Grundkurs künstliche Intelligenz: eine praxisorientierte Einführung
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| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
[2021]
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| Edition: | 5. Auflage |
| Series: | Computational Intelligence
Lehrbuch |
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| Online Access: | Cover Inhaltsverzeichnis |
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| ISBN: | 9783658320744 |
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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 |
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. 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 .
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