Mit dem Verstehen von Intelligenz und dem Bau intelligenter Systeme gibt sich die Kunstlic ¨ he Intelligenz (KI) ein Ziel vor. Die auf dem Weg zu diesem Ziel zu verwendenden Methoden und Formalismen sind aber nicht festgelegt, was dazu gefuhrt ¨ hat, dass die KI heute aus einer Vielzahl von Teildisziplinen besteht. Die ¨ SchwierigkeitbeieinemKI-Grundkursliegtdarin,einenUberblickub ¨ erm¨ oglichst alle Teilgebiete zu vermitteln, ohne allzu viel Verlust an Tiefe und Exaktheit. Das Buch von Russell und Norvig [RN03] de?niert heute quasi den Standard zur Einfuhrung in die KI. Da dieses Buch aber mit 1327 Seiten in der deut- ¨ schen Ausgabe fur die meisten Studierenden zu umfangreich und zu teuer ist, ¨ waren die Vorgaben fur das zu schreibende Buch klar: Es sollte eine fur Studie- ¨ ¨ rende erschwingliche Einfuhrung in die moderne KI zum Selbststudium oder als ¨ Grundlage fur eine vierstundige Vorlesung mit maximal 300 Seiten werden. Das ¨ ¨ Ergebnis liegt nun hier vor. Bei einem Umfang von ca. 300 Seiten kann ein dermaßen umfangreiches Gebiet wie die KI nicht vollst¨ andig behandelt werden. Damit das Buch nicht zu einer Inhaltsangabe wird, habe ich versucht, in jedem der Teilgebiete Agenten, Logik, Suche, Schließen mit Unsicherheit, maschinelles Lernen und Neuronale Netze an einigen Stellen etwas in die Tiefe zu gehen und konkrete Algorithmen und - wendungen vorzustellen.

Faszinierend, praxisnah, fundiert: Alle Teilgebiete der KI, kompakt und verständlich dargestellt

Autorentext

Dr. Wolfgang Ertel ist Diplom-Physiker und arbeitet seit 1987 in KI-Forschungsprojekten. Seit 1994 ist er Professor an der Hochschule Ravensburg-Weingarten und hält Vorlesungen zur KI.

Klappentext

Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur bestens kennt, sondern auch in der Lehre engagiert und erfolgreich vertritt. Von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Expertensysteme oder lernfähige Roboter.
Sie werden von dem sehr guten Überblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik profitieren. Und Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Vor allem steht der Anwendungsbezug 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.
"Wolfgang Ertel [...] schafft es auf rund 300 Seiten verständlich zu erklären, wie Aussagenlogik, maschinelles Lernen und neuronale Netze die Grundlagen für künstliche Intelligenz bilden."
Technology Review 04/2008

Inhalt
Einführung.- Aussagenlogik.- Präadikatenlogik erster Stufe.- Grenzen der Logik.- Logikprogrammierung mit PROLOG.- Suchen, Spielen und Probleme löosen.- Schließen mit Unsicherheit.- Maschinelles Lernen und Data Mining.- Neuronale Netze.- Lernen durch Verstäarkung (Reinforcement Learning).- Lösungen zu den Übungen.