Künstliche Intelligenz: Wissensverarbeitung - neuronale Netze
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| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
München
Hanser
[2023]
|
| Edition: | 6., aktualisierte Auflage |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | 359 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm |
| ISBN: | 9783446478817 3446478817 |
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|---|---|
| adam_text |
INHALT
TL
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
9
1.1
EINE
INTELLIGENTE
MASCHINE
.
9
1.2
INTELLIGENZ
UND
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
11
1.3
KNOBELAUFGABEN
UND
SYMBOLVERARBEITENDE
KI
.
18
1.4
GESCHICHTE
DER
KI
.
20
1.5
WIR
UND
DIE
KI
.
22
TEIL
1
-
SYMBOLVERARBEITENDE
KL
D
DARSTELLUNG
UND
VERARBEITUNG
VON
WISSEN
.
27
2.1
WISSEN
UND
WISSENSARTEN
.
27
2.2
KI
UND
EXPLIZITE
WISSENSDARSTELLUNG
.
28
2.3
DARSTELLUNG
VON
WISSEN
MIT
HILFE
VON
LOGIK
.
32
2.3.1
AUSSAGENLOGIK
.
33
2.3.2
PRAEDIKATENLOGIK
.
50
2.3.3
LOGIK
UND
PROLOG
.
65
2.4
WISSENSVERARBEITUNG
MIT
REGELN
.
69
2.4.1
REGELBASIERTE
WISSENSDARSTELLUNG
.
69
2.4.2
REGELVERARBEITUNG
.
72
2.4.2.1
VORWAERTSVERKETTUNG
.
73
2.4.2.2
RUECKWAERTSVERKETTUNG
.
76
2.4.2.3
REGELVERARBEITUNG
UND
PROLOG
.
77
2.4.3
REGELSYSTEME
IM
EINSATZ
.
79
2.4.3.1
BUSINESS
RULES
.
80
2.4.3.2
DECISION
MODEL
AND
NOTATION
.
83
2.5
SEMANTISCHE
NETZE
UND
FRAMES
.
87
2.5.1
SEMANTISCHE
NETZE
.
87
2.5.2
FRAMES
.
89
2.5.3
WISSENSNETZE
.
91
2.6
VAGES
WISSEN
.
94
2.6.1
UNSICHERES
WISSEN
.
95
6
INHALT
2.6.2
FUZZY-MENGEN
.
103
2.6.3
FUZZY-LOGIK
.
109
2.6.4
FUZZY-REGLER
.
111
EL
PROBLEMLOESUNG
MITTELS
SUCHE
.
117
3.1
SUCHE
IN
GRAPHEN
.
117
3.2
UNINFORMIERTE
SUCHE
.
122
3.3
HEURISTISCHE
SUCHE
.
131
3.3.1
HEURISTIK
DES
NAECHSTEN
NACHBARN
.
136
3.3.2
BERGSTEIGER-STRATEGIE
.
138
3.3.3
BESTENSUCHE
.
139
3.3.4
A*-SUCHE
.
140
3.4
DAS
RUNDREISEPROBLEM
.
144
Q
WISSENSVERARBEITUNG
MIT
PROLOG
.
153
4.1
LOGISCHES
PROGRAMMIEREN
.
154
4.1.1
ERSTE
SCHRITTE
.
154
4.1.2
EIN
BEISPIEL
.
156
4.1.3
REGELN
.
158
4.2
PROLOG-PROGRAMME
.
162
4.2.1
PROBLEMLOESUNG
MIT
PROLOG
.
162
4.2.2
LOESUNGSFINDUNG
MITTELS
BACKTRACKING
.
164
4.2.3
PARAMETERUEBERGABE
MITTELS
UNIFIKATION
.
166
4.2.4
INTERPRETATION
VON
PROGRAMMEN
.
170
4.3
DATENTYPEN
UND
ARITHMETIK
.
171
4.3.1
EINFACHE
UND
ZUSAMMENGESETZTE
DATENTYPEN
.
171
4.3.2
LISTEN
.
174
4.3.3
ARITHMETIK
.
177
4.4
STEUERUNG
DER
ABARBEITUNG
.
179
4.4.1
REIHENFOLGE
DER
KLAUSELN
.
179
4.4.2
REIHENFOLGE
DER
LITERALE
IM
KOERPER
EINER
REGEL
.
180
4.4.3
KONTROLLE
DES
BACKTRACKING
.
181
4.4.4
DIE
NEGATION
.
184
4.5
VORDEFINIERTE
PRAEDIKATE
.
186
4.6
BEISPIELPROGRAMME
.
187
4.6.1
DAS
EINFAERBEN
EINER
LANDKARTE
.
187
4.6.2
DIE
TUERME
VON
HANOI
.
188
4.6.3
DAS
ACHT-DAMEN-PROBLEM
.
189
4.6.4
DAS
PROBLEM
DER
STABILEN
PAARE
.
191
4.6.5
DAS
EINSTEIN-PROBLEM
.
193
INHALT
7
TEIL
2
-
KL
MIT
NEURONALEN
NETZEN
9
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
.
197
5.1
DAS
NATUERLICHE
NEURONALE
NETZ
.
197
5.2
GESCHICHTE
.
198
5.3
DIE
KAPITEL
UEBER
NEURONALE
NETZE
.
199
5.4
DAS
KUENSTLICHE
NEURON
.
200
5.5
ARCHITEKTUREN
.
205
5.6
ARBEITSWEISE
.
207
Q
VORWAERTSGERICHTETE
NETZE
.
211
6.1
DAS
PERZEPTRON
.
211
6.1.1
DIE
DELTA-REGEL
.
213
6.1.2
MUSTERZUORDNUNGEN
.
216
6.2
BACKPROPAGATION-NETZE
.
219
6.2.1
DAS
BACKPROPAGATION-VERFAHREN
.
220
6.2.2
DAS
XOR-BACKPROPAGATION-NETZ
.
224
6.2.3
MODIFIKATIONEN
DES
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS
.
227
6.3
TYPISCHE
ANWENDUNGEN
.
230
6.3.1
ZEICHENERKENNUNG
.
230
6.3.2
DAS
ENCODER-DECODER-NETZ
.
236
6.3.3
EIN
PROGNOSE-NETZ
.
237
6.4
DATENVORVERARBEITUNG
.
241
6.4.1
VERARBEITUNGSSCHRITTE
.
241
6.4.2
DATEN
DES
KREDITVERGABE-BEISPIELS
.
244
6.5
NETZGROESSE
UND
OPTIMIERUNGEN
.
248
6.5.1
DIE
GROESSE
DER
INNEREN
SCHICHT
.
249
6.5.2
DAS
ENTFERNEN
VON
VERBINDUNGEN
.
251
6.5.3
GENETISCHE
ALGORITHMEN
.
252
6.6
PARTIELL
RUECKGEKOPPELTE
NETZE
.
255
6.6.1
JORDAN-NETZE
.
256
6.6.2
ELMAN-NETZ
.
257
6.7
CONVOLUTIONAL
NEURAL
NETWORK
.
259
Q
WETTBEWERBSLERNEN
.
269
7.1
SELBSTORGANISIERENDE
KARTE
.
270
7.1.1
ARCHITEKTUR
UND
ARBEITSWEISE
.
270
7.1.2
DAS
TRAINING
.
273
7.1.3
VISUALISIERUNG
EINER
KARTE
UND
DEREN
VERHALTEN
.
276
7.1.4
EINE
LOESUNG
DES
RUNDREISEPROBLEMS
.
278
8
INHALT
7.2
NEURONALES
GAS
.
283
7.2.1
ARCHITEKTUR
UND
ARBEITSWEISE
.
283
7.2.2
WACHSENDES
NEURONALES
GAS
.
285
7.3
ADAPTIVE
RESONANZ-THEORIE
.
289
7.3.1
DAS
PLASTIZITAETS-STABILITAETS-DILEMMA
.
289
7.3.2
STRUKTUR
EINES
ART-NETZES.
290
7.3.3
DAS
BEISPIEL
WUERFELMUSTER
.
292
7.3.4
ARBEITSWEISE
.
294
[
AUTOASSOZIATIVE
NETZE
.
299
8.1
HOPFIELD-NETZE
.
299
8.1.1
ARBEITSWEISE
.
300
8.1.2
WIEDERERKENNUNG
VON
MUSTERN
.
302
8.1.3
ENERGIE-NIVEAU
EINES
NETZES
.
306
8.2
LOESUNG
VON
OPTIMIERUNGSPROBLEMEN
.
307
8.3
DIE
BOLTZMANN-MASCHINE
.
310
Q
ENTWICKLUNG
NEURONALER
NETZE
.
315
9.1
DATENANALYSE-SOFTWARE
.
315
9.2
JAVANNS.
317
9.3
PROGRAMMENTWURF
UND
DATENSTRUKTUREN
.
319
9.3.1
EINSATZ
VON
ARRAY-DATENSTRUKTUREN
.
320
9.3.2
DER
OBJEKTORIENTIERTE
ANSATZ
.
321
9.4
IMPLEMENTATION
EINES
PERZEPTRONS
IN
JAVA
.
323
9.5
EIN
PERZEPTRON
IN
PYTHON
.
330
9.6
IMPLEMENTIEREN
MIT
PYTHON
UND
KERAS
.
335
9.7
IMPLEMENTIEREN
MIT
TENSORFLOW
.
342
LITERATUR
.
351
INDEX
355 |
| adam_txt |
INHALT
TL
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
9
1.1
EINE
INTELLIGENTE
MASCHINE
.
9
1.2
INTELLIGENZ
UND
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
11
1.3
KNOBELAUFGABEN
UND
SYMBOLVERARBEITENDE
KI
.
18
1.4
GESCHICHTE
DER
KI
.
20
1.5
WIR
UND
DIE
KI
.
22
TEIL
1
-
SYMBOLVERARBEITENDE
KL
D
DARSTELLUNG
UND
VERARBEITUNG
VON
WISSEN
.
27
2.1
WISSEN
UND
WISSENSARTEN
.
27
2.2
KI
UND
EXPLIZITE
WISSENSDARSTELLUNG
.
28
2.3
DARSTELLUNG
VON
WISSEN
MIT
HILFE
VON
LOGIK
.
32
2.3.1
AUSSAGENLOGIK
.
33
2.3.2
PRAEDIKATENLOGIK
.
50
2.3.3
LOGIK
UND
PROLOG
.
65
2.4
WISSENSVERARBEITUNG
MIT
REGELN
.
69
2.4.1
REGELBASIERTE
WISSENSDARSTELLUNG
.
69
2.4.2
REGELVERARBEITUNG
.
72
2.4.2.1
VORWAERTSVERKETTUNG
.
73
2.4.2.2
RUECKWAERTSVERKETTUNG
.
76
2.4.2.3
REGELVERARBEITUNG
UND
PROLOG
.
77
2.4.3
REGELSYSTEME
IM
EINSATZ
.
79
2.4.3.1
BUSINESS
RULES
.
80
2.4.3.2
DECISION
MODEL
AND
NOTATION
.
83
2.5
SEMANTISCHE
NETZE
UND
FRAMES
.
87
2.5.1
SEMANTISCHE
NETZE
.
87
2.5.2
FRAMES
.
89
2.5.3
WISSENSNETZE
.
91
2.6
VAGES
WISSEN
.
94
2.6.1
UNSICHERES
WISSEN
.
95
6
INHALT
2.6.2
FUZZY-MENGEN
.
103
2.6.3
FUZZY-LOGIK
.
109
2.6.4
FUZZY-REGLER
.
111
EL
PROBLEMLOESUNG
MITTELS
SUCHE
.
117
3.1
SUCHE
IN
GRAPHEN
.
117
3.2
UNINFORMIERTE
SUCHE
.
122
3.3
HEURISTISCHE
SUCHE
.
131
3.3.1
HEURISTIK
DES
NAECHSTEN
NACHBARN
.
136
3.3.2
BERGSTEIGER-STRATEGIE
.
138
3.3.3
BESTENSUCHE
.
139
3.3.4
A*-SUCHE
.
140
3.4
DAS
RUNDREISEPROBLEM
.
144
Q
WISSENSVERARBEITUNG
MIT
PROLOG
.
153
4.1
LOGISCHES
PROGRAMMIEREN
.
154
4.1.1
ERSTE
SCHRITTE
.
154
4.1.2
EIN
BEISPIEL
.
156
4.1.3
REGELN
.
158
4.2
PROLOG-PROGRAMME
.
162
4.2.1
PROBLEMLOESUNG
MIT
PROLOG
.
162
4.2.2
LOESUNGSFINDUNG
MITTELS
BACKTRACKING
.
164
4.2.3
PARAMETERUEBERGABE
MITTELS
UNIFIKATION
.
166
4.2.4
INTERPRETATION
VON
PROGRAMMEN
.
170
4.3
DATENTYPEN
UND
ARITHMETIK
.
171
4.3.1
EINFACHE
UND
ZUSAMMENGESETZTE
DATENTYPEN
.
171
4.3.2
LISTEN
.
174
4.3.3
ARITHMETIK
.
177
4.4
STEUERUNG
DER
ABARBEITUNG
.
179
4.4.1
REIHENFOLGE
DER
KLAUSELN
.
179
4.4.2
REIHENFOLGE
DER
LITERALE
IM
KOERPER
EINER
REGEL
.
180
4.4.3
KONTROLLE
DES
BACKTRACKING
.
181
4.4.4
DIE
NEGATION
.
184
4.5
VORDEFINIERTE
PRAEDIKATE
.
186
4.6
BEISPIELPROGRAMME
.
187
4.6.1
DAS
EINFAERBEN
EINER
LANDKARTE
.
187
4.6.2
DIE
TUERME
VON
HANOI
.
188
4.6.3
DAS
ACHT-DAMEN-PROBLEM
.
189
4.6.4
DAS
PROBLEM
DER
STABILEN
PAARE
.
191
4.6.5
DAS
EINSTEIN-PROBLEM
.
193
INHALT
7
TEIL
2
-
KL
MIT
NEURONALEN
NETZEN
9
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
.
197
5.1
DAS
NATUERLICHE
NEURONALE
NETZ
.
197
5.2
GESCHICHTE
.
198
5.3
DIE
KAPITEL
UEBER
NEURONALE
NETZE
.
199
5.4
DAS
KUENSTLICHE
NEURON
.
200
5.5
ARCHITEKTUREN
.
205
5.6
ARBEITSWEISE
.
207
Q
VORWAERTSGERICHTETE
NETZE
.
211
6.1
DAS
PERZEPTRON
.
211
6.1.1
DIE
DELTA-REGEL
.
213
6.1.2
MUSTERZUORDNUNGEN
.
216
6.2
BACKPROPAGATION-NETZE
.
219
6.2.1
DAS
BACKPROPAGATION-VERFAHREN
.
220
6.2.2
DAS
XOR-BACKPROPAGATION-NETZ
.
224
6.2.3
MODIFIKATIONEN
DES
BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS
.
227
6.3
TYPISCHE
ANWENDUNGEN
.
230
6.3.1
ZEICHENERKENNUNG
.
230
6.3.2
DAS
ENCODER-DECODER-NETZ
.
236
6.3.3
EIN
PROGNOSE-NETZ
.
237
6.4
DATENVORVERARBEITUNG
.
241
6.4.1
VERARBEITUNGSSCHRITTE
.
241
6.4.2
DATEN
DES
KREDITVERGABE-BEISPIELS
.
244
6.5
NETZGROESSE
UND
OPTIMIERUNGEN
.
248
6.5.1
DIE
GROESSE
DER
INNEREN
SCHICHT
.
249
6.5.2
DAS
ENTFERNEN
VON
VERBINDUNGEN
.
251
6.5.3
GENETISCHE
ALGORITHMEN
.
252
6.6
PARTIELL
RUECKGEKOPPELTE
NETZE
.
255
6.6.1
JORDAN-NETZE
.
256
6.6.2
ELMAN-NETZ
.
257
6.7
CONVOLUTIONAL
NEURAL
NETWORK
.
259
Q
WETTBEWERBSLERNEN
.
269
7.1
SELBSTORGANISIERENDE
KARTE
.
270
7.1.1
ARCHITEKTUR
UND
ARBEITSWEISE
.
270
7.1.2
DAS
TRAINING
.
273
7.1.3
VISUALISIERUNG
EINER
KARTE
UND
DEREN
VERHALTEN
.
276
7.1.4
EINE
LOESUNG
DES
RUNDREISEPROBLEMS
.
278
8
INHALT
7.2
NEURONALES
GAS
.
283
7.2.1
ARCHITEKTUR
UND
ARBEITSWEISE
.
283
7.2.2
WACHSENDES
NEURONALES
GAS
.
285
7.3
ADAPTIVE
RESONANZ-THEORIE
.
289
7.3.1
DAS
PLASTIZITAETS-STABILITAETS-DILEMMA
.
289
7.3.2
STRUKTUR
EINES
ART-NETZES.
290
7.3.3
DAS
BEISPIEL
WUERFELMUSTER
.
292
7.3.4
ARBEITSWEISE
.
294
[
AUTOASSOZIATIVE
NETZE
.
299
8.1
HOPFIELD-NETZE
.
299
8.1.1
ARBEITSWEISE
.
300
8.1.2
WIEDERERKENNUNG
VON
MUSTERN
.
302
8.1.3
ENERGIE-NIVEAU
EINES
NETZES
.
306
8.2
LOESUNG
VON
OPTIMIERUNGSPROBLEMEN
.
307
8.3
DIE
BOLTZMANN-MASCHINE
.
310
Q
ENTWICKLUNG
NEURONALER
NETZE
.
315
9.1
DATENANALYSE-SOFTWARE
.
315
9.2
JAVANNS.
317
9.3
PROGRAMMENTWURF
UND
DATENSTRUKTUREN
.
319
9.3.1
EINSATZ
VON
ARRAY-DATENSTRUKTUREN
.
320
9.3.2
DER
OBJEKTORIENTIERTE
ANSATZ
.
321
9.4
IMPLEMENTATION
EINES
PERZEPTRONS
IN
JAVA
.
323
9.5
EIN
PERZEPTRON
IN
PYTHON
.
330
9.6
IMPLEMENTIEREN
MIT
PYTHON
UND
KERAS
.
335
9.7
IMPLEMENTIEREN
MIT
TENSORFLOW
.
342
LITERATUR
.
351
INDEX
355 |
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