Grundkurs Künstliche Intelligenz : eine praxisorientierte Einführung

Bibliographische Detailangaben

Titel
Grundkurs Künstliche Intelligenz eine praxisorientierte Einführung
verantwortlich
Ertel, Wolfgang (VerfasserIn)
Ausgabe
5. Auflage
veröffentlicht
Wiesbaden: Springer Vieweg, [2021]
© 2021
Erscheinungsjahr
2021
Teil von
Computational Intelligence
Teil von
Springer eBook Collection
Erscheint auch als
Ertel, Wolfgang, Grundkurs Künstliche Intelligenz, 5. Auflage, Wiesbaden : Springer Vieweg, 2021, XVI, 422 Seiten
Andere Ausgaben
Grundkurs Künstliche Intelligenz: eine praxisorientierte Einführung
Medientyp
E-Book
Datenquelle
K10plus Verbundkatalog
Tags
Tag hinzufügen

Zugang

Weitere Informationen sehen Sie, wenn Sie angemeldet sind. Noch keinen Account? Jetzt registrieren.

Zusammenfassung
Einführung -- Intelligente Agenten -- Logikbasiertes Schließen -- Problemlösen und Suche.-Schließen mit Unsicherheit (Bayes-Netze, Methode der Maximalen Entropie) -- Maschinelles Lernen -- Data Mining und Datenaufbereitung -- Neuronale Netze inklusive Deep Learning mit Beispielprogrammen in Python -- 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, Data Mining und Datenaufbereitung • Neuronale Netze inklusive Deep Learning mit Beispielprogrammen in Python • Lernen durch Verstärkung • Lösungen zu den Übungsaufgaben Die Zielgruppe Studierende Informatiker und Informatikerinnen Ingenieure und Ingenieurinnen 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. An seinem Institut wird geforscht an Anwendungen des maschinellen Lernens unter anderem in der Industrie, in der Pflege und an lernfähigen intelligenten Servicerobotern für Menschen mit Behinderung. Daneben untersucht er die Auswirkungen von KI-Anwendungen auf das Gemeinwohl der Gesellschaft. 2006 erhielt er den Landeslehrpreis.
Umfang
1 Online-Ressource (XVI, 422 Seiten); Illustrationen
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Künstliche Intelligenz > Maschinelles Lernen > Data Mining > Neuronales Netz > Bayes-Netz
RVK-Notation
  • Informatik
    • Monografien
      • Künstliche Intelligenz
        • Allgemeines
BK-Notation
54.72 Künstliche Intelligenz
ISBN
9783658320751
DOI
10.1007/978-3-658-32075-1