Die Autoren behandeln umfassend zentrale Themen der Informatik von Künstlichen Neuronalen Netzen, über Evolutionäre Algorithmen bis hin zu Fuzzy-Systemen und Bayes-Netzen. Denn: Der Anwendungsbereich Computational Intelligence erlangt durch viele erfolgreiche industrielle Produkte immer mehr an Bedeutung. Dieses Buch behandelt die zentralen Techniken dieses Gebiets und bettet sie in ein didaktisches Konzept ein, welches sich gezielt an Studierende und Lehrende der Informatik wendet. Für die vorliegende 2. Auflage des Buches wurden alle Themenbereiche überarbeitet, aktualisiert und zum Teil erweitert.

Zusatzmaterialen wie Aufgaben, Lösungen und Foliensätze für Vorlesungen sowie Beispiele aus der industriellen Anwendung betonen den praktischen Charakter des Buches.

Das umfassende Lehrbuch von den Experten auf dem Gebiet der Computational Intelligence Mit Aufgaben, Lösungen und Foliensätze Beispiele aus der industriellen Anwendung Includes supplementary material: sn.pub/extras

Autorentext

Das Autorenteam (Prof. Dr. Rudolf Kruse, PD Dr. Christian Borgelt, Christian Braune, Prof. Dr. Frank Klawonn, Christian Moewes und Dr. Michael Steinbrecher) bringt langjährige Erfahrung und fachliche Reputation im Gebiet Computational Intelligence mit - aus Universität und Industrie gleichermaßen.

Zusammenfassung

"... Dieses Textbuch gibt eine fundierte Einführung in Computational Intelligence. Die anspruchsvollen Methoden und Techniken werden schrittweise erläutert. Neben der Zielgruppe der Studierenden für Informatik eignet sich das Werk auch für Interessierte mit mathematischem Flair, die Lösungen bei vagen, unsicheren oder unvollständigen Sachverhalten anstreben." (Andreas Meier, in: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, Jg. 55, 2018)

"... Klar strukturiert liefert das Buch einen aktuellen Ein- und Überblick. Es eignet sich gut sowohl als Begleitband für Vorlesungen als auch zum Selbststudium. Auch Lehrende können von diesem Band profitieren ..." (in: thalia.de, 11. August 2016)

Inhalt

Künstliche Neuronale Netze.- Evolutionäre Algorithmen.- Fuzzy-Systeme.- Bayes-Netze