Zum Buch:
Das Buch behandelt detailliert und umfassend die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Der Autor verknüpft die theoretischen Grundsätze intelligenter Problemlösungen mit den Datenstrukturen und Algorithmen, die für die Implementierung benötigt werden. Dabei behält Luger stets die praktische Anwendbarkeit der theoretischen Erkenntnisse im Auge. Die Kernthemen der KI wie Prädikatenlogik, Alternativen der Wissensrepräsentation, wissensbasierte Problemlösungsansätze und KI-Programmiersprachen werden ausführlich behandelt. Das Anliegen des Buches ist es, dem Leser fundiertes Wissen über die Funktion von Intelligenzmustern in einer sich ständig wandelnden Welt der Unsicherheit und Komplexität zu vermitteln.Über den Autor:
George F. Luger ist Professor für Informatik und Psychologie an der Universität von New Mexico. Zu seinen Forschungsgebieten zählen die Nachbildung menschlicher Intelligenz und der Aufbau intelligenter Kontrollsysteme.
Zum Buch:
Das Buch behandelt detailliert und umfassend die Grundlagen der künstlichen Intelligenz. Der Autor verknüpft die theoretischen Grundsätze intelligenter Problemlösungen mit den Datenstrukturen und Algorithmen, die für die Implementierung benötigt werden. Zahlreiche Übungen am Ende jedes Kapitels erleichtern den Einsatz des Buch im Unterricht und zum Selbststudium.
Über den Autor:
George F. Luger ist Professor für Informatik und Psychologie an der Universität von New Mexico. Zu seinen Forschungsgebieten zählen die Nachbildung menschlicher Intelligenz und der Aufbau intelligenter Kontrollsysteme.
Das Buch behandelt detailliert und umfassend die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Die Autoren verknüpfen die theoretischen Grundsätze intelligenter Problemlösungen mit den Datenstrukturen und Algorithmen, die für die Implementierung benötigt werden. Dabei behalten die Autoren stets die praktische Anwendbarkeit der theoretischen Erkenntnisse im Auge. Die Kernthemen der KI wie Prädikatenlogik, Alternativen der Wissensrepräsentation, wissensbasierte Problemlösungsansätze und KI-Programmiersprachen werden ausführlich behandelt. Das Anliegen des Buchs ist es, dem Leser fundiertes Wissen über die Funktion von Intelligenzmustern in einer sich ständig wandelnden Welt der Unsicherheit und Komplexität zu vermitteln.
Praxisorientierter Zugang mit theoretischem Fundament
Behandlung aller wichtigen Aspekte der Künstlichen Intelligenz
Stärkere Berücksichtigung des agentenbasierten Problemlösens
Verwendung der Programmiersprachen PROLOG und LISP
Beschreibung der Algorithmen in einem Pascalartigen Pseudocode
Umfangreiche Bibliografie
Übungsteil am Ende jedes Kapitels
Praxisbezogene Beispiele u.a. aus dem NASA-Raumfahrtprogramm
Weitere Informationen und Werkzeuge auf der Website des Autors
Künstliche Intelligenz:
Ursprünge und Anwendungsgebiete
Geschichte und Anwendungen
Repräsentations- und Suchverfahren der Künstlichen Intelligenz
Prädikatenlogik
Strukturen und Strategien der Zustandsraumsuche
Heuristische Suche
Steuerung und Implementierung der Zustandsraumsuche
Repräsentation und Intelligenz
Die KI-Herausforderung
Wissensrepräsentation
"Starke" Problemlösungsmethoden
Schließen in unsicheren Situationen
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen: symbolbasiert
Maschinelles Lernen: konnektionistisch
Maschinelles Lernen: sozial und emergent
Fortgeschrittene KI-Problemlösungen
Automatisches Schließen
Natürlichsprachliche Systeme
Programmiersprachen und -techniken der KI
Einführung in Prolog
Eine Einführung in LISP
Epilog
KI als empirische Forschung
George F. Luger ist Professor für Informatik und Psychologie an der Universität von New Mexico. Zu seinen Forschungsgebieten zählen die Nachbildung menschlicher Intelligenz und der Aufbau intelligenter Kontrollsysteme.