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Artificial Intelligence: A Textbook
Dieses Lehrbuch deckt das weite Feld der künstlichen Intelligenz ab. Die Kapitel dieses Lehrbuchs lassen sich in drei Kategorien einteilen: Deduktive Schlussfolgermethoden: Diese Methoden gehen von vordefinierten Hypothesen aus und schlussfolgern mit ihnen, um zu logisch fundierten Schlussfolgerungen zu gelangen.
Zu den zugrundeliegenden Methoden gehören Such- und logikbasierte Methoden. Diese Methoden werden in den Kapiteln 1 bis 5 behandelt. Induktive Lernmethoden: Diese Methoden gehen von Beispielen aus und verwenden statistische Methoden, um zu Hypothesen zu gelangen.
Beispiele hierfür sind Regressionsmodelle, Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze, Reinforcement Learning, unüberwachtes Lernen und probabilistische grafische Modelle. Diese Methoden werden in den Kapiteln 6 bis 11 behandelt.
Integration von Reasoning und Lernen: In den Kapiteln 11 und 12 werden Techniken zur Integration von logischem Denken und Lernen behandelt. Beispiele sind die Verwendung von Wissensgraphen und neurosymbolischer künstlicher Intelligenz. Dieses Lehrbuch richtet sich in erster Linie an Professoren und fortgeschrittene Studenten der Informatik.
Es ist auch möglich, dieses Lehrbuch für die mathematischen Anforderungen eines Undergraduate-Studiengangs in Datenwissenschaften zu verwenden. Fachleute, die in diesem Bereich tätig sind, können dieses Lehrbuch auch als Nachschlagewerk nutzen.
| ISBN: | 9783030723569 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 483 |
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