Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung. Online-Service

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

Author(s): Wolfgang Ertel
Edition: 2., überarbeitete Auflage.
Publisher: Vieweg+Teubner
Year: 2009

Language: German
Pages: 347

Vieweg Teubner Verlag - Grundkurs Kuenstliche Intelligenz (07-2009) (ATTiCA-Elements)......Page 1
Vorwort zur ersten Ausgabe......Page 6
Vorwort zur zweiten Ausgabe......Page 8
Inhaltsverzeichnis......Page 9
Was ist künstliche Intelligenz......Page 12
Geschichte der K I......Page 17
Agenten......Page 23
Wissensbasierte Systeme......Page 26
Übungen......Page 27
Syntax......Page 29
Semantik......Page 30
Beweisverfahren......Page 32
Resolution......Page 37
Hornklauseln......Page 40
Berechenbarkeit und Komplexität......Page 42
Übungen......Page 43
Prädikatenlogik erster Stufe......Page 46
Syntax......Page 47
Semantik......Page 48
Quantoren und Normalformen......Page 52
Beweiskalküle......Page 56
Resolution......Page 58
Mathematische Beispiele......Page 65
Anwendungen......Page 68
Übungen......Page 71
Das Suchraumproblem......Page 74
Entscheidbarkeit und Unvollständigkeit......Page 76
Der fliegende Pinguin......Page 78
Modellierung von Unsicherheit......Page 81
Logikprogrammierung mit PROLOG......Page 84
Einige Beispiele......Page 85
Ablaufsteuerung......Page 89
Listen......Page 90
Selbstmodifizierende Programme......Page 92
Planungsbeispiel......Page 93
Constraint Logic Programming......Page 95
Einführung......Page 101
Uninformierte Suche......Page 108
Heuristische Suche......Page 114
Spiele mit Gegner......Page 123
Heuristische Bewertungsfunktionen......Page 127
Stand der Forschung......Page 129
Übungen......Page 131
Schließen mit Unsicherheit......Page 134
Maschinelles Lernen und Data Mining......Page 185
Neuronale Netze......Page 249
Von der Biologie zur Simulation......Page 250
Hopfield Netze......Page 255
Neuronale Assoziativspeicher......Page 262
Lineare Netze mit minimalem Fehler......Page 270
Lernen durch Verstärkung......Page 289
Lösungen zu den Übungen......Page 312
Literaturverzeichnis......Page 334
Index......Page 342