Verfügbarkeit: Künstliche Intelligenz | Technische Universität München

Künstliche Intelligenz: ein moderner Ansatz

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Russell, Stuart J. 1962- (VerfasserIn), Norvig, Peter 1956- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	München ; Harlow ; Amsterdam ; Madrid ; Boston ; San Francisco ; Don Mills ; Mexico City ; Sydney Pearson [2012]
Ausgabe:	3., aktualisierte Auflage
Schriftenreihe:	IT - Informatik Always learning
Schlagwörter:	Künstliche Intelligenz Aufgabensammlung Lehrbuch
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Beschreibung:	Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke
Umfang:	1307 Seiten lllustrationen, Diagramme
ISBN:	9783868940985 3868940987

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adam_text	IMAGE 1 INHALTSVERZEICHNIS VORWORT 13 NEU I N DIESER AUFLAGE 13 UEBERBLICK UEBER DAS BUCH 14 DIE WEBSITE 15 DANKSAGUNGEN 16 DIE AUTOREN 18 TEIL I KUENSTLICHE I N T E L L I G E N Z KAPITEL 1 EINFUEHRUNG 2 1 1.1 WAS IST KI? 22 1.2 DIE GRUNDLAGEN DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ 26 1.3 DIE GESCHICHTE DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ 39 1.4 DIE AKTUELLE SITUATION 52 KAPITEL 2 INTELLIGENTE A G E N T E N 5 9 2.1 AGENTEN U N D UMGEBUNGEN 6 0 2.2 GUTES VERHALTEN: DAS KONZEPT DER RATIONALITAET 63 2.3 DIE NATUR DER UMGEBUNGEN 66 2.4 DIE STRUKTUR VON AGENTEN 73 TEIL II P R O B L E M L OE S E N KAPITEL 3 P R O B L E M L OE S U N G DURCH S U C H E N 97 3.1 PROBLEMLOESENDE AGENTEN 9 8 3.2 BEISPIELPROBLEME 104 3.3 DIE SUCHE NACH LOESUNGEN 110 3.4 UNINFORMIERTE SUCHSTRATEGIEN 116 3.5 INFORMIERTE (HEURISTISCHE) SUCHSTRATEGIEN 128 3.6 HEURISTIKFUNKTIONEN 139 KAPITEL 4 UEBER D I E KLASSISCHE S U C H E H I N A U S 159 4.1 LOKALE SUCHALGORITHMEN U N D OPTIMIERUNGSPROBLEME 160 4.2 LOKALE SUCHE IN STETIGEN RAEUMEN 170 4.3 SUCHEN MIT NICHTDETERMINISTISCHEN AKTIONEN 173 4.4 MIT PARTIELLEN BEOBACHTUNGEN SUCHEN 179 4.5 ONLINE-SUCHAGENTEN U N D UNBEKANNTE UMGEBUNGEN 189 HTTP://D-NB.INFO/1023010321 IMAGE 2 KAPITEL 5 ADVERSARIALE S U C H E 205 5.1 SPIELE 206 5.2 OPTIMALE ENTSCHEIDUNGEN IN SPIELEN 208 5.3 ALPHA-BETA-KUERZUNG 212 5.4 UNVOLLSTAENDIGE ECHTZEITENTSCHEIDUNGEN 2 1 6 5.5 STOCHASTISCHE SPIELE 223 5.6 TEILWEISE BEOBACHTBARE SPIELE 226 5.7 HOCHKLASSIGE SPIELPROGRAMME 232 5.8 ALTERNATIVE ANSAETZE 235 KAPITEL 6 PROBLEME UNTER RAND- ODER NEBENBEDINGUNGEN 251 6.1 PROBLEME UNTER RAND- U N D NEBENBEDINGUNGEN - DEFINITION 252 6.2 BESCHRAENKUNGSWEITERGABE: INFERENZ IN CSPS. . 258 6.3 BACKTRACKING-SUCHE FUER CSPS 265 6.4 LOKALE SUCHE FUER PROBLEME UNTER R A N D - U N D NEBENBEDINGUNGEN 272 6.5 DIE STRUKTUR VON PROBLEMEN 274 TEIL III W I S S E N , S C H L I E SS E N U N D P L A N E N KAPITEL 7 LOGISCHE A G E N T E N 289 7.1 WISSENSBASIERTE AGENTEN 2 9 1 7.2 DIE WUMPUS-WELT 292 7.3 LOGIK 296 7.4 AUSSAGENLOGIK: EINE SEHR EINFACHE LOGIK 3 0 0 7.5 THEOREME DER AUSSAGENLOGIK BEWEISEN 3 0 5 7.6 EFFEKTIVE AUSSAGENLOGISCHE INFERENZ 316 7.7 AGENTEN AUF DER BASIS VON AUSSAGENLOGIK 3 2 1 KAPITEL 8 LOGIK ERSTER S T U F E - FIRST-ORDER-LOGIK 345 8.1 WIEDERHOLUNG DER REPRAESENTATION 346 8.2 SYNTAX U N D SEMANTIK DER LOGIK ERSTER STUFE 352 8.3 ANWENDUNG DER LOGIK ERSTER STUFE 363 8.4 WISSENSMODELLIERUNG IN LOGIK ERSTER STUFE 3 7 0 KAPITEL 9 INFERENZ IN D E R LOGIK ERSTER S T U F E 387 9.1 AUSSAGEN- U N D PRAEDIKATENLOGISCHE INFERENZ 388 9.2 UNIFIKATION U N D LIFTING 3 9 1 9.3 VORWAERTSVERKETTUNG 396 9.4 RUECKWAERTSVERKETTUNG 4 0 4 9.5 RESOLUTION 4 1 3 KAPITEL 1 0 KLASSISCHES PLANEN 437 10.1 DEFINITION DER KLASSISCHEN PLANUNG 4 3 8 10.2 PLANEN MIT ZUSTANDSRAUMSUCHE 4 4 5 10.3 PLANUNGSGRAPHEN 4 5 2 10.4 ANDERE KLASSISCHE PLANUNGSKONZEPTE 4 6 0 10.5 ANALYSE VON PLANUNGSANSAETZEN 4 6 6 IMAGE 3 KAPITEL 11 PLANEN U N D A G I E R E N IN D E R REALEN W E L T 477 11.1 ZEIT, ZEITPLAENE U N D RESSOURCEN 4 7 8 11.2 HIERARCHISCHES PLANEN 4 8 2 11.3 PLANEN U N D AGIEREN I N NICHT DETERMINISTISCHEN DOMAENEN 4 9 3 11.4 MULTIAGENTEN-PLANEN 504 KAPITEL 1 2 W I S S E N S R E P R AE S E N T A T I O N 517 12.1 ONTOLOGISCHES ENGINEERING 518 12.2 KATEGORIEN U N D OBJEKTE 5 2 1 12.3 EREIGNISSE 527 12.4 MENTALE EREIGNISSE U N D MENTALE OBJEKTE 532 12.5 DEDUKTIVE SYSTEME FUER KATEGORIEN 535 12.6 SCHLIESSEN MIT DEFAULTINFORMATION 540 12.7 DIE INTERNET-SHOPPING-WELT 545 TEIL IV U N S I C H E R E S W I S S E N U N D S C H L I E SS E N KAPITEL 1 3 UNSICHERHEIT QUANTIFIZIEREN 567 13.1 HANDELN UNTER UNSICHERHEIT 568 13.2 GRUNDLEGENDE NOTATION FUER DIE WAHRSCHEINLICHKEIT 572 13.3 INFERENZ MITHILFE VOLLSTAENDIG GEMEINSAMER VERTEILUNGEN 580 13.4 UNABHAENGIGKEIT 5 8 3 13.5 DIE BAYESSCHE REGEL U N D IHRE VERWENDUNG 585 13.6 EINE ERNEUTE BETRACHTUNG DER WUMPUS-WELT 5 8 9 KAPITEL 1 4 PROBABILISTISCHES SCHLIESSEN 6 0 1 14.1 WISSENSREPRAESENTATION IN EINER UNSICHEREN DOMAENE 602 14.2 DIE SEMANTIK BAYESSCHER NETZE 6 0 5 14.3 EFFIZIENTE REPRAESENTATION BEDINGTER VERTEILUNGEN 6 1 0 14.4 EXAKTE INFERENZ IN BAYESSCHEN NETZEN 6 1 5 14.5 ANNAEHERNDE INFERENZ IN BAYESSCHEN NETZEN 6 2 3 14.6 RELATIONALE WAHRSCHEINLICHKEITSMODELLE U N D MODELLE ERSTER STUFE 6 3 2 14.7 WEITERE ANSAETZE ZUM UNSICHEREN SCHLIESSEN 640 KAPITEL 15 PROBABILISTISCHES SCHLIESSEN UE B E R D I E ZEIT 6 6 1 15.1 ZEIT U N D UNSICHERHEIT 662 15.2 INFERENZ IN TEMPORALEN MODELLEN 6 6 6 15.3 HIDDEN-MARKOV-MODELLE 6 7 5 15.4 KAIMAN-FILTER 6 8 1 15.5 DYNAMISCHE BAYESSCHE NETZE 688 15.6 VERFOLGEN MEHRERER OBJEKTE 698 KAPITEL 16 EINFACHE E N T S C H E I D U N G E N 711 16.1 GLAUBEN U N D WUENSCHE UNTER UNSICHERHEIT KOMBINIEREN 712 16.2 GRUNDLAGEN DER NUTZENTHEORIE 713 16.3 NUTZENFUNKTIONEN 717 16.4 NUTZENFUNKTIONEN MIT MEHRFACHATTRIBUTEN 725 IMAGE 4 16.5 ENTSCHEIDUNGSNETZE 730 16.6 DER WERT VON INFORMATION 732 16.7 ENTSCHEIDUNGSTHEORETISCHE EXPERTENSYSTEME 737 KAPITEL 17 KOMPLEXE ENTSCHEIDUNGEN 751 17.1 SEQUENTIELLE ENTSCHEIDUNGSPROBLEME 752 17.2 WERT-ITERATION 759 17.3 TAKTIK-ITERATION 764 17.4 PARTIELL BEOBACHTBARE MEPS 766 17.5 ENTSCHEIDUNGEN MIT MEHREREN AGENTEN: SPIELTHEORIE 775 17.6 MECHANISMENENTWURF 789 TEIL V LERNEN KAPITEL 1 8 A U S BEISPIELEN LERNEN 807 18.1 LERNFORMEN 8 0 9 18.2 UEBERWACHTES LERNEN 8 1 1 18.3 LERNEN VON ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 814 18.4 DIE BESTE HYPOTHESE BEWERTEN U N D AUSWAEHLEN 8 2 5 18.5 THEORIE DES LERNENS 8 3 1 18.6 REGRESSION U N D KLASSIFIZIERUNG MIT LINEAREN MODELLEN 8 3 5 18.7 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 8 4 5 18.8 PARAMETERFREIE MODELLE 856 18.9 SUPPORT-VECTOR-MASCHINEN 8 6 3 18.10 GRUPPENLERNEN 8 6 8 18.11 MASCHINELLES LERNEN IN DER PRAXIS 8 7 3 KAPITEL 19 W I S S E N B E I M LERNEN 889 19.1 EINE LOGISCHE FORMULIERUNG DES LERNENS 890 19.2 WISSEN BEIM LERNEN 8 9 9 19.3 ERKLAERUNGSBASIERTES LERNEN 902 19.4 LERNEN MIT RELEVANZINFORMATION 9 0 7 19.5 INDUKTIVE LOGISCHE PROGRAMMIERUNG 9 1 0 KAPITEL 2 0 LERNEN PROBABILISTISCHER M O D E L L E 927 20.1 STATISTISCHES LERNEN 9 2 8 20.2 LERNEN MIT VOLLSTAENDIGEN DATEN 932 20.3 LERNEN MIT VERBORGENEN VARIABLEN: DER EM-ALGORITHMUS 9 4 3 KAPITEL 21 VERSTAERKENDES (REINFORCEMENT-)LERNEN 959 21.1 EINFUEHRUNG 9 6 0 21.2 PASSIVES VERSTAERKENDES LERNEN 962 21.3 AKTIVES VERSTAERKENDES LERNEN 9 6 9 21.4 VERALLGEMEINERUNG BEIM VERSTAERKENDEN LERNEN 9 7 5 21.5 STRATEGIESUCHE 9 7 9 21.6 ANWENDUNGEN DES VERSTAERKENDEN LERNENS 9 8 1 IMAGE 5 TEIL VI K O M M U N I Z I E R E N , W A H R N E H M E N U N D H A N D E L N KAPITEL 2 2 VERARBEITUNG NATUERLICHER SPRACHE 995 22.1 SPRACHMODELLE 9 9 6 22.2 TEXTKLASSIFIZIERUNG 1 0 0 1 22.3 INFORMATIONSABRUF 1004 22.4 INFORMATIONSEXTRAKTION 1 0 1 1 KAPITEL 2 3 NATUERLICHE SPRACHE FUER D I E K O M M U N I K A T I O N 1027 23.1 PHRASENSTRUKTURGRAMMATIKEN 1028 23.2 SYNTAKTISCHE ANALYSE (PARSING) 1032 23.3 ERWEITERTE GRAMMATIKEN U N D SEMANTISCHE INTERPRETATION 1037 23.4 MASCHINELLE UEBERSETZUNG 1047 23.5 SPRACHERKENNUNG 1054 KAPITEL 2 4 W A H R N E H M U N G 1071 24.1 BILDAUFBAU 1073 24.2 FRUEHE OPERATIONEN DER BILDVERARBEITUNG 1080 24.3 OBJEKTERKENNUNG NACH ERSCHEINUNG 1088 24.4 REKONSTRUIEREN DER 3D-WELT 1093 24.5 OBJEKTERKENNUNG AUS STRUKTURINFOIMATIONEN 1103 24.6 COMPUTERVISION I M EINSATZ 1107 KAPITEL 25 ROBOTIK 1119 25.1 EINFUEHRUNG 1120 25.2 ROBOTER-HARDWARE 1122 25.3 ROBOTERWAHRNEHMUNG 1128 25.4 BEWEGUNG PLANEN 1136 25.5 PLANUNG UNSICHERER BEWEGUNGEN 1143 25.6 BEWEGUNG 1147 25.7 SOFTWARE-ARCHITEKTUREN IN DER ROBOTIK 1154 25.8 ANWENDUNGSBEREICHE 1157 TEIL VII S C H L U S S F O L G E R U N G E N KAPITEL 2 6 P H I L O S O P H I S C H E G R U N D L A G E N 1175 26.1 SCHWACHE KI: KOENNEN MASCHINEN INTELLIGENT HANDELN? 1176 26.2 STARKE KI: KOENNEN MASCHINEN WIRKLICH DENKEN? 1182 26.3 ETHIK U N D RISIKEN BEI DER ENTWICKLUNG KUENSTLICHER INTELLIGENZ 1 1 9 1 KAPITEL 2 7 KL: G E G E N W A R T U N D ZUKUNFT 1203 27.1 AGENTENKOMPONENTEN 1204 27.2 AGENTENARCHITEKTUREN 1207 27.3 GEHEN WIR IN DIE RICHTIGE RICHTUNG? 1209 27.4 WAS PASSIERT, W E N N DIE KI ERFOLGREICH IST? 1211 IMAGE 6 KAPITEL A MATHEMATISCHER HINTERGRUND 1213 A . L KOMPLEXITAETSANALYSE U N D 0()-NOTATION 1214 A.2 VEKTOREN, MATRIZEN U N D LINEARE ALGEBRA 1216 A.3 WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN 1218 KAPITEL B HINWEISE ZU SPRACHEN UND ALGORITHMEN 1221 B.L SPRACHEN MIT BACKUS-NAUR-FORM (BNF) DEFINIEREN 1222 B.2 ALGORITHMEN MIT PSEUDOCODE BESCHREIBEN 1223 B.3 ONLINE-HILFE 1224 BIBLIOGRAFIE 1225 PERSONENREGISTER 1271 REGISTER 1283
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Signatur:	0104 DAT 700f 2001 A 29155(3) Lageplan
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Bestandsangaben von Teilbibliothek Chemie, Lehrbuchsammlung
Signatur:	0303 DAT 700f 2005 L 297(3) Lageplan
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