Grundkurs Künstliche Intelligenz / Computational Intelligence (PDF)
Eine praxisorientierte Einführung
Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur bestens kennt, sondern auch in der Lehre engagiert und erfolgreich vertritt. Von der...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Grundkurs Künstliche Intelligenz / Computational Intelligence (PDF)“
Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur bestens kennt, sondern auch in der Lehre engagiert und erfolgreich vertritt. Von der klassischen Logik über das Schliessen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Expertensysteme oder lernfähige Roboter.
Sie werden von dem sehr guten Überblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik profitieren. Und Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Vor allem steht der Anwendungsbezug im Fokus der Darstellung. Z. B. bei den praxisrelevanten Verfahren wie Lernen von Entscheidungsbäumen, Neuronale Netze und Bayes Netze. Auch das Data-Mining als junges Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz mit interessanten Anwendungen kommt zum Zuge.
Abgesehen von grundlegenden Programmierkenntnissen sowie etwas Mathematik werden alle darüber hinausgehenden Voraussetzungen für ein gutes Verständnis bereitgestellt. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium.
Sie werden von dem sehr guten Überblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik profitieren. Und Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Vor allem steht der Anwendungsbezug im Fokus der Darstellung. Z. B. bei den praxisrelevanten Verfahren wie Lernen von Entscheidungsbäumen, Neuronale Netze und Bayes Netze. Auch das Data-Mining als junges Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz mit interessanten Anwendungen kommt zum Zuge.
Abgesehen von grundlegenden Programmierkenntnissen sowie etwas Mathematik werden alle darüber hinausgehenden Voraussetzungen für ein gutes Verständnis bereitgestellt. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium.
Autoren-Porträt von Wolfgang Ertel
Dr. Wolfgang Ertel ist Diplom-Physiker und arbeitet seit 1987 in KI-Forschungsprojekten. Seit 1994 ist er Professor an der Hochschule Ravensburg-Weingarten und hält Vorlesungen zur KI.
Bibliographische Angaben
- Autor: Wolfgang Ertel
- 2009, 2008, 334 Seiten, Deutsch
- Herausgegeben: Wolfgang Bibel, Rudolf Kruse, Bernhard Nebel
- Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
- ISBN-10: 3834894419
- ISBN-13: 9783834894410
- Erscheinungsdatum: 24.07.2009
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 4.24 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Pressezitat
"Fazit: leicht verständlich, umfassend, praxisorientiert, kurzweilig und sehr preiswert!"www.it-republik.de, 26.01.2009
"Die leicht verständlichen Erklärungen, die praxisorientierten Beispiele und die vielen Übungsaufgaben machen das Buch zu einer fast perfekten Einstiegslektüre."
Java Magazin, 01/2008
"Wolfgang Ertel [...] schafft es auf rund 300 Seiten verständlich zu erklären, wie Aussagenlogik, maschinelles Lernen und neuronale Netze die Grundlagen für künstliche Intelligenz bilden."
Technology Review 04/2008
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