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Springer Vieweg - IT & Informatik - Grundlagen | Grundkurs Künstliche Intelligenz - Eine praxisorientierte Einführung

Grundkurs Künstliche Intelligenz

Eine praxisorientierte Einführung

Ertel, Wolfgang

2008, X, 334S. 123 Abb..

eBook
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ISBN 978-3-8348-9441-0

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  • Faszinierend, praxisnah, fundiert: Alle Teilgebiete der KI, kompakt und verständlich dargestellt
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 werden von dem sehr guten Überblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik profitieren. Und 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. Z. B. bei den praxisrelevanten Verfahren wie Lernen von Entscheidungsbäumen, Neuronale Netze und Bayes Netze. Auch das Data-Mining als junges Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz mit interessanten Anwendungen kommt zum Zuge.
Abgesehen von grundlegenden Programmierkenntnissen sowie etwas Mathematik werden alle darüber hinausgehenden Voraussetzungen für ein gutes Verständnis bereitgestellt. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium.

Content Level » Upper undergraduate

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

Verwandte Fachbereiche » Grundlagen - Theoretische Informatik

Inhaltsverzeichnis 

Einführung - Intelligente Agenten - Logikbasiertes Schließen - Problemlösen und Suche - Schließen mit Unsicherheit (Bayes-Netze und mehr) - Maschinelles Lernen - Neuronale Netze - Lernen durch Verstärkung - Lösungen zu den Übungsaufgaben

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