Bøger af Wolfgang Ertel

This accessible and engaging textbook presents a concise introduction to the exciting field of artificial intelligence (AI). The broad-ranging discussion covers the key subdisciplines within the field, describing practical algorithms and concrete applications in the areas of agents, logic, search, reasoning under uncertainty, machine learning, neural networks, and reinforcement learning. Fully revised and updated, this much-anticipated third edition also includes new material on deep learning.Topics and features: - Presents an application-focused and hands-on approach to learning, with supplementary teaching resources provided at an associated website - Introduces convolutional neural networks as the currently most important type of deep learning networks with applications to image classification (NEW) - Contains numerous study exercises and solutions, highlighted examples, definitions, theorems, and illustrative cartoons - Reports on developments in deep learning, including applications of neural networks to large language models as used in state-of-the-art chatbots as well as to the generation of music and art (NEW) - Includes chapters on predicate logic, PROLOG, heuristic search, probabilistic reasoning, machine learning and data mining, neural networks, and reinforcement learning - Covers various classical machine learning algorithms and introduces important general concepts such as cross validation, data normalization, performance metrics and data augmentation (NEW)- Includes a section on AI and society, discussing the implications of AI on topics such as employment and transportation Ideal for foundation courses or modules on AI, this easy-to-read textbook offers an excellent overview of the field for students of computer science and other technical disciplines, requiring no more than a high-school level of knowledge of mathematics to understand the material.Dr. Wolfgang Ertel is a professor at the Institute for Artificial Intelligence at the Ravensburg-Weingarten University of Applied Sciences, Germany.

In diesem Buch werden alle Teilgebiete der KI kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen vorgestellt. Der Autor kennt das Gebiet nicht nur bestens aus Forschung und praktischer Anwendung, sondern engagiert sich auch erfolgreich in der Lehre. Die Themen reichen von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Diagnosesysteme, lernfähige Roboter oder Kreativität in der KI.Sie profitieren von dem umfassenden Einblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik, wobei, abgesehen von grundlegenden Programmierkenntnissen sowie etwas Mathematik, alle Voraussetzungen für ein gutes Verständnis bereitgestellt werden. Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen und in dem immer wichtiger werdenden Gebiet des maschinellen Lernens. Vor allem der Anwendungsbezug steht im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium.

This accessible textbook supports a foundation or module course on A.I., covering a broad selection of the subdisciplines within this field. It provides study exercises at the end of each chapter, plus examples, definitions, theorems, and illustrations.