Grundkurs künstliche Intelligenz: eine praxisorientierte Einführung
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
[2021]
|
| Ausgabe: | 5. Auflage |
| Schriftenreihe: | Computational Intelligence
Lehrbuch |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Cover Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVI, 422 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.8 cm |
| ISBN: | 9783658320744 |
Internformat
MARC
| LEADER | 00000nam a22000001c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | BV047153994 | ||
| 003 | DE-604 | ||
| 005 | 20230725 | ||
| 007 | t | ||
| 008 | 210219s2021 gw a||| |||| 00||| ger d | ||
| 015 | |a 20,N47 |2 dnb | ||
| 016 | 7 | |a 122121179X |2 DE-101 | |
| 020 | |a 9783658320744 |c (kart. : EUR 29.99 (DE), EUR 30.83 (AT), CHF 33.50 (freier Preis), EUR 28.03) |9 978-3-658-32074-4 | ||
| 024 | 3 | |a 9783658320744 | |
| 028 | 5 | 2 | |a 3-658-32074-5 |
| 028 | 5 | 2 | |a 89043113 |
| 035 | |a (OCoLC)1222204653 | ||
| 035 | |a (DE-599)DNB122121179X | ||
| 040 | |a DE-604 |b ger |e rda | ||
| 041 | 0 | |a ger | |
| 044 | |a gw |c XA-DE-HE | ||
| 049 | |a DE-91G |a DE-20 |a DE-898 |a DE-860 |a DE-739 |a DE-19 |a DE-634 |a DE-1049 |a DE-523 |a DE-355 |a DE-Aug4 |a DE-522 |a DE-824 |a DE-703 |a DE-521 |a DE-1052 |a DE-210 |a GYN01 | ||
| 082 | 0 | |a 006.3 |2 23/ger | |
| 084 | |a ST 300 |0 (DE-625)143650: |2 rvk | ||
| 084 | |a 004 |2 sdnb | ||
| 084 | |a 54.72 |2 bkl | ||
| 084 | |a DAT 700 |2 stub | ||
| 100 | 1 | |a Ertel, Wolfgang |e Verfasser |0 (DE-588)123088410 |4 aut | |
| 245 | 1 | 0 | |a Grundkurs künstliche Intelligenz |b eine praxisorientierte Einführung |c Wolfgang Ertel |
| 250 | |a 5. Auflage | ||
| 264 | 1 | |a Wiesbaden |b Springer Vieweg |c [2021] | |
| 300 | |a XVI, 422 Seiten |b Illustrationen, Diagramme |c 24 cm x 16.8 cm | ||
| 336 | |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |b n |2 rdamedia | ||
| 338 | |b nc |2 rdacarrier | ||
| 490 | 0 | |a Computational Intelligence | |
| 490 | 0 | |a Lehrbuch | |
| 650 | 0 | 7 | |a Künstliche Intelligenz |0 (DE-588)4033447-8 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Bayes-Netz |0 (DE-588)4567228-3 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Data Mining |0 (DE-588)4428654-5 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Neuronales Netz |0 (DE-588)4226127-2 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Maschinelles Lernen |0 (DE-588)4193754-5 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 655 | 7 | |0 (DE-588)4123623-3 |a Lehrbuch |2 gnd-content | |
| 689 | 0 | 0 | |a Künstliche Intelligenz |0 (DE-588)4033447-8 |D s |
| 689 | 0 | 1 | |a Maschinelles Lernen |0 (DE-588)4193754-5 |D s |
| 689 | 0 | 2 | |a Data Mining |0 (DE-588)4428654-5 |D s |
| 689 | 0 | 3 | |a Neuronales Netz |0 (DE-588)4226127-2 |D s |
| 689 | 0 | 4 | |a Bayes-Netz |0 (DE-588)4567228-3 |D s |
| 689 | 0 | |5 DE-604 | |
| 710 | 2 | |a Springer Fachmedien Wiesbaden |0 (DE-588)1043386068 |4 pbl | |
| 776 | 0 | 8 | |i Erscheint auch als |n Online-Ausgabe |z 978-3-658-32075-1 |w (DE-604)BV047552684 |
| 780 | 0 | 0 | |i Vorangegangen ist |z 9783658135485 |w (DE-604)BV043792380 |
| 856 | 4 | 2 | |m V:DE-576;X:SPRINGER |q image/jpeg |u http://swbplus.bsz-bw.de/bsz1739084349cov.htm |v 20210204184515 |3 Cover |
| 856 | 4 | 2 | |m Digitalisierung UB Passau - ADAM Catalogue Enrichment |q application/pdf |u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032559732&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |3 Inhaltsverzeichnis |
Datensatz im Suchindex
| _version_ | 1805070073728073728 |
|---|---|
| adam_text |
Inhaltsverzeichnis 1 Einführung. 1.1 Was ist Künstliche Intelligenz. 1.2 Geschichte der KI. 1.3 KI und Gesellschaft. 1.4 Agenten. 1.5 Wissensbasierte Systeme . 1.6 Übungen . Literatur. 1 1 6 13 19 22 24 25 2 Aussagenlogik. 2.1 Syntax. 2.2 Semantik. 2.3 Beweisverfahren. 2.4 Resolution. 2.5 Hornklauseln. 2.6 Berechenbarkeit und
Komplexität. 2.7 Anwendungen und Grenzen. 2.8 Übungen . Literatur. 29 29 30 33 37 40 43 44 44 46 3 Prädikatenlogik erster Stufe. 3.1 Syntax. 3.2 Semantik. 3.3 Quantoren und Normalformen . 3.4 Beweiskalküle. 3.5 Resolution. 3.6 Automatische Theorembeweiser. 3.7 Mathematische Beispiele . 3.8 Anwendungen. 47 48 50 54 57 59 64 66 69 XIII
XIV Inhaltsverzeichnis 3.9 Zusammenfassung. 3.10 Übungen . Literatur. 71 72 73 4 Grenzen der Logik. 4.1 Das Suchraumproblem . 4.2 Entscheidbarkeit und Unvollständigkeit. 4.3 Der fliegende Pinguin. 4.4 Modellierung von Unsicherheit . 4.5 Übungen . Literatur. 75 75 77 79 82 83 84 5 Logikprogrammierung mit Prolog. 5.1 Prolog-Systeme und Implementierungen. 5.2 Einfache Beispiele . 5.3 Ablaufsteuerung und prozedurale Elemente. 5.4
Listen. 5.5 Selbstmodifizierende Programme. 5.6 Ein Planungsbeispiel. 5.7 Constraint Logic Programming. 5.8 Zusammenfassung. 5.9 Übungen . Literatur. 85 86 86 90 91 93 94 97 99 100 102 6 Suchen, Spielen und Probleme lösen . 6.1 Einführung . 6.2 Uninformierte Suche. 6.3 Heuristische Suche . 6.4 Spiele mit Gegner. 6.5 Heuristische Bewertungsfunktionen. 6.6 Stand der Forschung. 6.7 Übungen
. Literatur. 103 103 110 117 128 133 135 137 140 7 Schließen mit Unsicherheit. 7.1 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten. 7.2 Die Methode der Maximalen Entropie. 7.3 Lexmed, ein Expertensystem für Appendizitisdiagnose. 7.4 Schließen mit Bayes-Netzen. 7.5 Zusammenfassung. 7.6 Übungen . Literatur. 143 145 155 164 179 192 194 198
Inhaltsverzeichnis XV 8 MaschinellesLernen und Data Mining . 8.1 Datenanalyse. 8.2 Das Perzeptron, ein linearer Klassifizierer ». 8.3 Nearest Neighbour-Methoden. 8.4 Datennormalisierung. 8.5 Qualitätsmaße für Klassifizierer. 8.6 Lernen von Entscheidungsbäumen. 8.7 Kreuzvalidierung und Überanpassung . 8.8 Datenvermehrung und Anpassung . 8.9 Lernen von Bayes-Netzen. 8.10 Der Naive-Bayes-Klassifizierer . 8.11 One-Class-Learning . 8.12 Clustering . 8.13 Data Mining in der Praxis. 8.14 Zusammenfassung. 8.15 Übungen
. Literatur. 201 207 210 217 228 230 231 247 249 250 253 257 260 268 272 275 281 9 Neuronale Netze. 9.1 Von der Biologie zur Simulation. 9.2 Hopfield-Netze . 9.3 Neuronale Assoziativspeicher. 9.4 Lineare Netze mit minimalem Fehler. 9.5 Der Backpropagation-Algorithmus. 9.6 Deep Learning. 9.7 Kreativität und GAN-Netze . 9.8 Transformer erobern die Sprachverarbeitung. 9.9 Support-Vektor-Maschinen. 9.10 Zusammenfassung und Ausblick . 9.11 Übungen .
Literatur. 285 286 291 298 305 313 321 333 338 340 341 344 347 10 Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning) . 10.1 Einführung . 10.2 Die Aufgabenstellung. 10.3 Uninformierte kombinatorische Suche. 10.4 Wert-Iteration und Dynamische Programmierung. 10.5 Ein lernender Laufroboter und seine Simulation . 10.6 Q-Lernen. 10.7 Erkunden und Verwerten. 10.8 Approximation, Generalisierung und Konvergenz. 10.9 Anwendungen. 351 351 354 356 357 360 362 367 368 369
XVI Inhaltsverzeichnis 10.10 AlphaGo, der Durchbrach beim Go-Spiel . 10.11 Fluch der Dimensionen. 10.12 Zusammenfassung und Ausblick . 10.13 Übungen . Literatur. 370 373 374 374 376 11 Lösungenzu den Übungen . 11.1 Einführung . 11.2 Aussagenlogik. 11.3 Prädikatenlogik. 11.4 Grenzen der Logik . 11.5 Prolog . 11.6 Suchen, Spielen und Probleme lösen . 11.7 Schließen mit Unsicherheit. 11.8 Maschinelles Lernen und Data Mining. 11.9 Neuronale
Netze. 11.10 Lernen durch Verstärkung. Literatur. 379 379 380 382 385 385 387 390 398 407 410 413 Stichwortverzeichnis. 415 |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis 1 Einführung. 1.1 Was ist Künstliche Intelligenz. 1.2 Geschichte der KI. 1.3 KI und Gesellschaft. 1.4 Agenten. 1.5 Wissensbasierte Systeme . 1.6 Übungen . Literatur. 1 1 6 13 19 22 24 25 2 Aussagenlogik. 2.1 Syntax. 2.2 Semantik. 2.3 Beweisverfahren. 2.4 Resolution. 2.5 Hornklauseln. 2.6 Berechenbarkeit und
Komplexität. 2.7 Anwendungen und Grenzen. 2.8 Übungen . Literatur. 29 29 30 33 37 40 43 44 44 46 3 Prädikatenlogik erster Stufe. 3.1 Syntax. 3.2 Semantik. 3.3 Quantoren und Normalformen . 3.4 Beweiskalküle. 3.5 Resolution. 3.6 Automatische Theorembeweiser. 3.7 Mathematische Beispiele . 3.8 Anwendungen. 47 48 50 54 57 59 64 66 69 XIII
XIV Inhaltsverzeichnis 3.9 Zusammenfassung. 3.10 Übungen . Literatur. 71 72 73 4 Grenzen der Logik. 4.1 Das Suchraumproblem . 4.2 Entscheidbarkeit und Unvollständigkeit. 4.3 Der fliegende Pinguin. 4.4 Modellierung von Unsicherheit . 4.5 Übungen . Literatur. 75 75 77 79 82 83 84 5 Logikprogrammierung mit Prolog. 5.1 Prolog-Systeme und Implementierungen. 5.2 Einfache Beispiele . 5.3 Ablaufsteuerung und prozedurale Elemente. 5.4
Listen. 5.5 Selbstmodifizierende Programme. 5.6 Ein Planungsbeispiel. 5.7 Constraint Logic Programming. 5.8 Zusammenfassung. 5.9 Übungen . Literatur. 85 86 86 90 91 93 94 97 99 100 102 6 Suchen, Spielen und Probleme lösen . 6.1 Einführung . 6.2 Uninformierte Suche. 6.3 Heuristische Suche . 6.4 Spiele mit Gegner. 6.5 Heuristische Bewertungsfunktionen. 6.6 Stand der Forschung. 6.7 Übungen
. Literatur. 103 103 110 117 128 133 135 137 140 7 Schließen mit Unsicherheit. 7.1 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten. 7.2 Die Methode der Maximalen Entropie. 7.3 Lexmed, ein Expertensystem für Appendizitisdiagnose. 7.4 Schließen mit Bayes-Netzen. 7.5 Zusammenfassung. 7.6 Übungen . Literatur. 143 145 155 164 179 192 194 198
Inhaltsverzeichnis XV 8 MaschinellesLernen und Data Mining . 8.1 Datenanalyse. 8.2 Das Perzeptron, ein linearer Klassifizierer ». 8.3 Nearest Neighbour-Methoden. 8.4 Datennormalisierung. 8.5 Qualitätsmaße für Klassifizierer. 8.6 Lernen von Entscheidungsbäumen. 8.7 Kreuzvalidierung und Überanpassung . 8.8 Datenvermehrung und Anpassung . 8.9 Lernen von Bayes-Netzen. 8.10 Der Naive-Bayes-Klassifizierer . 8.11 One-Class-Learning . 8.12 Clustering . 8.13 Data Mining in der Praxis. 8.14 Zusammenfassung. 8.15 Übungen
. Literatur. 201 207 210 217 228 230 231 247 249 250 253 257 260 268 272 275 281 9 Neuronale Netze. 9.1 Von der Biologie zur Simulation. 9.2 Hopfield-Netze . 9.3 Neuronale Assoziativspeicher. 9.4 Lineare Netze mit minimalem Fehler. 9.5 Der Backpropagation-Algorithmus. 9.6 Deep Learning. 9.7 Kreativität und GAN-Netze . 9.8 Transformer erobern die Sprachverarbeitung. 9.9 Support-Vektor-Maschinen. 9.10 Zusammenfassung und Ausblick . 9.11 Übungen .
Literatur. 285 286 291 298 305 313 321 333 338 340 341 344 347 10 Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning) . 10.1 Einführung . 10.2 Die Aufgabenstellung. 10.3 Uninformierte kombinatorische Suche. 10.4 Wert-Iteration und Dynamische Programmierung. 10.5 Ein lernender Laufroboter und seine Simulation . 10.6 Q-Lernen. 10.7 Erkunden und Verwerten. 10.8 Approximation, Generalisierung und Konvergenz. 10.9 Anwendungen. 351 351 354 356 357 360 362 367 368 369
XVI Inhaltsverzeichnis 10.10 AlphaGo, der Durchbrach beim Go-Spiel . 10.11 Fluch der Dimensionen. 10.12 Zusammenfassung und Ausblick . 10.13 Übungen . Literatur. 370 373 374 374 376 11 Lösungenzu den Übungen . 11.1 Einführung . 11.2 Aussagenlogik. 11.3 Prädikatenlogik. 11.4 Grenzen der Logik . 11.5 Prolog . 11.6 Suchen, Spielen und Probleme lösen . 11.7 Schließen mit Unsicherheit. 11.8 Maschinelles Lernen und Data Mining. 11.9 Neuronale
Netze. 11.10 Lernen durch Verstärkung. Literatur. 379 379 380 382 385 385 387 390 398 407 410 413 Stichwortverzeichnis. 415 |
| any_adam_object | 1 |
| any_adam_object_boolean | 1 |
| author | Ertel, Wolfgang |
| author_GND | (DE-588)123088410 |
| author_facet | Ertel, Wolfgang |
| author_role | aut |
| author_sort | Ertel, Wolfgang |
| author_variant | w e we |
| building | Verbundindex |
| bvnumber | BV047153994 |
| classification_rvk | ST 300 |
| classification_tum | DAT 700 |
| ctrlnum | (OCoLC)1222204653 (DE-599)DNB122121179X |
| dewey-full | 006.3 |
| dewey-hundreds | 000 - Computer science, information, general works |
| dewey-ones | 006 - Special computer methods |
| dewey-raw | 006.3 |
| dewey-search | 006.3 |
| dewey-sort | 16.3 |
| dewey-tens | 000 - Computer science, information, general works |
| discipline | Informatik |
| discipline_str_mv | Informatik |
| edition | 5. Auflage |
| format | Book |
| fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>00000nam a22000001c 4500</leader><controlfield tag="001">BV047153994</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20230725</controlfield><controlfield tag="007">t</controlfield><controlfield tag="008">210219s2021 gw a||| |||| 00||| ger d</controlfield><datafield tag="015" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">20,N47</subfield><subfield code="2">dnb</subfield></datafield><datafield tag="016" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">122121179X</subfield><subfield code="2">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">9783658320744</subfield><subfield code="c">(kart. : EUR 29.99 (DE), EUR 30.83 (AT), CHF 33.50 (freier Preis), EUR 28.03)</subfield><subfield code="9">978-3-658-32074-4</subfield></datafield><datafield tag="024" ind1="3" ind2=" "><subfield code="a">9783658320744</subfield></datafield><datafield tag="028" ind1="5" ind2="2"><subfield code="a">3-658-32074-5</subfield></datafield><datafield tag="028" ind1="5" ind2="2"><subfield code="a">89043113</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)1222204653</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DNB122121179X</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield></datafield><datafield tag="044" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">gw</subfield><subfield code="c">XA-DE-HE</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-91G</subfield><subfield code="a">DE-20</subfield><subfield code="a">DE-898</subfield><subfield code="a">DE-860</subfield><subfield code="a">DE-739</subfield><subfield code="a">DE-19</subfield><subfield code="a">DE-634</subfield><subfield code="a">DE-1049</subfield><subfield code="a">DE-523</subfield><subfield code="a">DE-355</subfield><subfield code="a">DE-Aug4</subfield><subfield code="a">DE-522</subfield><subfield code="a">DE-824</subfield><subfield code="a">DE-703</subfield><subfield code="a">DE-521</subfield><subfield code="a">DE-1052</subfield><subfield code="a">DE-210</subfield><subfield code="a">GYN01</subfield></datafield><datafield tag="082" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">006.3</subfield><subfield code="2">23/ger</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ST 300</subfield><subfield code="0">(DE-625)143650:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">004</subfield><subfield code="2">sdnb</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">54.72</subfield><subfield code="2">bkl</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DAT 700</subfield><subfield code="2">stub</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Ertel, Wolfgang</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)123088410</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Grundkurs künstliche Intelligenz</subfield><subfield code="b">eine praxisorientierte Einführung</subfield><subfield code="c">Wolfgang Ertel</subfield></datafield><datafield tag="250" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">5. Auflage</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Wiesbaden</subfield><subfield code="b">Springer Vieweg</subfield><subfield code="c">[2021]</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">XVI, 422 Seiten</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme</subfield><subfield code="c">24 cm x 16.8 cm</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Computational Intelligence</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Lehrbuch</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Künstliche Intelligenz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4033447-8</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Bayes-Netz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4567228-3</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Data Mining</subfield><subfield code="0">(DE-588)4428654-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Neuronales Netz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4226127-2</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Maschinelles Lernen</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193754-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4123623-3</subfield><subfield code="a">Lehrbuch</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Künstliche Intelligenz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4033447-8</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Maschinelles Lernen</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193754-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="a">Data Mining</subfield><subfield code="0">(DE-588)4428654-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="a">Neuronales Netz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4226127-2</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="4"><subfield code="a">Bayes-Netz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4567228-3</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="710" ind1="2" ind2=" "><subfield code="a">Springer Fachmedien Wiesbaden</subfield><subfield code="0">(DE-588)1043386068</subfield><subfield code="4">pbl</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Online-Ausgabe</subfield><subfield code="z">978-3-658-32075-1</subfield><subfield code="w">(DE-604)BV047552684</subfield></datafield><datafield tag="780" ind1="0" ind2="0"><subfield code="i">Vorangegangen ist</subfield><subfield code="z">9783658135485</subfield><subfield code="w">(DE-604)BV043792380</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">V:DE-576;X:SPRINGER</subfield><subfield code="q">image/jpeg</subfield><subfield code="u">http://swbplus.bsz-bw.de/bsz1739084349cov.htm</subfield><subfield code="v">20210204184515</subfield><subfield code="3">Cover</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">Digitalisierung UB Passau - ADAM Catalogue Enrichment</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032559732&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield></record></collection> |
| genre | (DE-588)4123623-3 Lehrbuch gnd-content |
| genre_facet | Lehrbuch |
| id | DE-604.BV047153994 |
| illustrated | Illustrated |
| index_date | 2024-07-03T16:38:39Z |
| indexdate | 2024-07-20T04:16:08Z |
| institution | BVB |
| institution_GND | (DE-588)1043386068 |
| isbn | 9783658320744 |
| language | German |
| oai_aleph_id | oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-032559732 |
| oclc_num | 1222204653 |
| open_access_boolean | |
| owner | DE-91G DE-BY-TUM DE-20 DE-898 DE-BY-UBR DE-860 DE-739 DE-19 DE-BY-UBM DE-634 DE-1049 DE-523 DE-355 DE-BY-UBR DE-Aug4 DE-522 DE-824 DE-703 DE-521 DE-1052 DE-210 GYN01 |
| owner_facet | DE-91G DE-BY-TUM DE-20 DE-898 DE-BY-UBR DE-860 DE-739 DE-19 DE-BY-UBM DE-634 DE-1049 DE-523 DE-355 DE-BY-UBR DE-Aug4 DE-522 DE-824 DE-703 DE-521 DE-1052 DE-210 GYN01 |
| physical | XVI, 422 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.8 cm |
| publishDate | 2021 |
| publishDateSearch | 2021 |
| publishDateSort | 2021 |
| publisher | Springer Vieweg |
| record_format | marc |
| series2 | Computational Intelligence Lehrbuch |
| spelling | Ertel, Wolfgang Verfasser (DE-588)123088410 aut Grundkurs künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung Wolfgang Ertel 5. Auflage Wiesbaden Springer Vieweg [2021] XVI, 422 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.8 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Computational Intelligence Lehrbuch Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd rswk-swf Bayes-Netz (DE-588)4567228-3 gnd rswk-swf Data Mining (DE-588)4428654-5 gnd rswk-swf Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd rswk-swf (DE-588)4123623-3 Lehrbuch gnd-content Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 s Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 s Data Mining (DE-588)4428654-5 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s Bayes-Netz (DE-588)4567228-3 s DE-604 Springer Fachmedien Wiesbaden (DE-588)1043386068 pbl Erscheint auch als Online-Ausgabe 978-3-658-32075-1 (DE-604)BV047552684 Vorangegangen ist 9783658135485 (DE-604)BV043792380 V:DE-576;X:SPRINGER image/jpeg http://swbplus.bsz-bw.de/bsz1739084349cov.htm 20210204184515 Cover Digitalisierung UB Passau - ADAM Catalogue Enrichment application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032559732&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
| spellingShingle | Ertel, Wolfgang Grundkurs künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd Bayes-Netz (DE-588)4567228-3 gnd Data Mining (DE-588)4428654-5 gnd Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd |
| subject_GND | (DE-588)4033447-8 (DE-588)4567228-3 (DE-588)4428654-5 (DE-588)4226127-2 (DE-588)4193754-5 (DE-588)4123623-3 |
| title | Grundkurs künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung |
| title_auth | Grundkurs künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung |
| title_exact_search | Grundkurs künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung |
| title_exact_search_txtP | Grundkurs künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung |
| title_full | Grundkurs künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung Wolfgang Ertel |
| title_fullStr | Grundkurs künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung Wolfgang Ertel |
| title_full_unstemmed | Grundkurs künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung Wolfgang Ertel |
| title_short | Grundkurs künstliche Intelligenz |
| title_sort | grundkurs kunstliche intelligenz eine praxisorientierte einfuhrung |
| title_sub | eine praxisorientierte Einführung |
| topic | Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd Bayes-Netz (DE-588)4567228-3 gnd Data Mining (DE-588)4428654-5 gnd Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd |
| topic_facet | Künstliche Intelligenz Bayes-Netz Data Mining Neuronales Netz Maschinelles Lernen Lehrbuch |
| url | http://swbplus.bsz-bw.de/bsz1739084349cov.htm http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032559732&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |
| work_keys_str_mv | AT ertelwolfgang grundkurskunstlicheintelligenzeinepraxisorientierteeinfuhrung AT springerfachmedienwiesbaden grundkurskunstlicheintelligenzeinepraxisorientierteeinfuhrung |