1: Künstliche Intelligenz: Dieses Kapitel stellt die KI vor und beschreibt ihre Entwicklung und Kernprinzipien als Eckpfeiler der Robotik.
2: Maschinelles Lernen: Erforscht, wie Maschinen aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern, eine entscheidende Komponente der KI-gesteuerten Robotik.
3: Symbolische künstliche Intelligenz: Behandelt den Fokus der symbolischen KI auf Regeln und Logik, der für die Entwicklung von Denkfähigkeiten bei Robotern unerlässlich ist.
4: Neats and Scruffies: Befasst sich mit zwei Ansätzen der KI und vergleicht strukturierte mit heuristischen Methoden in der Roboterentwicklung.
5: Peter Norvig: Untersucht Norvigs Beiträge zur KI und konzentriert sich dabei auf seine Arbeit an Suchalgorithmen und Entscheidungsprozessen.
6: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz: Dieses Kapitel befasst sich mit dem Lehrbuch von Stuart Russell und Peter Norvig, einem wichtigen Nachschlagewerk für KI-Praktiker.
7: Stuart J. Russell: Analysiert Russells einflussreiche Theorien zur KI, insbesondere seine Arbeit zu rationalen Agenten in der Robotik.
8: Künstliche allgemeine Intelligenz: Erörtert das Konzept der AGI und ihr Potenzial, Roboter mit menschenähnlichen kognitiven Fähigkeiten zu erschaffen.
9: KI-Übernahme: Untersucht die Bedenken, dass KI die menschliche Intelligenz übertrifft, und ihre Auswirkungen auf die Robotik.
10: Computergestützte Intelligenz: Erforscht die Schnittstelle zwischen Berechnung und Intelligenz, mit Schwerpunkt auf neuronalen Netzwerken in der Robotik.
11: Synthetische Intelligenz: Betrachtet die Schaffung von KI mit künstlichen Mitteln und die Weiterentwicklung der Fähigkeiten von Robotern.
12: Intelligenter Agent: Definiert intelligente Agenten und wie sie so konzipiert sind, dass sie autonom in dynamischen Umgebungen agieren.
13: Geschichte der künstlichen Intelligenz: Verfolgt die Geschichte der KI und bietet einen Kontext für ihre aktuellen Anwendungen in der Robotik und darüber hinaus.
14: Philosophie der künstlichen Intelligenz: Erörtert die ethischen Überlegungen und philosophischen Debatten rund um die Rolle der KI in der Gesellschaft.
15: KI-Winter: Untersucht die Perioden der KI-Stagnation und bietet Lehren zur Überwindung von Hindernissen in der KI- und Robotikentwicklung.
16: Zeitleiste der künstlichen Intelligenz: Bietet eine chronologische Übersicht über die wichtigsten Meilensteine ¿¿der KI und Einblicke in ihre Entwicklung in der Robotik.
17: GOFAI: Stellt die altmodische KI vor und erklärt ihren grundlegenden Einfluss auf moderne Roboterintelligenzsysteme.
18: KI-Ausrichtung: Bespricht das Ausrichtungsproblem und konzentriert sich darauf, wie KI-Systeme so gestaltet werden können, dass sie mit menschlichen Werten übereinstimmen.
19: Überwachtes Lernen: Konzentriert sich auf Techniken des überwachten Lernens und ihre Anwendung beim Trainieren von Robotern für bestimmte Aufgaben.
20: Neuronales Netzwerk (Maschinelles Lernen): Behandelt neuronale Netzwerke und ihre Bedeutung beim maschinellen Lernen mit praktischen Anwendungen in der Robotik.
21: Mustererkennung: Untersucht Mustererkennungstechniken, die von Robotern verwendet werden, um sensorische Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen.
2: Maschinelles Lernen: Erforscht, wie Maschinen aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern, eine entscheidende Komponente der KI-gesteuerten Robotik.
3: Symbolische künstliche Intelligenz: Behandelt den Fokus der symbolischen KI auf Regeln und Logik, der für die Entwicklung von Denkfähigkeiten bei Robotern unerlässlich ist.
4: Neats and Scruffies: Befasst sich mit zwei Ansätzen der KI und vergleicht strukturierte mit heuristischen Methoden in der Roboterentwicklung.
5: Peter Norvig: Untersucht Norvigs Beiträge zur KI und konzentriert sich dabei auf seine Arbeit an Suchalgorithmen und Entscheidungsprozessen.
6: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz: Dieses Kapitel befasst sich mit dem Lehrbuch von Stuart Russell und Peter Norvig, einem wichtigen Nachschlagewerk für KI-Praktiker.
7: Stuart J. Russell: Analysiert Russells einflussreiche Theorien zur KI, insbesondere seine Arbeit zu rationalen Agenten in der Robotik.
8: Künstliche allgemeine Intelligenz: Erörtert das Konzept der AGI und ihr Potenzial, Roboter mit menschenähnlichen kognitiven Fähigkeiten zu erschaffen.
9: KI-Übernahme: Untersucht die Bedenken, dass KI die menschliche Intelligenz übertrifft, und ihre Auswirkungen auf die Robotik.
10: Computergestützte Intelligenz: Erforscht die Schnittstelle zwischen Berechnung und Intelligenz, mit Schwerpunkt auf neuronalen Netzwerken in der Robotik.
11: Synthetische Intelligenz: Betrachtet die Schaffung von KI mit künstlichen Mitteln und die Weiterentwicklung der Fähigkeiten von Robotern.
12: Intelligenter Agent: Definiert intelligente Agenten und wie sie so konzipiert sind, dass sie autonom in dynamischen Umgebungen agieren.
13: Geschichte der künstlichen Intelligenz: Verfolgt die Geschichte der KI und bietet einen Kontext für ihre aktuellen Anwendungen in der Robotik und darüber hinaus.
14: Philosophie der künstlichen Intelligenz: Erörtert die ethischen Überlegungen und philosophischen Debatten rund um die Rolle der KI in der Gesellschaft.
15: KI-Winter: Untersucht die Perioden der KI-Stagnation und bietet Lehren zur Überwindung von Hindernissen in der KI- und Robotikentwicklung.
16: Zeitleiste der künstlichen Intelligenz: Bietet eine chronologische Übersicht über die wichtigsten Meilensteine ¿¿der KI und Einblicke in ihre Entwicklung in der Robotik.
17: GOFAI: Stellt die altmodische KI vor und erklärt ihren grundlegenden Einfluss auf moderne Roboterintelligenzsysteme.
18: KI-Ausrichtung: Bespricht das Ausrichtungsproblem und konzentriert sich darauf, wie KI-Systeme so gestaltet werden können, dass sie mit menschlichen Werten übereinstimmen.
19: Überwachtes Lernen: Konzentriert sich auf Techniken des überwachten Lernens und ihre Anwendung beim Trainieren von Robotern für bestimmte Aufgaben.
20: Neuronales Netzwerk (Maschinelles Lernen): Behandelt neuronale Netzwerke und ihre Bedeutung beim maschinellen Lernen mit praktischen Anwendungen in der Robotik.
21: Mustererkennung: Untersucht Mustererkennungstechniken, die von Robotern verwendet werden, um sensorische Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen.
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