Künstliche Intelligenz ein moderner Ansatz
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München ; Harlow ; Amsterdam ; Madrid ; Boston ; San Francisco ; Don Mills ; Mexico City ; Sydney
Pearson
[2012]
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| Ausgabe: | 3., aktualisierte Auflage |
| Schriftenreihe: | IT - Informatik
Always learning |
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IMAGE 1
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT 13
NEU I N DIESER AUFLAGE 13
UEBERBLICK UEBER DAS BUCH 14
DIE WEBSITE 15
DANKSAGUNGEN 16
DIE AUTOREN 18
TEIL I KUENSTLICHE I N T E L L I G E N Z
KAPITEL 1 EINFUEHRUNG 2 1
1.1 WAS IST KI? 22
1.2 DIE GRUNDLAGEN DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ 26
1.3 DIE GESCHICHTE DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ 39
1.4 DIE AKTUELLE SITUATION 52
KAPITEL 2 INTELLIGENTE A G E N T E N 5 9
2.1 AGENTEN U N D UMGEBUNGEN 6 0
2.2 GUTES VERHALTEN: DAS KONZEPT DER RATIONALITAET 63
2.3 DIE NATUR DER UMGEBUNGEN 66
2.4 DIE STRUKTUR VON AGENTEN 73
TEIL II P R O B L E M L OE S E N
KAPITEL 3 P R O B L E M L OE S U N G DURCH S U C H E N 97
3.1 PROBLEMLOESENDE AGENTEN 9 8
3.2 BEISPIELPROBLEME 104
3.3 DIE SUCHE NACH LOESUNGEN 110
3.4 UNINFORMIERTE SUCHSTRATEGIEN 116
3.5 INFORMIERTE (HEURISTISCHE) SUCHSTRATEGIEN 128
3.6 HEURISTIKFUNKTIONEN 139
KAPITEL 4 UEBER D I E KLASSISCHE S U C H E H I N A U S 159
4.1 LOKALE SUCHALGORITHMEN U N D OPTIMIERUNGSPROBLEME 160
4.2 LOKALE SUCHE IN STETIGEN RAEUMEN 170
4.3 SUCHEN MIT NICHTDETERMINISTISCHEN AKTIONEN 173
4.4 MIT PARTIELLEN BEOBACHTUNGEN SUCHEN 179
4.5 ONLINE-SUCHAGENTEN U N D UNBEKANNTE UMGEBUNGEN 189
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IMAGE 2
KAPITEL 5 ADVERSARIALE S U C H E 205
5.1 SPIELE 206
5.2 OPTIMALE ENTSCHEIDUNGEN IN SPIELEN 208
5.3 ALPHA-BETA-KUERZUNG 212
5.4 UNVOLLSTAENDIGE ECHTZEITENTSCHEIDUNGEN 2 1 6
5.5 STOCHASTISCHE SPIELE 223
5.6 TEILWEISE BEOBACHTBARE SPIELE 226
5.7 HOCHKLASSIGE SPIELPROGRAMME 232
5.8 ALTERNATIVE ANSAETZE 235
KAPITEL 6 PROBLEME UNTER RAND- ODER NEBENBEDINGUNGEN 251
6.1 PROBLEME UNTER RAND- U N D NEBENBEDINGUNGEN - DEFINITION 252
6.2 BESCHRAENKUNGSWEITERGABE: INFERENZ IN CSPS. . 258
6.3 BACKTRACKING-SUCHE FUER CSPS 265
6.4 LOKALE SUCHE FUER PROBLEME UNTER R A N D - U N D NEBENBEDINGUNGEN 272
6.5 DIE STRUKTUR VON PROBLEMEN 274
TEIL III W I S S E N , S C H L I E SS E N U N D P L A N E N
KAPITEL 7 LOGISCHE A G E N T E N 289
7.1 WISSENSBASIERTE AGENTEN 2 9 1
7.2 DIE WUMPUS-WELT 292
7.3 LOGIK 296
7.4 AUSSAGENLOGIK: EINE SEHR EINFACHE LOGIK 3 0 0
7.5 THEOREME DER AUSSAGENLOGIK BEWEISEN 3 0 5
7.6 EFFEKTIVE AUSSAGENLOGISCHE INFERENZ 316
7.7 AGENTEN AUF DER BASIS VON AUSSAGENLOGIK 3 2 1
KAPITEL 8 LOGIK ERSTER S T U F E - FIRST-ORDER-LOGIK 345
8.1 WIEDERHOLUNG DER REPRAESENTATION 346
8.2 SYNTAX U N D SEMANTIK DER LOGIK ERSTER STUFE 352
8.3 ANWENDUNG DER LOGIK ERSTER STUFE 363
8.4 WISSENSMODELLIERUNG IN LOGIK ERSTER STUFE 3 7 0
KAPITEL 9 INFERENZ IN D E R LOGIK ERSTER S T U F E 387
9.1 AUSSAGEN- U N D PRAEDIKATENLOGISCHE INFERENZ 388
9.2 UNIFIKATION U N D LIFTING 3 9 1
9.3 VORWAERTSVERKETTUNG 396
9.4 RUECKWAERTSVERKETTUNG 4 0 4
9.5 RESOLUTION 4 1 3
KAPITEL 1 0 KLASSISCHES PLANEN 437
10.1 DEFINITION DER KLASSISCHEN PLANUNG 4 3 8
10.2 PLANEN MIT ZUSTANDSRAUMSUCHE 4 4 5
10.3 PLANUNGSGRAPHEN 4 5 2
10.4 ANDERE KLASSISCHE PLANUNGSKONZEPTE 4 6 0
10.5 ANALYSE VON PLANUNGSANSAETZEN 4 6 6
IMAGE 3
KAPITEL 11 PLANEN U N D A G I E R E N IN D E R REALEN W E L T 477
11.1 ZEIT, ZEITPLAENE U N D RESSOURCEN 4 7 8
11.2 HIERARCHISCHES PLANEN 4 8 2
11.3 PLANEN U N D AGIEREN I N NICHT DETERMINISTISCHEN DOMAENEN 4 9 3
11.4 MULTIAGENTEN-PLANEN 504
KAPITEL 1 2 W I S S E N S R E P R AE S E N T A T I O N 517
12.1 ONTOLOGISCHES ENGINEERING 518
12.2 KATEGORIEN U N D OBJEKTE 5 2 1
12.3 EREIGNISSE 527
12.4 MENTALE EREIGNISSE U N D MENTALE OBJEKTE 532
12.5 DEDUKTIVE SYSTEME FUER KATEGORIEN 535
12.6 SCHLIESSEN MIT DEFAULTINFORMATION 540
12.7 DIE INTERNET-SHOPPING-WELT 545
TEIL IV U N S I C H E R E S W I S S E N U N D S C H L I E SS E N
KAPITEL 1 3 UNSICHERHEIT QUANTIFIZIEREN 567
13.1 HANDELN UNTER UNSICHERHEIT 568
13.2 GRUNDLEGENDE NOTATION FUER DIE WAHRSCHEINLICHKEIT 572
13.3 INFERENZ MITHILFE VOLLSTAENDIG GEMEINSAMER VERTEILUNGEN 580
13.4 UNABHAENGIGKEIT 5 8 3
13.5 DIE BAYESSCHE REGEL U N D IHRE VERWENDUNG 585
13.6 EINE ERNEUTE BETRACHTUNG DER WUMPUS-WELT 5 8 9
KAPITEL 1 4 PROBABILISTISCHES SCHLIESSEN 6 0 1
14.1 WISSENSREPRAESENTATION IN EINER UNSICHEREN DOMAENE 602
14.2 DIE SEMANTIK BAYESSCHER NETZE 6 0 5
14.3 EFFIZIENTE REPRAESENTATION BEDINGTER VERTEILUNGEN 6 1 0
14.4 EXAKTE INFERENZ IN BAYESSCHEN NETZEN 6 1 5
14.5 ANNAEHERNDE INFERENZ IN BAYESSCHEN NETZEN 6 2 3
14.6 RELATIONALE WAHRSCHEINLICHKEITSMODELLE U N D MODELLE ERSTER STUFE 6
3 2
14.7 WEITERE ANSAETZE ZUM UNSICHEREN SCHLIESSEN 640
KAPITEL 15 PROBABILISTISCHES SCHLIESSEN UE B E R D I E ZEIT 6 6 1
15.1 ZEIT U N D UNSICHERHEIT 662
15.2 INFERENZ IN TEMPORALEN MODELLEN 6 6 6
15.3 HIDDEN-MARKOV-MODELLE 6 7 5
15.4 KAIMAN-FILTER 6 8 1
15.5 DYNAMISCHE BAYESSCHE NETZE 688
15.6 VERFOLGEN MEHRERER OBJEKTE 698
KAPITEL 16 EINFACHE E N T S C H E I D U N G E N 711
16.1 GLAUBEN U N D WUENSCHE UNTER UNSICHERHEIT KOMBINIEREN 712
16.2 GRUNDLAGEN DER NUTZENTHEORIE 713
16.3 NUTZENFUNKTIONEN 717
16.4 NUTZENFUNKTIONEN MIT MEHRFACHATTRIBUTEN 725
IMAGE 4
16.5 ENTSCHEIDUNGSNETZE 730
16.6 DER WERT VON INFORMATION 732
16.7 ENTSCHEIDUNGSTHEORETISCHE EXPERTENSYSTEME 737
KAPITEL 17 KOMPLEXE ENTSCHEIDUNGEN 751
17.1 SEQUENTIELLE ENTSCHEIDUNGSPROBLEME 752
17.2 WERT-ITERATION 759
17.3 TAKTIK-ITERATION 764
17.4 PARTIELL BEOBACHTBARE MEPS 766
17.5 ENTSCHEIDUNGEN MIT MEHREREN AGENTEN: SPIELTHEORIE 775
17.6 MECHANISMENENTWURF 789
TEIL V LERNEN
KAPITEL 1 8 A U S BEISPIELEN LERNEN 807
18.1 LERNFORMEN 8 0 9
18.2 UEBERWACHTES LERNEN 8 1 1
18.3 LERNEN VON ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 814
18.4 DIE BESTE HYPOTHESE BEWERTEN U N D AUSWAEHLEN 8 2 5
18.5 THEORIE DES LERNENS 8 3 1
18.6 REGRESSION U N D KLASSIFIZIERUNG MIT LINEAREN MODELLEN 8 3 5
18.7 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 8 4 5
18.8 PARAMETERFREIE MODELLE 856
18.9 SUPPORT-VECTOR-MASCHINEN 8 6 3
18.10 GRUPPENLERNEN 8 6 8
18.11 MASCHINELLES LERNEN IN DER PRAXIS 8 7 3
KAPITEL 19 W I S S E N B E I M LERNEN 889
19.1 EINE LOGISCHE FORMULIERUNG DES LERNENS 890
19.2 WISSEN BEIM LERNEN 8 9 9
19.3 ERKLAERUNGSBASIERTES LERNEN 902
19.4 LERNEN MIT RELEVANZINFORMATION 9 0 7
19.5 INDUKTIVE LOGISCHE PROGRAMMIERUNG 9 1 0
KAPITEL 2 0 LERNEN PROBABILISTISCHER M O D E L L E 927
20.1 STATISTISCHES LERNEN 9 2 8
20.2 LERNEN MIT VOLLSTAENDIGEN DATEN 932
20.3 LERNEN MIT VERBORGENEN VARIABLEN: DER EM-ALGORITHMUS 9 4 3
KAPITEL 21 VERSTAERKENDES (REINFORCEMENT-)LERNEN 959
21.1 EINFUEHRUNG 9 6 0
21.2 PASSIVES VERSTAERKENDES LERNEN 962
21.3 AKTIVES VERSTAERKENDES LERNEN 9 6 9
21.4 VERALLGEMEINERUNG BEIM VERSTAERKENDEN LERNEN 9 7 5
21.5 STRATEGIESUCHE 9 7 9
21.6 ANWENDUNGEN DES VERSTAERKENDEN LERNENS 9 8 1
IMAGE 5
TEIL VI K O M M U N I Z I E R E N , W A H R N E H M E N U N D H A N D E
L N
KAPITEL 2 2 VERARBEITUNG NATUERLICHER SPRACHE 995
22.1 SPRACHMODELLE 9 9 6
22.2 TEXTKLASSIFIZIERUNG 1 0 0 1
22.3 INFORMATIONSABRUF 1004
22.4 INFORMATIONSEXTRAKTION 1 0 1 1
KAPITEL 2 3 NATUERLICHE SPRACHE FUER D I E K O M M U N I K A T I O N 1027
23.1 PHRASENSTRUKTURGRAMMATIKEN 1028
23.2 SYNTAKTISCHE ANALYSE (PARSING) 1032
23.3 ERWEITERTE GRAMMATIKEN U N D SEMANTISCHE INTERPRETATION 1037
23.4 MASCHINELLE UEBERSETZUNG 1047
23.5 SPRACHERKENNUNG 1054
KAPITEL 2 4 W A H R N E H M U N G 1071
24.1 BILDAUFBAU 1073
24.2 FRUEHE OPERATIONEN DER BILDVERARBEITUNG 1080
24.3 OBJEKTERKENNUNG NACH ERSCHEINUNG 1088
24.4 REKONSTRUIEREN DER 3D-WELT 1093
24.5 OBJEKTERKENNUNG AUS STRUKTURINFOIMATIONEN 1103
24.6 COMPUTERVISION I M EINSATZ 1107
KAPITEL 25 ROBOTIK 1119
25.1 EINFUEHRUNG 1120
25.2 ROBOTER-HARDWARE 1122
25.3 ROBOTERWAHRNEHMUNG 1128
25.4 BEWEGUNG PLANEN 1136
25.5 PLANUNG UNSICHERER BEWEGUNGEN 1143
25.6 BEWEGUNG 1147
25.7 SOFTWARE-ARCHITEKTUREN IN DER ROBOTIK 1154
25.8 ANWENDUNGSBEREICHE 1157
TEIL VII S C H L U S S F O L G E R U N G E N
KAPITEL 2 6 P H I L O S O P H I S C H E G R U N D L A G E N 1175
26.1 SCHWACHE KI: KOENNEN MASCHINEN INTELLIGENT HANDELN? 1176
26.2 STARKE KI: KOENNEN MASCHINEN WIRKLICH DENKEN? 1182
26.3 ETHIK U N D RISIKEN BEI DER ENTWICKLUNG KUENSTLICHER INTELLIGENZ 1 1
9 1
KAPITEL 2 7 KL: G E G E N W A R T U N D ZUKUNFT 1203
27.1 AGENTENKOMPONENTEN 1204
27.2 AGENTENARCHITEKTUREN 1207
27.3 GEHEN WIR IN DIE RICHTIGE RICHTUNG? 1209
27.4 WAS PASSIERT, W E N N DIE KI ERFOLGREICH IST? 1211
IMAGE 6
KAPITEL A MATHEMATISCHER HINTERGRUND 1213
A . L KOMPLEXITAETSANALYSE U N D 0()-NOTATION 1214
A.2 VEKTOREN, MATRIZEN U N D LINEARE ALGEBRA 1216
A.3 WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN 1218
KAPITEL B HINWEISE ZU SPRACHEN UND ALGORITHMEN 1221
B.L SPRACHEN MIT BACKUS-NAUR-FORM (BNF) DEFINIEREN 1222
B.2 ALGORITHMEN MIT PSEUDOCODE BESCHREIBEN 1223
B.3 ONLINE-HILFE 1224
BIBLIOGRAFIE 1225
PERSONENREGISTER 1271
REGISTER 1283 |
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