Bewertung:
Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über Computational Intelligence, einschließlich evolutionärer Algorithmen wie genetische Algorithmen und Partikelschwarmoptimierung. Auch wenn es nicht tief in moderne Deep-Learning-Techniken eindringt, kann es als solide Grundlage für das Verständnis von KI-Methoden außerhalb des Deep Learning dienen. Es wird für seinen praktischen Ansatz geschätzt, insbesondere von Nicht-Mathematikern.
Vorteile:⬤ Ausgezeichnete Abdeckung von evolutionären Algorithmen
⬤ ausgewogene Theorie und praktische Anwendungen
⬤ geeignet für Nicht-Mathematiker mit Implementierungsbeispielen
⬤ gut geschrieben und unterstützt durch eine hochwertige Website
⬤ dient als guter Bezugspunkt für Studenten und Forscher im Bereich Computational Intelligence.
⬤ Fehlt eine detaillierte Abdeckung von neuronalen Netzen
⬤ kann von den Lesern verlangen, sich auf zusätzliche Ressourcen zu beziehen, um ein tieferes Verständnis von neuronalen Netzen zu erlangen
⬤ einige könnten es in Bezug auf Fortschritte beim Deep Learning als veraltet ansehen.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Computational Intelligence: Concepts to Implementations
Computational Intelligence: Concepts to Implementations" bietet die bisher umfassendste und praktischste Darstellung von Werkzeugen und Techniken der Computational Intelligence. In diesem Buch werden verschiedene natur- und ingenieurwissenschaftliche Disziplinen integriert, um Computational Intelligence zu etablieren. Es ist das erste umfassende Lehrbuch zu diesem Thema, das mit vielen praktischen Beispielen unterlegt ist. Es vertritt die Auffassung, dass Computational Intelligence auf einem Fundament der evolutionären Berechnung beruht. Diese erfrischende Sichtweise hebt das Buch von anderen Büchern über Computational Intelligence ab.
Der Schwerpunkt dieses Buches liegt auf praktischen Anwendungen und Berechnungswerkzeugen, die für die weitere Entwicklung des Bereichs der Computational Intelligence sehr nützlich und wichtig sind. Mit dem Schwerpunkt auf evolutionärer Berechnung, neuronalen Netzen und Fuzzy-Logik haben die Autoren einen Ansatz für das Nachdenken über und die Arbeit mit Computational Intelligence entwickelt, der sich aufgrund ihrer umfangreichen Erfahrungen als äußerst effektiv erwiesen hat. Das Buch bewegt sich klar und effizient von Konzepten und Paradigmen zu Algorithmen und Implementierungstechniken, indem es sich in den ersten Kapiteln auf die spezifischen Probleme konzentriert. Es erforscht eine Reihe von Schlüsselthemen, darunter Selbstorganisation, komplexe adaptive Systeme und emergente Berechnungen. Es beschreibt die Metriken und Analysewerkzeuge, die zur Bewertung der Leistung von Computational Intelligence Tools erforderlich sind. Das Buch schließt mit einer Reihe von Fallstudien, die ein breites Spektrum erfolgreicher Anwendungen veranschaulichen.
Dieses Buch richtet sich an professionelle und akademische Forscher, die sich mit Anwendungen der Computational Intelligence, der Entwicklung von Tools und Systemen befassen.
⬤ Bewegt sich klar und effizient von Konzepten und Paradigmen zu Algorithmen und Implementierungstechniken, indem es sich in den ersten Kapiteln auf die spezifischen Konzepte und Paradigmen konzentriert, die die Methodik der Autoren bestimmen.
⬤ Erforscht eine Reihe von Schlüsselthemen, darunter Selbstorganisation, komplexe adaptive Systeme und emergente Berechnungen.
⬤ Erläutert die Metriken und Analysewerkzeuge, die für die Bewertung der Leistung von Computational Intelligence-Tools erforderlich sind.
⬤ Schließt mit einer Reihe von Fallstudien, die ein breites Spektrum erfolgreicher Anwendungen illustrieren.
⬤ Zeigt Code-Beispiele in C und C++.
⬤ Bietet am Ende jedes Kapitels Wiederholungsfragen und Übungen, die sowohl für Studenten als auch für Forscher und Praktiker geeignet sind, die im Selbststudium arbeiten.
| ISBN: | 9781558607590 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2007 |
| Seitenzahl: | 496 |
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