Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Aleksandr Shitik
Aleksandr Shitik

Ich schreibe meine eigenen Beiträge und Bücher und rezensiere Filme und Bücher. Experte für Kosmologie und Astronomie, IT, Produktivität und Planung.

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
E. Borovskaya, N. Davydova
Genres: Informationstechnologie (IT)
Jahr der Veröffentlichung: 2020
Jahr der Lektüre: 2022
Meine Bewertung: Schlecht
Anzahl der Lesevorgänge: 1
Gesamtseitenzahl: 130
Zusammenfassung (Seiten): 0
Originalsprache der Veröffentlichung: Russisch
Übersetzungen in andere Sprachen: Keine Übersetzungen in andere Sprachen gefunden

Allgemeine Beschreibung

Ein kleines Buch mit drei Kapiteln. Der Inhalt ist überwiegend rein textbasiert, gelegentlich erscheinen Diagramme oder Codeausschnitte. Die Lektüre ist leicht, aber ziemlich langweilig.

Kurzbeschreibung

Hier die Hauptthemen des Buches, entnommen aus dem Inhaltsverzeichnis:

Kapitel 1. Künstliche Intelligenz

  • 1.1. Einführung in KI-Systeme
  • 1.1.1. Begriff der künstlichen Intelligenz
  • 1.1.2. KI in Russland
  • 1.1.3. Funktionsstruktur eines KI-Systems
  • 1.2. Entwicklungsrichtungen der KI
  • 1.3. Daten und Wissen. Wissensrepräsentation in intelligenten Systemen
  • 1.3.1. Daten und Wissen. Grundlegende Definitionen
  • 1.3.2. Modelle der Wissensrepräsentation
  • 1.4. Expertensysteme
  • 1.4.1. Struktur eines Expertensystems
  • 1.4.2. Entwicklung und Einsatz von Expertensystemen
  • 1.4.3. Klassifikation von Expertensystemen
  • 1.4.4. Wissensrepräsentation in Expertensystemen
  • 1.4.5. Werkzeugstände zum Aufbau von Expertensystemen
  • 1.4.6. Technologie der Expertensystementwicklung
  • Überprüfungsfragen und Aufgaben zum Kapitel 1
  • Literatur zum Kapitel 1

Kapitel 2. Logische Programmierung

  • 2.1. Programmiermethoden
  • 2.1.1. Imperativ‑Programmierung
  • 2.1.2. Objektorientierte Programmierung
  • 2.1.3. Funktionale Programmierung
  • 2.1.4. Logische Programmierung
  • 2.1.5. Programmierung mit Einschränkungen
  • 2.1.6. Programmierung neuronaler Netzwerke
  • 2.2. Kurze Einführung in die Prädikatenrechnung und Theorembeweis
  • 2.3. Logisches Ableitungsverfahren in Prolog
  • 2.4. Struktur eines Prolog‑Programms
  • 2.4.1. Verwendung zusammengesetzter Objekte
  • 2.4.2. Verwendung alternativer Domänen
  • 2.5. Organisation von Wiederholungen in Prolog
  • 2.5.1. Rückschrittsmethode nach Fehlfunktion
  • 2.5.2. Abschreckung und Rückschritt
  • 2.5.3. Einfache Rekursion
  • 2.5.4. Methode der generalisierten Rekursionsregel (GRR)
  • 2.6. Listen in Prolog
  • 2.6.1. Listenoperationen
  • 2.7. Zeichenketten in Prolog
  • 2.7.1. Zeichenkettenoperationen
  • 2.8. Dateien in Prolog
  • 2.8.1. Prolog‑Prädikate zur Dateiverarbeitung
  • 2.8.2. Beschreibung des Dateidomains
  • 2.8.3. Schreiben in eine Datei
  • 2.8.4. Lesen aus einer Datei
  • 2.8.5. Modifikation einer vorhandenen Datei
  • 2.8.6. Anhängen am Ende einer bestehenden Datei
  • 2.9. Erzeugung dynamischer Datenbanken in Prolog
  • 2.9.1. Prolog‑Datenbanken
  • 2.9.2. Dynamische Datenbankprädikate in Prolog
  • 2.10. Aufbau von Expertensystemen
  • 2.10.1. Struktur der Expertensysteme
  • 2.10.2. Wissensrepräsentation
  • 2.10.3. Inferenzmethoden
  • 2.10.4. Benutzerschnittstellen‑System
  • 2.10.5. Regelbasiertes Expertensystem
  • Überprüfungsfragen und Aufgaben zum Kapitel 2
  • Literatur zum Kapitel 2

Kapitel 3. Neuronale Netzwerke

  • 3.1. Einführung in neuronale Netzwerke
  • 3.2. Künstliches Neuronmodell
  • 3.3. Anwendungen von neuronalen Netzwerken
  • 3.4. Training eines neuronalen Netzwerks
  • Überprüfungsfragen und Aufgaben zum Kapitel 3
  • Literatur zum Kapitel 3

Meinung

Wenn man mich nach dem nutzlosesten Buch fragt, das ich in den letzten Jahren gelesen habe, wähle ich dieses ohne zu zögern. Tatsächlich ist es kein Buch, sondern ein universitäres Lehrbuch: rein theoretisch und von keinerlei praktischen Nutzen.

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