Grundkurs Künstliche Intelligenz

1. Front Matter

   Pages I-XI

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2. Einführung

   • Wolfgang Ertel

   Pages 1-17

3. Aussagenlogik

   • Wolfgang Ertel

   Pages 19-35

4. Prädikatenlogik erster Stufe

   • Wolfgang Ertel

   Pages 37-64

5. Grenzen der Logik

   • Wolfgang Ertel

   Pages 65-74

6. Logikprogrammierung mit PROLOG

   • Wolfgang Ertel

   Pages 75-91

7. Suchen, Spielen und Probleme lösen

   • Wolfgang Ertel

   Pages 93-125

8. Schließen mit Unsicherheit

   • Wolfgang Ertel

   Pages 127-177

9. Maschinelles Lernen und Data Mining

   • Wolfgang Ertel

   Pages 179-242

10. Neuronale Netze

    • Wolfgang Ertel

    Pages 243-282

11. Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning)

    • Wolfgang Ertel

    Pages 283-305

12. Lösungen zu den Übungen

    • Wolfgang Ertel

    Pages 307-328

13. Back Matter

    Pages 329-342

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Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur bestens kennt, sondern auch in der Lehre engagiert und erfolgreich vertritt. Von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Expertensysteme oder lernfähige Roboter.
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. Vor allem steht der Anwendungsbezug 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.
Für die 2. Auflage wurden zum besseren Verständnis Erklärungen ergänzt, Beschreibungen verbessert und um Abbildungen vervollständigt sowie wichtige aktuelle Strömungen aus Forschung und Anwendungen skizziert.

• Agenten
• Bayessches Netz
• Expertensystem
• Lernen
• Problemlösen
• Roboter
• Wissen
• künstliche Intelligenz
• maschinelles Lernen
• neuronale Netzwerke

"Wolfgang Ertel [...] schafft es auf rund 300 Seiten verständlich zu erklären, wie Aussagenlogik, maschinelles Lernen und neuronale Netze die Grundlagen für künstliche Intelligenz bilden."
Technology Review 04/2008 "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

Dr. Wolfgang Ertel 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 ein Forschungsprojekt über lernfähige intelligente Steuerungen für Serviceroboter.

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