Künstliche Intelligenz: Wissensverarbeitung - Neuronale Netze

Künstliche Intelligenz ganz praktisch

- Symbolverarbeitende künstliche Intelligenz und künstliche neuronale Netze in einem Buch
- Business Rules und Wissensnetze
- Convolutional Neural Networks und Deep Learning
- Übungen in PROLOG sowie mit JavaNNS und Python

Die künstliche Intelligenz hat unseren Alltag erreicht: Wir nutzen Chatbots, reden mit Sprachassistenten, KI digitalisiert die Dokumentenverarbeitung, die Muster-, Bild- oder Objekt-Erkennung. Sie ermöglicht neue, intelligentere Lösungen in vielen Bereichen, von der Medizin bis zum autonomen Fahren.

Das Buch gibt eine Einführung in die KI. Es wird gezeigt, wie symbolverabeitende KI in Form von Wissensnetzen oder Geschäftsregeln heute angewendet und wie künstliche neuronale Netze in der Mustererkennung oder auch im Data Mining eingesetzt werden können.

Wissensrepräsentation und -verarbeitung auf Basis der Logik wird unter Nutzung der logischen Programmiersprache PROLOG eingeführt. Logische Schlussfolgerungen lassen sich in PROLOG wesentlich leichter als in Python oder Java implementieren. Die Konzepte neuronaler Netze werden mit dem System JavaNNS und mittels Python praktisch vertieft.

Fragen und Aufgaben am Ende eines Abschnittes fordern zum aktiven Lesen und Lernen auf. Die Webseiten zum Buch enthalten Demo-Programme, die diskutierte Vorgehensweisen veranschaulichen und das Verständnis fördern.

Die Themen:
- Überblick zur künstlichen Intelligenz
- Darstellung und Verarbeitung von Wissen
- Problemlösung mittels Suche
- PROLOG
- Künstliche neuronale Netze
- Vorwärtsgerichtete neuronale Netze
- Wettbewerbslernen
- Autoassoziative Netze
- Stuttgarter Neuronale Netze Simulator/JavaNNS