Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

This accessible and engaging textbook presents a concise introduction to the exciting field of artificial intelligence (AI). The broad-ranging discussion covers the key subdisciplines within the field, describing practical algorithms and concrete applications in the areas of agents, logic, search, reasoning under uncertainty, machine learning, neural networks, and reinforcement learning. Fully revised and updated, this much-anticipated second edition also includes new material on deep learning. Topics and features: Presents an application-focused and hands-on approach to learning, with supplementary teaching resources provided at an associated website Contains numerous study exercises and solutions, highlighted examples, definitions, theorems, and illustrative cartoons Includes chapters on predicate logic, PROLOG, heuristic search, probabilistic reasoning, machine learning and data mining, neural networks and reinforcement learn ing Reports on developments in deep learning, including applications of neural networks to generate creative content such as text, music and art (NEW) Examines performance evaluation of clustering algorithms, and presents two practical examples explaining Bayes’ theorem and its relevance in everyday life (NEW) Discusses search algorithms, analyzing the cycle check, explaining route planning for car navigation systems, and introducing Monte Carlo Tree Search (NEW) Includes a section in the introduction on AI and society, discussing the implications of AI on topics such as employment and transportation (NEW) Ideal for foundation courses or modules on AI, this easy-to-read textbook offers an excellent overview of the field for students of computer science and other technical disciplines, requiring no more than a high-school level of knowledge of mathematics to understand the material. Dr. Wolfgang Ertel is a professor at the Institute for Artificial Intelligence at the Ravensburg-Weingarten University of Applied Sciences, Germany.

Computer science. --- Artificial intelligence. --- Computer Science. --- Artificial Intelligence (incl. Robotics). --- Artificial Intelligence. --- AI (Artificial intelligence) --- Artificial thinking --- Electronic brains --- Intellectronics --- Intelligence, Artificial --- Intelligent machines --- Machine intelligence --- Thinking, Artificial --- Bionics --- Cognitive science --- Digital computer simulation --- Electronic data processing --- Logic machines --- Machine theory --- Self-organizing systems --- Simulation methods --- Fifth generation computers --- Neural computers

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

This accessible and engaging textbook presents a concise introduction to the exciting field of artificial intelligence (AI). The broad-ranging discussion covers the key subdisciplines within the field, describing practical algorithms and concrete applications in the areas of agents, logic, search, reasoning under uncertainty, machine learning, neural networks, and reinforcement learning. Fully revised and updated, this much-anticipated second edition also includes new material on deep learning. Topics and features: Presents an application-focused and hands-on approach to learning, with supplementary teaching resources provided at an associated website Contains numerous study exercises and solutions, highlighted examples, definitions, theorems, and illustrative cartoons Includes chapters on predicate logic, PROLOG, heuristic search, probabilistic reasoning, machine learning and data mining, neural networks and reinforcement learn ing Reports on developments in deep learning, including applications of neural networks to generate creative content such as text, music and art (NEW) Examines performance evaluation of clustering algorithms, and presents two practical examples explaining Bayes’ theorem and its relevance in everyday life (NEW) Discusses search algorithms, analyzing the cycle check, explaining route planning for car navigation systems, and introducing Monte Carlo Tree Search (NEW) Includes a section in the introduction on AI and society, discussing the implications of AI on topics such as employment and transportation (NEW) Ideal for foundation courses or modules on AI, this easy-to-read textbook offers an excellent overview of the field for students of computer science and other technical disciplines, requiring no more than a high-school level of knowledge of mathematics to understand the material. Dr. Wolfgang Ertel is a professor at the Institute for Artificial Intelligence at the Ravensburg-Weingarten University of Applied Sciences, Germany.

Artificial intelligence. Robotics. Simulation. Graphics --- machine learning --- deep learning --- KI (kunstmatige intelligentie) --- AI (artificiële intelligentie)

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

In diesem Buch werden alle Teilgebiete der KI kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen vorgestellt. Der Autor kennt das Gebiet nicht nur bestens aus Forschung und praktischer Anwendung, sondern engagiert sich auch erfolgreich in der Lehre. Die Themen reichen von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Diagnosesysteme, lernfähige Roboter oder Kreativität in der KI. Sie profitieren von dem umfassenden Einblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik, wobei, abgesehen von grundlegenden Programmierkenntnissen sowie etwas Mathematik, alle Voraussetzungen für ein gutes Verständnis bereitgestellt werden. Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z.B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen und in dem immer wichtiger werdenden Gebiet des maschinellen Lernens. Vor allem der Anwendungsbezug steht im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium. Der Inhalt Einführung • Intelligente Agenten • Logikbasiertes Schließen • Problemlösen und Suche • Schließen mit Unsicherheit (Bayes-Netze, Methode der Maximalen Entropie) • Maschinelles Lernen und Data Mining • Neuronale Netze • Lernen durch Verstärkung • Lösungen zu den Übungsaufgaben Die Zielgruppe • Studierende • Informatiker • Ingenieure Der Autor Dr. Wolfgang Ertel ist Leiter des Instituts für Künstliche Intelligenz an der Hochschule Ravensburg-Weingarten. Er 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. 2006 erhielt er den Landeslehrpreis und seit 2008 leitet er Forschungsprojekte über lernfähige intelligente Serviceroboter. .

Artificial intelligence. --- Computer simulation. --- Artificial Intelligence. --- Simulation and Modeling.

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

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.

Computer science. --- Computers. --- Computer Science, general. --- Theory of Computation.

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Annotation

Artificial intelligence. Robotics. Simulation. Graphics --- robots --- Artificial intelligence --- Intelligence artificielle --- Handbooks, manuals, etc. --- Guides, manuels, etc --- EPUB-LIV-FT LIVINFOR SPRINGER-B