Grundkurs Künstliche Intelligenz

1. Front Matter

   Pages I-IX

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2. Einführung

   • Wolfgang Ertel

   Pages 1-17

3. Aussagenlogik

   • Wolfgang Ertel

   Pages 19-35

4. Präadikatenlogik erster Stufe

   • Wolfgang Ertel

   Pages 37-63

5. Grenzen der Logik

   • Wolfgang Ertel

   Pages 65-74

6. Logikprogrammierung mit PROLOG

   • Wolfgang Ertel

   Pages 75-91

7. Suchen, Spielen und Probleme löosen

   • Wolfgang Ertel

   Pages 93-125

8. Schließen mit Unsicherheit

   • Wolfgang Ertel

   Pages 127-177

9. Maschinelles Lernen und Data Mining

   • Wolfgang Ertel

   Pages 179-240

10. Neuronale Netze

    • Wolfgang Ertel

    Pages 241-279

11. Lernen durch Verstäarkung (Reinforcement Learning)

    • Wolfgang Ertel

    Pages 281-300

12. Lösungen zu den Übungen

    • Wolfgang Ertel

    Pages 301-320

13. Back Matter

    Pages 321-334

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Mit dem Verstehen von Intelligenz und dem Bau intelligenter Systeme gibt sich die Kunstlic ¨ he Intelligenz (KI) ein Ziel vor. Die auf dem Weg zu diesem Ziel zu verwendenden Methoden und Formalismen sind aber nicht festgelegt, was dazu gefuhrt ¨ hat, dass die KI heute aus einer Vielzahl von Teildisziplinen besteht. Die ¨ SchwierigkeitbeieinemKI-Grundkursliegtdarin,einenUberblickub ¨ erm¨ oglichst alle Teilgebiete zu vermitteln, ohne allzu viel Verlust an Tiefe und Exaktheit. Das Buch von Russell und Norvig [RN03] de?niert heute quasi den Standard zur Einfuhrung in die KI. Da dieses Buch aber mit 1327 Seiten in der deut- ¨ schen Ausgabe fur die meisten Studierenden zu umfangreich und zu teuer ist, ¨ waren die Vorgaben fur das zu schreibende Buch klar: Es sollte eine fur Studie- ¨ ¨ rende erschwingliche Einfuhrung in die moderne KI zum Selbststudium oder als ¨ Grundlage fur eine vierstundige Vorlesung mit maximal 300 Seiten werden. Das ¨ ¨ Ergebnis liegt nun hier vor. Bei einem Umfang von ca. 300 Seiten kann ein dermaßen umfangreiches Gebiet wie die KI nicht vollst¨ andig behandelt werden. Damit das Buch nicht zu einer Inhaltsangabe wird, habe ich versucht, in jedem der Teilgebiete Agenten, Logik, Suche, Schließen mit Unsicherheit, maschinelles Lernen und Neuronale Netze an einigen Stellen etwas in die Tiefe zu gehen und konkrete Algorithmen und - wendungen vorzustellen.

• Agenten
• Autonome Agenten
• Bayessches Netz
• Data Mining
• Expertensysteme
• Ingenieure
• Intelligenz
• Lernen
• Logik
• Problemlösen
• Schließen mit Unsicherheit
• künstliche Intelligenz
• maschinelles Lernen
• neuronale Netzwerke

"Fazit: leicht verständlich, umfassend, praxisorientiert, kurzweilig und sehr preiswert!"
www.it-republik.de, 26.01.2009

"Die leicht verständlichen Erklärungen, die praxisorientierten Beispiele und die vielen Übungsaufgaben machen das Buch zu einer fast perfekten Einstiegslektüre."
Java Magazin, 01/2008















































































































































































































"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

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.

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