Künstliche Intelligenz

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1 Künstliche Intelligenz Bearbeitet von Uwe Lämmel, Jürgen Cleve 4., aktualisierte Auflage Buch. 336 S. ISBN Format (B x L): 18 x 24,5 cm Gewicht: 717 g Weitere Fachgebiete > EDV, Informatik > Informationsverarbeitung > Künstliche Intelligenz, neuronale Netze Zu Leseprobe schnell und portofrei erhältlich bei Die Online-Fachbuchhandlung beck-shop.de ist spezialisiert auf Fachbücher, insbesondere Recht, Steuern und Wirtschaft. Im Sortiment finden Sie alle Medien (Bücher, Zeitschriften, CDs, ebooks, etc.) aller Verlage. Ergänzt wird das Programm durch Services wie Neuerscheinungsdienst oder Zusammenstellungen von Büchern zu Sonderpreisen. Der Shop führt mehr als 8 Millionen Produkte.

2 Inhaltsverzeichnis Uwe Lämmel, Jürgen Cleve Künstliche Intelligenz ISBN: Weitere Informationen oder Bestellungen unter sowie im Buchhandel. Carl Hanser Verlag, München

3 Inhalt 1 Künstliche Intelligenz Was ist, was kann künstliche Intelligenz? Struktur des Buches Intelligente Agenten Agenten und künstliche Intelligenz Anwendungen Künstliche Intelligenz und Wissens management...26 Übungen Darstellung und Verarbeitung von Wissen Darstellung von Wissen mit Hilfe von Logik Aussagenlogik Prädikatenlogik Logik und PROLOG Übungen Regelbasierte Wissensdarstellung Vorwärtsverkettung Rückwärtsverkettung Regelverarbeitung und Prolog Business Rules Übungen Semantische Netze und Frames Semantische Netze Frames Wissensnetze Übungen Vages Wissen Unsicheres Wissen Fuzzy-Mengen Fuzzy-Logik Fuzzy-Regler Übungen...112

4 8 Inhalt 3 Problemlösung mittels Suche Uninformierte Suche Heuristische Suche Heuristik des nächsten Nachbarn Bergsteiger-Strategie Bestensuche A*-Suche Das Rundreiseproblem Zusammenfassung Übungen PROLOG Logisches Programmieren Erste Schritte Ein Beispiel Regeln Übungen PROLOG-Programme Lösungsfindung mittels Backtracking Parameterübergabe mittels Unifikation Interpretation von Programmen Übungen Datentypen und Arithmetik Einfache und zusammengesetzte Datentypen Listen Arithmetik Übungen Steuerung der Abarbeitung Reihenfolge der Klauseln Reihenfolge der Literale im Körper einer Regel Kontrolle des Backtracking Die Negation Übungen Vordefinierte Prädikate Übungen Beispielprogramme Das Einfärben einer Landkarte Die Türme von Hanoi Das Acht-Damen-Problem Das Problem der stabilen Paare Übungen Künstliche neuronale Netze Das künstliche Neuron Architekturen...196

5 Inhalt Arbeitsweise Übungen Vorwärtsgerichtete neuronale Netze Das Perzeptron Die Delta-Regel Musterzuordnungen Übungen Backpropagation-Netze Das Backpropagation-Verfahren Das XOR-Backpropagation-Netz Modifikationen des Backpropagation-Algorithmus Übungen Typische Anwendungen Zeichenerkennung Das Encoder-Decoder-Netz Ein Prognose-Netz Übungen Datenvorverarbeitung Verarbeitungsschritte Daten des Kreditvergabe-Beispiels Übungen Netzgröße und Optimierungen Die Größe der inneren Schicht Das Entfernen von Verbindungen Genetische Algorithmen Übungen Partiell rückgekoppelte Netze Jordan-Netze Elman-Netz Übungen Wettbewerbslernen Selbstorganisierende Karte Architektur und Arbeitsweise Das Training Visualisierung einer Karte und deren Verhalten Eine Lösung des Rundreiseproblems Übungen Neuronales Gas Architektur und Arbeitsweise Wachsendes neuronales Gas Übungen Adaptive Resonanz-Theorie Das Plastizitäts-Stabilitäts-Dilemma...270

6 10 Inhalt Struktur eines ART-Netzes Das Beispiel Würfelmuster Arbeitsweise Übungen Autoassoziative Netze Hopfield-Netze Arbeitsweise Wiedererkennung von Mustern Energie-Niveau eines Netzes Lösung von Optimierungsproblemen Die Boltzmann-Maschine Übungen Entwicklung neuronaler Netze Der Stuttgarter Neuronale Netze Simulator Ein erstes Beispiel Aufbau von Netzen der Netzeditor Das Training von Netzen Die Visualisierung von Ergebnissen Übungen JavaNNS Implementation neuronaler Netze Einsatz von Array-Datenstrukturen Der objektorientierte Ansatz Ein einfaches Perzeptron Übungen Literatur Index...327