Grundkurs Künstliche Intelligenz

1. Front Matter

   Pages I-XVI

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2. Einführung

   • Wolfgang Ertel

   Pages 1-27

3. Aussagenlogik

   • Wolfgang Ertel

   Pages 29-46

4. Prädikatenlogik erster Stufe

   • Wolfgang Ertel

   Pages 47-74

5. Grenzen der Logik

   • Wolfgang Ertel

   Pages 75-84

6. Logikprogrammierung mit Prolog

   • Wolfgang Ertel

   Pages 85-102

7. Suchen, Spielen und Probleme lösen

   • Wolfgang Ertel

   Pages 103-141

8. Schließen mit Unsicherheit

   • Wolfgang Ertel

   Pages 143-200

9. Maschinelles Lernen und Data Mining

   • Wolfgang Ertel

   Pages 201-283

10. Neuronale Netze

    • Wolfgang Ertel

    Pages 285-349

11. Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning)

    • Wolfgang Ertel

    Pages 351-377

12. Lösungen zu den Übungen

    • Wolfgang Ertel

    Pages 379-413

13. Back Matter

    Pages 415-423

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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.

• Autonome Agenten
• Lernfähige Roboter
• Bayes-Netze
• Data Mining
• Lernfähige Diagnose
• Diagnose technischer Systeme
• Medizinische Diagnose
• Lernen durch Verstärkung
• Logik
• Maschinelles Lernen
• Neuronale Netze
• Deep Learning und Kreativität
• Schließen mit Unsicherheit
• KI und Gesellschaft
• Gesellschaft

“... Eine anwendungsbezogene, thematisch breit aufgefächerte, kompakte Einführung, gerichtet an Studierende und Berufspraktiker*innen der Bereiche Informatik und Ingenieurwissenschaften ...” (ekz-Informationsdienst, Heft 1, 2022)

“Eine ausgezeichnete Einführung durch kenntnisreiche Heranführung an das Thema und Behandlung aller relevanter Felder in anmessener Tiefe.”
Besonders hervorzuheben: “Die Einordnung des Gebiets in den historischen und gesellschaftlich-technischen Hintergrund in den ersten Kapiteln finde ich sehr gelungen. Auf diese Weise wird man nicht direkt mit spröder Mathematik o.Ä. konfrontiert.” (Jakob Schindler, Lehrstuhl für Elektrische Energiesysteme, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg)

"Sehr gut gefallen die klare Aufmachung und die leichte Lesbarkeit. Auch die eingestreuten Cartoons sind sehr gelungen. Besonders angesprochen hat mich das Kapitel 8 - auch mit dem Bezug zu WEKA und KNIME."
Prof. Dr. Manfred Vogel, Fachhochschule Nordwestschweiz

„Ausgezeichnetes Lehrbuch! Gratulation.“
Prof. Manfred Leisenberg, FHM Bielefeld

„Deckt viele Bereiche in Theorie und Praxis ab.“
Prof. Dr. Kai Borgeest, Hochschule Aschaffenburg

„Konzentration auf das Wesentliche, überschaubare Beispiele, gute Übersicht zu Beginn des Buches“
Prof. Dr.-Ing. Jan Lunze, Ruhr-Universität Bochum

"Positiv ist die Behandlung von Inhalten, die sonst selten in KI-Lehrbüchern Beachtung finden: Lernen,
Data Mining, Schließen unter Unsicherheit"
Professor Dr. rer. nat. habil. Siegfried Schönherr, HTWK Leipzig

"Der Autor gibt einen sehr guten Überblick über den aktuellen Stand der Forschung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Besonders hilfreich sind die Übungen, die die einzelnen Kapitel abschließen und deren Lösungen am Ende des Buchs angegeben sind. Die lustigen Abbildungen lockern den Text auf."
Professor Dr.sc.techn. Helmut Jarosch, HWR Berlin

• Institut für Künstliche Intelligenz, Hochschule Ravensburg-Weingarten, Weingarten, Deutschland

  Wolfgang Ertel

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.

Policies and ethics