Künstliche Intelligenz
Wissensverarbeitung – Neuronale Netze
- ISBN: 978-3-446-47881-7
- Buchangaben: 6., aktualisierte Auflage, 10/2023
364 Seiten, Flexibler Einband
- Symbolverarbeitende künstliche Intelligenz und künstliche neuronale Netze in einem Buch
- Business Rules und Wissensnetze
- Convolutional Neural Networks und Deep Learning
- Übungen in PROLOG sowie mit JavaNNS und Python
Die künstliche Intelligenz hat unseren Alltag erreicht: Wir nutzen Chatbots, reden mit Sprachassistenten, KI digitalisiert die Dokumentenverarbeitung, die Muster-, Bild- oder Objekt-Erkennung. Sie ermöglicht neue, intelligentere Lösungen in vielen Bereichen, von der Medizin bis zum autonomen Fahren.
Das Buch gibt eine Einführung in die KI. Es wird gezeigt, wie symbolverabeitende KI in Form von Wissensnetzen oder Geschäftsregeln heute angewendet und wie künstliche neuronale Netze in der Mustererkennung oder auch im Data Mining eingesetzt werden können.
Wissensrepräsentation und -verarbeitung auf Basis der Logik wird unter Nutzung der logischen Programmiersprache PROLOG eingeführt. Logische Schlussfolgerungen lassen sich in PROLOG wesentlich leichter als in Python oder Java implementieren. Die Konzepte neuronaler Netze werden mit dem System JavaNNS und mittels Python praktisch vertieft.
Fragen und Aufgaben am Ende eines Abschnittes fordern zum aktiven Lesen und Lernen auf. Die Webseiten zum Buch enthalten Demo-Programme, die diskutierte Vorgehensweisen veranschaulichen und das Verständnis fördern.
Aus dem Inhalt:
- Überblick zur künstlichen Intelligenz
- Darstellung und Verarbeitung von Wissen
- Problemlösung mittels Suche
- Wissensverarbeitung mit PROLOG
- Künstliche neuronale Netze
- Vorwärtsgerichtete neuronale Netze
- Wettbewerbslernen
- Autoassoziative Netze
- Entwicklung neuronaler Netze
Neu in der 6. Auflage sind Abschnitte zu den Themen ChatGPT sowie Decision Model and Notation (DMN) bei Prozessbeschreibungen.
- Symbolverarbeitende künstliche Intelligenz und künstliche neuronale Netze in einem Buch
- Business Rules und Wissensnetze
- Convolutional Neural Networks und Deep Learning
- Übungen in PROLOG sowie mit JavaNNS und Python
Die künstliche Intelligenz hat unseren Alltag erreicht: Wir nutzen Chatbots, reden mit Sprachassistenten, KI digitalisiert die Dokumentenverarbeitung, die Muster-, Bild- oder Objekt-Erkennung. Sie ermöglicht neue, intelligentere Lösungen in vielen Bereichen, von der Medizin bis zum autonomen Fahren.
Das Buch gibt eine Einführung in die KI. Es wird gezeigt, wie symbolverabeitende KI in Form von Wissensnetzen oder Geschäftsregeln heute angewendet und wie künstliche neuronale Netze in der Mustererkennung oder auch im Data Mining eingesetzt werden können.
Wissensrepräsentation und -verarbeitung auf Basis der Logik wird unter Nutzung der logischen Programmiersprache PROLOG eingeführt. Logische Schlussfolgerungen lassen sich in PROLOG wesentlich leichter als in Python oder Java implementieren. Die Konzepte neuronaler Netze werden mit dem System JavaNNS und mittels Python praktisch vertieft.
Fragen und Aufgaben am Ende eines Abschnittes fordern zum aktiven Lesen und Lernen auf. Die Webseiten zum Buch enthalten Demo-Programme, die diskutierte Vorgehensweisen veranschaulichen und das Verständnis fördern.
Aus dem Inhalt:
- Überblick zur künstlichen Intelligenz
- Darstellung und Verarbeitung von Wissen
- Problemlösung mittels Suche
- Wissensverarbeitung mit PROLOG
- Künstliche neuronale Netze
- Vorwärtsgerichtete neuronale Netze
- Wettbewerbslernen
- Autoassoziative Netze
- Entwicklung neuronaler Netze
Neu in der 6. Auflage sind Abschnitte zu den Themen ChatGPT sowie Decision Model and Notation (DMN) bei Prozessbeschreibungen.
Wie funktioniert regelbasierte Wissensverarbeitung, welche Verfahren eignen sich zur Lösung von Problemen, was ist Deep Learning?
Das Autorenteam hat mit dem vorliegenden Werk eine fachlich fundierte Einführung in das sehr aktuelle Thema „Künstliche Intelligenz“ geschaffen. Einen breiten Raum nehmen dabei Wissensverarbeitung und Problemlösung ein, wobei auf die Prinzipien und Anwendung von Logik im Detail eingegangen wird. Mehrere Kapitel behandeln die Funktion, Ausprägung und Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen. Bereichert wird das Buch durch zahlreiche Beispiele und Programmieranwendungen, speziell die digital verfügbaren Zusatzinhalte sind hier besonders hilfreich. In Zeiten von ChatGPT ist dieses exzellent aufbereitete Buch besonders empfehlenswert für alle, die die Grundlagen von künstlicher Intelligenz verstehen und sich eventuell auch entsprechende programmtechnische Kompetenzen aneignen möchten.
Sehr gute Unterstützung für den Unterricht
Prof. Dr.-Ing. Uwe Lämmel lehrt die Grundlagen der Informatik sowie künstliche Intelligenz an der Hochschule Wismar.
Prof. Dr. rer. nat. Jürgen Cleve lehrt die Grundlagen der Informatik sowie künstliche Intelligenz an der Hochschule Wismar.
Prof. Dr.-Ing. Uwe Lämmel lehrt die Grundlagen der Informatik sowie künstliche Intelligenz an der Hochschule Wismar.
Prof. Dr. rer. nat. Jürgen Cleve lehrt die Grundlagen der Informatik sowie künstliche Intelligenz an der Hochschule Wismar.
"Das Buch gibt eine Einführung in die KI. Es wird gezeigt, wie symbolverarbeitende KI in Form von Wissensnetzen oder Geschäftsregeln heute angewendet und wie künstliche neuronale Netze in der Mustererkennung oder auch im Data Mining eingesetzt werden können. [...] Fragen und Aufgaben am Ende eines Abschnittes fordern zum aktiven Lesen und Lernen auf. [...] PLUS: Abschnitte zu den Themen ChatGPT sowie Decision Model und Notation." IT Management, März 2024
"Das Buch gibt eine Einführung in die KI. Es wird gezeigt, wie symbolverarbeitende KI in Form von Wissensnetzen oder Geschäftsregeln heute angewendet und wie künstliche neuronale Netze in der Mustererkennung oder auch im Data Mining eingesetzt werden können. [...] Fragen und Aufgaben am Ende eines Abschnittes fordern zum aktiven Lesen und Lernen auf. [...] PLUS: Abschnitte zu den Themen ChatGPT sowie Decision Model und Notation." IT Management, März 2024