Grundkurs Künstliche Intelligenz

1. Front Matter

   Pages I-XVIII

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2. Einführung

   • Wolfgang Ertel

   Pages 1-23

3. Aussagenlogik

   • Wolfgang Ertel

   Pages 25-42

4. Prädikatenlogik erster Stufe

   • Wolfgang Ertel

   Pages 43-70

5. Grenzen der Logik

   • Wolfgang Ertel

   Pages 71-80

6. Logikprogrammierung mit Prolog

   • Wolfgang Ertel

   Pages 81-97

7. Suchen, Spielen und Probleme lösen

   • Wolfgang Ertel

   Pages 99-135

8. Schließen mit Unsicherheit

   • Wolfgang Ertel

   Pages 137-190

9. Maschinelles Lernen und Data Mining

   • Wolfgang Ertel

   Pages 191-264

10. Neuronale Netze

    • Wolfgang Ertel

    Pages 265-311

11. Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning)

    • Wolfgang Ertel

    Pages 313-336

12. Lösungen zu den Übungen

    • Wolfgang Ertel

    Pages 337-366

13. Back Matter

    Pages 367-385

    PDF

Dieses Buch stellt alle Teilgebiete der KI kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen vor. 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

“… ist verständlich, gut strukturiert und erklärt die Thematik an interessanten und aktuellen Beispielen. Zum Verständnis tragen auch etliche Abbildungen bei. Ein empfehlenswerter Band nicht nur für Studierende der Informatik, sondern für alle, die sich für die Grundlagen der KI interessieren.” (Karl Schäfer, in: Amazon.de, 7. Februar 2016)

“Das Buch ist hervorragend geeignet, um die modernen und aktuellen IT-Entwicklungen - auch im Selbststudium -verstehen zu können. Die Übungsaufgaben und Musterlösungen erleichtern diese Herangehensweise sehr. Hilfreich scheint mir zu sein, dass die Verbindung zwischen Logik-Konzepten und Software-Gestaltungen explizit erörtert wird. Das Buch gibt insgesamt auch wichtige Impulse mit Blick auf die neugestalteten IT-Fachberufe (IT-Fachinformatiker).” (Carsten Rathgeber, FG Informationstechnik und Elektrotechnik / Informatik, Ferdinand-Braun-Schule, Hochschule Fulda)

“Ein sehr guter Überblick über die Prinzipien der KI. Erläutert sehr anschaulich die technischen Grundlagen. Ich nutze auch dieses Buch für die Einführung in die Informatik in "nicht-technischen" Studiengängen zum Thema KI.” (Prof. Dr. Werner Winzerling, Angewandte Informatik, Hochschule Fulda)

“Das Buch gibt einen sehr guten Überblick über alle gegenwärtig relevanten Methoden der künstlichen Intelligenz. Die Verfahren werden kompakt und verständlich dargestellt ... ”
Besonders hervorzuheben: “Der didaktische Aufbau ist top und auch die Gestaltung, also Qualität der Abbildungen und des Papiers, sind hervorragend. Die Inhalte sind anspruchsvoll, aber meist gut verständlich dargestellt. Die vielen Literaturhinweise fand ich sehr hilfreich und auch der Blick in die geschichtliche Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat mir sehr gut gefallen ...” (Dr. Ing. Dieter Veit,Institut für Textiltechnik, RWTH Aachen)

Besonders hervorzuheben: “Didaktik und Zusammenstellung der Inhalte machen dieses Buch zu einem tollen Lehrbuch” (Prof. Dr. rer. nat. Christoph Klauck, Technik und Informatik, Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg)

“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, Germany

  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. 2006 erhielt er den Landeslehrpreis und seit 2008 leitet er Forschungsprojekte über lernfähige intelligente Serviceroboter. 

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