Format:
Online-Ressource (XII, 665 S.)
,
Ill., graph. Darst.
Edition:
5., überab. und korrigierte Aufl.
Edition:
Online-Ausg. 2013 Online-Ausg
ISBN:
9783486719796
Content:
Das Handbuch der Künstlichen Intelligenz vereint einführende und weiterführende Beiträge u.a. zu folgenden Themen:- Neuronale Netze- Maschinelles Lernen und Data Mining- Semantic Web- Multiagentensysteme- Bildverstehen- RobotikDie 17 Kapitel von über 30 renommierten Autoren lassen sich unabhängig von einander lesen und machen das Werk zu einem aktuellen Handbuch und flexibel in der Lehre einsetzbaren Referenzwerk. Prof. Dr. Günther Görz Prof. Dr. Josef Schneeberger Prof. Dr. Ute Schmid
Content:
Das Handbuch der Künstlichen Intelligenz vereint einführende und weiterführende Beiträge u.a. zu folgenden Themen:- Neuronale Netze- Maschinelles Lernen und Data Mining- Semantic Web- Multiagentensysteme- Bildverstehen- RobotikDie 17 Kapitel von über 30 renommierten Autoren lassen sich unabhängig von einander lesen und machen das Werk zu einem aktuellen Handbuch und flexibel in der Lehre einsetzbaren Referenzwerk
Note:
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Vorwort; 1 Einleitung; 1.1 Zum Begriff Künstliche Intelligenz; 1.2 Die Entwicklung der KI; 1.3 Grundsätzliche Herangehensweisen; 1.3.1 Symbolische Repräsentation - dieWissensebene; 1.3.2 Verteilung und Situiertheit; 1.3.3 Nicht-SymbolischeAnsätze undMaschinelles Lernen; 1.3.4 Verkörperung (Embodiment); 1.4 Teilbereiche und Anwendungsgebiete der KI; Literaturverzeichnis; I Grundlagen; 2 Kognition; 2.1 Kognitionswissenschaft; 2.1.1 Charakterisierung und historische Entwicklung; 2.1.2 Methoden kognitionswissenschaftlicher Forschung; 2.2 Menschliche Kognition
,
2.2.1 Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, Bewusstsein, Handlungskontrolle2.2.2 Mentale Repräsentation, Begriffe undmentaleModelle; 2.2.3 Gedächtnis und Lernen; 2.2.4 Denken und Problemlösen; 2.2.5 Soziale Kognition; 2.2.6 Sprache; 2.2.7 Schlusswort; Literaturverzeichnis; 3 Suche; 3.1 Problemlösen als Suche; 3.1.1 Problemrepräsentationmit Zuständen und Operatoren; 3.1.2 Generische Suche; 3.1.3 Suchstrategien und deren Bewertung; 3.2 Uninformierte Suchverfahren; 3.2.1 Breitensuche; 3.2.2 Gleiche-Kosten-Suche; 3.2.3 Tiefensuche; 3.2.4 Schrittweise vertiefende Suche; 3.3 Heuristische Suche
,
3.3.1 Heuristische Schätzfunktionen3.3.2 Suche mit schrittweiser lokaler Verbesserung; 3.3.3 Bestensuche; Literaturverzeichnis; 4 Wissensrepräsentation und -verarbeitung; 4.1 Einleitung undMotivation; 4.1.1 Wissen - wozu?; 4.1.2 Wissensformen; 4.1.3 Repräsentation; 4.1.4 Wissensverarbeitung = Schlussfolgern; 4.2 DeklarativeWissensrepräsentation; 4.2.1 Wissensbasierte Systeme; 4.2.2 Die Rolle der Logik; 4.2.3 Schlussfolgerungstypen; 4.3 Ein Beispiel: Beschreibungslogiken; 4.3.1 Der Formalismus; 4.3.2 Semantik; 4.3.3 Inferenzdienste; 4.3.4 Inferenzalgorithmen
,
4.3.5 Berechenbarkeitseigenschaften4.3.6 Neuere Entwicklungen; 4.4 Ausblick; Literaturverzeichnis; 5 Automatische Inferenz; 5.1 Einleitung; 5.2 Entwurf automatischer Inferenzsysteme; 5.3 Prädikatenlogik erster Stufe; 5.4 Normalformen; 5.5 Das DPLL Verfahren für die Aussagenlogik; 5.6 Aussagenlogische Resolution; 5.6.1 Ein einfacher Resolutionskalkül; 5.6.2 A-geordnete Resolution; 5.6.3 Verfeinerungen des Resolutionsverfahrens; 5.7 Kalküle für die Prädikatenlogik; 5.7.1 Herbrand-Theorie; 5.7.2 PrädikatenlogischeResolution; 5.8 Weitere Betrachtungen; Literaturverzeichnis
,
II Theorie und Methoden6 Nichtmonotones Schließen; 6.1 Einführung; 6.2 Formalisierungen nichtmonotonen Schließens; 6.2.1 Default Logik; 6.2.2 Autoepistemische Logik; 6.2.3 Zirkumskription; 6.3 Default-Schließen als Behandlung von Inkonsistenz; 6.3.1 Ein Rahmen für nichtmonotone Systeme; 6.3.2 Pooles System; 6.3.3 Zuverlässigkeitsstufen; 6.4 Nichtmonotonie und Logikprogrammierung; 6.4.1 StabileModelle; 6.4.2 Wohlfundierte Semantik; 6.4.3 Antwortmengenprogrammierung; 6.5 Argumentation; 6.6 Ausblick; Literaturverzeichnis; 7 Constraints; 7.1 Einführung; 7.2 Finite-Domain-Constraints
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7.2.1 Constraint-Satisfaction-Probleme
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Vorwort; 1 Einleitung; 1.1 Zum Begriff Künstliche Intelligenz; 1.2 Die Entwicklung der KI; 1.3 Grundsätzliche Herangehensweisen; 1.3.1 Symbolische Repräsentation - dieWissensebene; 1.3.2 Verteilung und Situiertheit; 1.3.3 Nicht-SymbolischeAnsätze undMaschinelles Lernen; 1.3.4 Verkörperung (Embodiment); 1.4 Teilbereiche und Anwendungsgebiete der KI; Literaturverzeichnis; I Grundlagen; 2 Kognition; 2.1 Kognitionswissenschaft; 2.1.1 Charakterisierung und historische Entwicklung; 2.1.2 Methoden kognitionswissenschaftlicher Forschung; 2.2 Menschliche Kognition
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2.2.1 Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, Bewusstsein, Handlungskontrolle2.2.2 Mentale Repräsentation, Begriffe undmentaleModelle; 2.2.3 Gedächtnis und Lernen; 2.2.4 Denken und Problemlösen; 2.2.5 Soziale Kognition; 2.2.6 Sprache; 2.2.7 Schlusswort; Literaturverzeichnis; 3 Suche; 3.1 Problemlösen als Suche; 3.1.1 Problemrepräsentationmit Zuständen und Operatoren; 3.1.2 Generische Suche; 3.1.3 Suchstrategien und deren Bewertung; 3.2 Uninformierte Suchverfahren; 3.2.1 Breitensuche; 3.2.2 Gleiche-Kosten-Suche; 3.2.3 Tiefensuche; 3.2.4 Schrittweise vertiefende Suche; 3.3 Heuristische Suche
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3.3.1 Heuristische Schätzfunktionen3.3.2 Suche mit schrittweiser lokaler Verbesserung; 3.3.3 Bestensuche; Literaturverzeichnis; 4 Wissensrepräsentation und -verarbeitung; 4.1 Einleitung undMotivation; 4.1.1 Wissen - wozu?; 4.1.2 Wissensformen; 4.1.3 Repräsentation; 4.1.4 Wissensverarbeitung = Schlussfolgern; 4.2 DeklarativeWissensrepräsentation; 4.2.1 Wissensbasierte Systeme; 4.2.2 Die Rolle der Logik; 4.2.3 Schlussfolgerungstypen; 4.3 Ein Beispiel: Beschreibungslogiken; 4.3.1 Der Formalismus; 4.3.2 Semantik; 4.3.3 Inferenzdienste; 4.3.4 Inferenzalgorithmen
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4.3.5 Berechenbarkeitseigenschaften4.3.6 Neuere Entwicklungen; 4.4 Ausblick; Literaturverzeichnis; 5 Automatische Inferenz; 5.1 Einleitung; 5.2 Entwurf automatischer Inferenzsysteme; 5.3 Prädikatenlogik erster Stufe; 5.4 Normalformen; 5.5 Das DPLL Verfahren für die Aussagenlogik; 5.6 Aussagenlogische Resolution; 5.6.1 Ein einfacher Resolutionskalkül; 5.6.2 A-geordnete Resolution; 5.6.3 Verfeinerungen des Resolutionsverfahrens; 5.7 Kalküle für die Prädikatenlogik; 5.7.1 Herbrand-Theorie; 5.7.2 PrädikatenlogischeResolution; 5.8 Weitere Betrachtungen; Literaturverzeichnis
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II Theorie und Methoden6 Nichtmonotones Schließen; 6.1 Einführung; 6.2 Formalisierungen nichtmonotonen Schließens; 6.2.1 Default Logik; 6.2.2 Autoepistemische Logik; 6.2.3 Zirkumskription; 6.3 Default-Schließen als Behandlung von Inkonsistenz; 6.3.1 Ein Rahmen für nichtmonotone Systeme; 6.3.2 Pooles System; 6.3.3 Zuverlässigkeitsstufen; 6.4 Nichtmonotonie und Logikprogrammierung; 6.4.1 StabileModelle; 6.4.2 Wohlfundierte Semantik; 6.4.3 Antwortmengenprogrammierung; 6.5 Argumentation; 6.6 Ausblick; Literaturverzeichnis; 7 Constraints; 7.1 Einführung; 7.2 Finite-Domain-Constraints
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7.2.1 Constraint-Satisfaction-Probleme
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Online-Ausg
Additional Edition:
ISBN 3486713078
Additional Edition:
ISBN 9783486713077
Additional Edition:
Print version Handbuch der Künstlichen Intelligenz
Additional Edition:
Druckausg. Görz, Günther, 1947 - Handbuch der künstlichen Intelligenz München : Oldenbourg, 2014 ISBN 9783486713077
Language:
German
Subjects:
Computer Science
Keywords:
Künstliche Intelligenz
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Electronic books
DOI:
10.1524/9783486719796
Author information:
Görz, Günther 1947-
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