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  • © 1988

Lernende Roboter

Aspekte maschinellen Lernens

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Part of the book series: Fachberichte Messen - Steuern - Regeln (FACHBERICHTE, volume 15)

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Table of contents (13 chapters)

  1. Front Matter

    Pages I-VI
  2. Einleitung

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 1-7
  3. Grundstruktur von lernenden Systemen

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 18-25
  4. Klassifikation von Lernverfahren

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 26-36
  5. Mechanisches Lernen ohne Transformationsprozesse

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 37-52
  6. Lernen aus Beispielen (induktives Lernen)

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 53-67
  7. Lernen in Regelungssystemen

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 68-75
  8. Lernende Automatenmodelle

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 76-97
  9. Lernen durch Analogien

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 98-105
  10. Lernen durch Erfahrung

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 106-114
  11. Schlußbemerkung

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 132-133
  12. Literaturverzeichnis

    • Rüdiger Dillmann
    Pages 134-145

About this book

Lernende Roboter behandelt Methoden und Lernstrategien der Künstlichen Intelligenz (KI) im Hinblick auf deren Anwendungen in der Robotik. Mehrere Lernschemata werden beschrieben. Lernen wird als das Hinzufügen neuen Wissens zu bestehendem Grundwissen und deren Wechselwirkung verstanden. Verschiedene Formen der Wissensaneignung werden besprochen. Die Lernziele entsprechen dem breiten Spektrum der Anforderungen; der behandelte Stoff reicht vom direkt implementierten Wissen bis hin zur Deutung von Wirkzusammenhängen zwischen durchgeführten Aktionen und sensorisch erfaßten Merkmalen. Ziel des Buches ist eine Diskussion des Einsatzes von Lernstrategien für zukünftige, intelligente und autonome Robotersysteme. Es bietet in konzentrierter Form einen Überblick über das Gebiet, aufbereitet für den Einsatz in der Robotik.

Authors and Affiliations

  • Institut für Prozeßrechentechnik und Robotik, Universität Karslruhe, Karlsruhe 1, Germany

    Rüdiger Dillmann

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