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Abstract

Das Handbuch der Künstlichen Intelligenz bietet die umfassendste deutschsprachige Übersicht über die Disziplin "Künstliche Intelligenz". Es vereinigt einführende und weiterführende Beiträge u.a. zu folgenden Themen: - Kognition - Neuronale Netze - Suche, Constraints - Wissensrepräsentation - Logik und automatisches Beweisen - Unsicheres und vages Wissen - Wissen über Raum und Zeit - Fallbasiertes Schließen und modellbasierte Systeme - Planen - Maschinelles Lernen und Data Mining - Sprachverarbeitung - Bildverstehen - Robotik - Software-Agenten Das Handbuch bietet eine moderne Einführung in die Künstliche Intelligenz und zugleich einen aktuellen Überblick über Theorien, Methoden und Anwendungen.

Date

21. 3.2008 19:10:22

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RSWK

Informationssystem / Wissenstechnik / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Aufsatzsammlung
Semantic Web / Wissensbasiertes System / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Aufsatzsammlung
Informationssystem / Konzeptionelle Modellierung / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Aufsatzsammlung

Subject

Informationssystem / Wissenstechnik / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Aufsatzsammlung
Semantic Web / Wissensbasiertes System / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Aufsatzsammlung
Informationssystem / Konzeptionelle Modellierung / Ontologie <Wissensverarbeitung> / Aufsatzsammlung

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Abstract

Die Euphorie der 80er-Jahre rund um die künstliche Intelligenz (KI) ist gewichen, der Alltag hat Einzug gehalten. Spannend ist das Thema dennoch, ist es doch eng verknüpft mit der Erforschung des Gehirns und der menschlichen Denkweise. Zudem haben die Erkenntnisse der KI Einzug in eine Vielzahl von Anwendungen gehalten. Uwe Lämmel und Jürgen Cleve, beide an der Hochschule Wismar die künstliche Intelligenz vertretend, haben mit dem Lehr- und Übungsbuch Künstliche Intelligenz eine kompakte Einführung in dieses doch recht komplexe Thema geschaffen. Nach einer kurzen Einführung in die Grundlagen und die Motivation geht es im zweiten Kapitel gleich um die Darstellung und Verarbeitung von Wissen. Hierbei behandeln die Autoren auch vages Wissen und die Fuzzy Logic als Teil hiervon. Das dritte Kapitel befasst sich sehr detailiert mit Suchproblemen, einem in der Informatik oft zu findenden Thema. Weiter geht es dann mit einer Einführung in Prolog -- einer Sprache, mit der ich mich während meines Studiums zugegebenermaßen schwer getan habe. In Prolog geht es um das Finden von Lösungen auf der Basis von Fakten und Regeln, auch Klauseln genannt. Diese ersten drei Kapitel -- plus der Einführung -- machen mehr als die Hälfte des Buches aus. Die zweite Hälfte teilt sich in neun weitere Kapitel auf. Die Themen hier sind künstliche neuronale Netze, vorwärts verkettete neuronale Netze, partiell rückgekoppelte Netze, selbstorganisierende Karten, autoassoziative Netze, adaptive Resonanz Theorie, Wettbewerbslernen, Arbeiten mit dem Stuttgarter Neuronale Netze Simulator (SNNS) und einer Implementation neuronaler Netze in Java, was für mich sehr interessant ist. Die Vielzahl der Kapitel zeigt, dass das Thema nicht einfach ist. Dennoch gelingt es Lämmel und Cleve sehr gut, ihr Wissen kompakt und verständlich zu vermitteln. Dabei gefallen zudem die vielen Grafiken, der klare Satz und die angenehme Gestaltung. So macht der Einstieg in die künstliche Intelligenz Spaß.

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Classification

004.67/8 22

DDC

004.67/8 22