Bøger i XLeitfäden der Informatik serien

Das Buch gibt eine Einführung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexitätstheoretische Aspekte betont. Zunächst wird die Frage geklärt, was überhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschließend wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien für diese Verfahren dargestellt. Dabei geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig bzw. ausreichend ist. Darüber hinaus werden auch Verfahren für konkrete Aufgaben vorgestellt. Außerdem werden Methoden präsentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und Störungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. Übungen ermöglichen die Überprüfung des richtigen Verständnisses beim Lesen des Buches.

Das vorliegende Lehrbuch wendet sich in erster Linie an Studenten der Informatik und der Mathematik, aber auch der Ingenieur- und Naturwissenschaften. Es eignet sich insgesamt für einen ein- bis zweisemestrigen Kurs, beispielsweise im dritten Stu­ dienjahr. Durch Kombination einiger Kapitel können ohne weiteres und fast beliebig kleinere Vorlesungen zusammengestellt werden. Bei entsprechender Aufarbeitung las­ sen sich einzelne Themen auch in Mathematik- oder Informatikkursen an Gymnasien verwenden. Der Leser sollte mit elementaren mathematischen Schreib- und Bezeichnungswei­ sen umgehen können. Außerdem werden Kenntnisse über "Vektorräume" vorausge­ setzt, wie sie im ersten Studienjahr in der Linearen Algebra gelehrt werden. Weitere Vorkenntnisse, beispielsweise aus Algebra und Zahlentheorie,sind nützlich,aber nicht unbedingt erforderlich, da alles Notwendige im Text entwickelt wird. Die hier präsentierten Themen wurden von mir in den letzten Jahren mehrfach in Vorlesungen an der Technischen Hochschule Darmstadt erprobt. Schon vorher hat Prof.B.Ganter in Darmstadt ähnliche Vorlesungen gehalten; aufgrund anderer Ver­ pflichtungen war es ihm leider nicht möglich, als Autor an diesem Buch mitzuwirken.

phase der Diagnose ausreichend.

Programmiersprachen und -systeme zur Simulation neuronaler Netze eingegangen. Der Schwerpunkt des Buches liegt damit im Zusammenfassen und Ordnen einer Breite von Ansätzen, Modellen und Anwendungen unter wenigen, klaren Aspekten wie Netzwerkarchitektur (feedforward und feedback Netze) und Informations­ verarbeitung (informationsoptimale Schichten), die sich wie ein roter Faden durch die Kapitel ziehen; für ein vertiefendes Studium sind entsprechende Literaturhinweise eingearbeitet. Ich hoffe, damit nicht nur für Informatiker den Einstieg in das Gebiet der neuronalen Netze erleichtert zu haben. Zuletzt möchte ich noch Herrn Klaus Wich und Frau Nicole Sabart meinen Dank aussprechen für Ihre Anregungen und Korrekturhilfe; dem Verlag B.G. Teubner danke ich für die Aufnahme dieses Buches in sein Verlagsprogramm. Im Frühjahr 1991 Rüdiger Brause Vorwort zur zweiten Auflage In den vier Jahren seit dem Erscheinen der ersten Auflage sind viele neue Entwicklungen entstanden und vorhandene haben sich gewandelt. Aus diesem Grund nutze ich die Gelegenheit, in der neuen Auflage wichtige Entwicklungen und ihre Hintergründe bei den Approximationsnetzen zu beschreiben, neue Richtungen wie die Radialen Basisfunktionen und die Fuzzy Logik zu integrieren und den Gesamttext durch viele neue Impulse zu ergänzen. Ich hoffe, daß dies und auch die klarere Gliederung und Straffung des Stoffs sowie die Beseitigung verschiedener, leider immer vorhandener Druckfehler zu einem besseren Verständnis der Materie beitragen können.

dargestellt, theoretische Grundlagen nur soweit, wie sie für das Verständnis des Werkzeugs benötigt werden.

Das vorliegende Buch entstand aus einer Reihe von Vorlesungen, die der Autor an der Eberhard-Karls-UniversWit Tiibingen unter dem Titel "Einfiihrung in die funktionale Programmierung" gehalten hat. Die Zielgruppe der Vorlesung sind Studenten im Hauptstudium, die Informatik als Haupt-oder Nebenfach belegen. Voraussetzungen zum Verstandnis des Buches sind die Kenntnis von Grundbe­ griffen der Informatik und Programmierung. Die Vorlesung, wie auch das Bueh, besteht aus zwei Tellen. Der erste Tell um­ faBt die Kapitell bis 8 und ist praktisch orientiert. Er gibt eine kurze Einfiihrung in die rein-funktionale Programmiersprache Gofer mit grundlegenden Program­ mierteehniken und Methoden der Verifikation und Transformation von Program­ men gefolgt von einem kurzen Ausbliek auf fortgesehrittene Techniken und wei­ terfiihrende Konzepte. Insbesondere wird auf Typklassen, Konstruktorklassen und Monaden, sowie rein-funktionale Ein-und Ausgabe eingegangen. Typklassen und Konstruktorklassen erlauben die kontrollierte Uberladung von benutzerde­ finierten Funktionen. Monaden ermoglichen unter anderem die Integration von in rein-funktionale Programmierspraehen. Variablen im herkommlichen Sinn 1m zweiten Teil (Kap. 9 bis 15) werden verschiedene Modelle fur Semantik und Ausfiihrung funktionaler Programmiersprachen vorgestellt. Der Tell umfaBt eine Einfiihrung in die Bereichstheorie, universelle Algebra, operationelle und de­ notationelle Semantik, und den Lambda-Kalkiil. Ferner werden Typen und ihre Semantik, die automatisehe Rekonstruktion von Typen, sowie Grundbegriffeder abstrakten Interpretation und Striktheitsanalyse behandelt. Damit verzahnt wer­ den Implementierungstechniken fur funktionale Programmiersprachen auf einer abstrakten Ebene diskutiert.

Ökologie, der Ökonomie und vieler anderer Gebiete in Wissenschaft und Technik.

Seit einigen Jahren gibt es Qualitätsmanagement- und Qualitätssicherungsnormen für die Entwicklung, Lieferung und Wartung von Software (z. B. DIN ISO 9000-3) und ein fünfstufiges Reifegradmodell zur Bewertung des Entwicklungsprozesses einer Institution. Viele Software-Firmen und -Abteilungen haben sich seitdem ihren norm­ gerechten Entwicklungsstandard zertifizieren lassen. Dennoch hat es keinen bemer­ kenswerten Sprung in der Qualität und Fehlerfreiheit der Softwareprodukte gegeben. Dies liegt vor allem daran, daß die oben zitierte DIN nur die Qualität des Entwick­ lungsprozesses und nicht die Qualität der erstellten Produkte im Auge hat und daß die meisten Institutionen noch nicht die beiden obersten Stufen des Reifegradmodells erreicht haben, bei denen erstmals quantitative und qualitative Produkteigenschaf­ ten betrachtet werden. Daher konzentriert sich dieses Buch auf die Überprüfung entsprechender Produkt­ eigenschaften, d. h. es werden Methoden und Verfahren vorgestellt, die Abweichun­ gen (Fehler) aufdecken und beseitigen können. Die grundlegenden Konzepte werden durch entsprechende Problemstellungen motiviert, meistens formal definiert und um­ gangssprachlich und anhand von Beispielen und Abbildungen erläutert. Außerdem werden Angaben zu Vor- und Nachteilen (Kosten und Nutzen) der Testmethoden gemacht, mögliche Algorithmen werden vorgestellt und Eigenschaften der Verfahren werden bewiesen, wenn das im gegebenen Rahmen möglich ist, ansonsten wird auf entsprechende Quellen verwiesen.

Der modeme Digital-Computer wurde entwickelt, um komplizierte und zeitraubende Berechnungen zu erleichtern und zu beschleunigen. Bei den meisten Anwendungen spielt seine Fähigkeit, grosse Mengen von Informationen zu speichern und wieder zugänglich zu machen, die wichtigste Rolle (und wird als Haupteigenschaft betrachtet); seine Fähigkeit zu rechnen, d.h. zu kalkulieren, Arithmetik auszuführen, ist in vielen Fällen nahezu belanglos. In allen diesen Fällen stellt die grosse Menge an Information, die in irgendeiner Weise verarbeitet werden muss, eine Abstraktion eines Teils der realen Welt dar. Die der Rechenanlage zur Verfügung stehende Information besteht aus einer ausgewählten Menge von Daten über die reale Welt, nämlich der für das vorliegende Problem als wichtig erachteten Menge, von der man annimmt, dass damit die gewünschten Resultate erzielt werden können. Die Daten stellen eine Abstraktion der Wirklichkeit dar, weil die für dieses bestimmte Problem nebensächlichen und belanglosen Eigenschaften und Besonderheiten der realen Objekte unberücksichtigt bleiben. Eine Abstraktion ist somit auch eine Vereinfachung der Tatsachen. Als Beispiel können wir die Personalkartei eines Arbeitgebers betrachten. Jeder Angestellte ist in dieser Kartei (abstrahiert) vertreten durch eine Menge von Daten, die für den Arbeitgeber, bzw. für seine Abrechnungen wichtig sind. Diese Daten enthalten einige Kennzeichen des Arbeitnehmers, wie z.B. seinen Namen und sein Gehalt. Sehr wahrscheinlich werden jedoch in diesem Zusammenhang unwichtige Angaben, wie Haarfarbe, Gewicht und Grösse nicht vermerkt sein.