Grundkurs Künstliche Intelligenz : Eine praxisorientierte Einführung

Bibliographische Detailangaben

Titel
Grundkurs Künstliche Intelligenz Eine praxisorientierte Einführung
verantwortlich
Ertel, Wolfgang (VerfasserIn)
Ausgabe
4. Aufl. 2016
veröffentlicht
Wiesbaden: Springer Vieweg, 2016
Erscheinungsjahr
2016
Teil von
Computational Intelligence
Teil von
SpringerLink
Erscheint auch als
Ertel, Wolfgang, Grundkurs Künstliche Intelligenz, 4., überarbeitete Auflage, Wiesbaden : Springer Vieweg, 2016, XVIII, 385 Seiten
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Grundkurs Künstliche Intelligenz: eine praxisorientierte Einführung
Medientyp
E-Book
Datenquelle
K10plus Verbundkatalog
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520 |a In diesem Buch werden alle Teilgebiete der KI kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen vorgestellt. Der Autor kennt das Gebiet nicht nur bestens aus Forschung und praktischer Anwendung, sondern engagiert sich auch erfolgreich in der Lehre. Die Themen reichen von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Diagnosesysteme, lernfähige Roboter oder Kreativität in der KI. Sie profitieren von dem umfassenden Einblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik, wobei, abgesehen von grundlegenden Programmierkenntnissen sowie etwas Mathematik, alle Voraussetzungen für ein gutes Verständnis bereitgestellt werden. Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z.B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen und in dem immer wichtiger werdenden Gebiet des maschinellen Lernens. Vor allem der Anwendungsbezug steht im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium. Der Inhalt Einführung • Intelligente Agenten • Logikbasiertes Schließen • Problemlösen und Suche • Schließen mit Unsicherheit (Bayes-Netze, Methode der Maximalen Entropie) • Maschinelles Lernen und Data Mining • Neuronale Netze • Lernen durch Verstärkung • Lösungen zu den Übungsaufgaben Die Zielgruppe • Studierende • Informatiker • Ingenieure Der Autor Dr. Wolfgang Ertel ist Leiter des Instituts für Künstliche Intelligenz an der Hochschule Ravensburg-Weingarten. Er ist Diplom-Physiker und arbeitet seit 1987 in KI-Forschungsprojekten. Seit 1994 ist er Professor an der Hochschule Ravensburg-Weingarten und hält Vorlesungen zur KI. 2006 erhielt er den Landeslehrpreis und seit 2008 leitet er Forschungsprojekte über lernfähige intelligente Serviceroboter. . 
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contents Einführung -- Intelligente Agenten -- Logikbasiertes Schließen -- Problemlösen und Suche.-Schließen mit Unsicherheit (Bayes-Netze, Methode der Maximalen Entropie) -- Maschinelles Lernen und Data Mining -- Neuronale Netze.– Lernen durch Verstärkung -- Lösungen zu den Übungsaufgaben., In diesem Buch werden alle Teilgebiete der KI kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen vorgestellt. Der Autor kennt das Gebiet nicht nur bestens aus Forschung und praktischer Anwendung, sondern engagiert sich auch erfolgreich in der Lehre. Die Themen reichen von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Diagnosesysteme, lernfähige Roboter oder Kreativität in der KI. Sie profitieren von dem umfassenden Einblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik, wobei, abgesehen von grundlegenden Programmierkenntnissen sowie etwas Mathematik, alle Voraussetzungen für ein gutes Verständnis bereitgestellt werden. Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z.B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen und in dem immer wichtiger werdenden Gebiet des maschinellen Lernens. Vor allem der Anwendungsbezug steht im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium. Der Inhalt Einführung • Intelligente Agenten • Logikbasiertes Schließen • Problemlösen und Suche • Schließen mit Unsicherheit (Bayes-Netze, Methode der Maximalen Entropie) • Maschinelles Lernen und Data Mining • Neuronale Netze • Lernen durch Verstärkung • Lösungen zu den Übungsaufgaben Die Zielgruppe • Studierende • Informatiker • Ingenieure Der Autor Dr. Wolfgang Ertel ist Leiter des Instituts für Künstliche Intelligenz an der Hochschule Ravensburg-Weingarten. Er ist Diplom-Physiker und arbeitet seit 1987 in KI-Forschungsprojekten. Seit 1994 ist er Professor an der Hochschule Ravensburg-Weingarten und hält Vorlesungen zur KI. 2006 erhielt er den Landeslehrpreis und seit 2008 leitet er Forschungsprojekte über lernfähige intelligente Serviceroboter. .
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