................ 310 9.3.2 DER OBJEKTORIENTIERTE ANSATZ ....................................................................... 311 9.4 IMPLEMENTIEREN MIT TENSORFLOW .......................................................................... 321 LITERATUR .................................................................................................. 329 INDEX 332
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spelling	Lämmel, Uwe 1956- Verfasser (DE-588)111061334 aut Lehr- und Übungsbuch Künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz Wissensverarbeitung - neuronale Netze Uwe Lämmel, Jürgen Cleve 5., überarbeitete Auflage München Hanser [2020] © 2020 336 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd rswk-swf (DE-588)4123623-3 Lehrbuch gnd-content Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s DE-604 Cleve, Jürgen 1957- Verfasser (DE-588)136387365 aut Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF 978-3-446-46363-9 B:DE-101 application/pdf https://d-nb.info/1200495977/04 Inhaltsverzeichnis DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=031715027&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis
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