Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems
Beschreibung
Produktdetails
What are the principles behind intelligent systems? How are they built? What are intelligent systems useful for? How do we choose the right tool for the job? These questions are answered by Michael Negnevitskys Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems.
Unlike many books on computer intelligence, which use complex computer science terminology and are crowded with complex matrix algebra and differential equations, this text demonstrates that the ideas behind intelligent systems are simple and straightforward. This text assumes little or no programming experience as it tackles topics like expert systems, fuzzy systems, artificial neural networks, evolutionary computation, knowledge engineering, and data mining.
What are the principles behind intelligent systems? How are they built? What are intelligent systems useful for? How do we choose the right tool for the job? These questions are answered by Michael Negnevitskys Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems.
Unlike many books on computer intelligence, which use complex computer science terminology and are crowded with complex matrix algebra and differential equations, this text demonstrates that the ideas behind intelligent systems are simple and straightforward. This text assumes little or no programming experience as it tackles topics like expert systems, fuzzy systems, artificial neural networks, evolutionary computation, knowledge engineering, and data mining.
Introduction to Intelligent Systems 1.1 Intelligent Machines, or What Machines Can Do 1.2 The History of Artificial Intelligence, or From the Dark Ages to Knowledge-based Systems 1.3 Generative AI 1.4 Summary Questions for Review References Expert Systems 2.1 Introduction, or Knowledge Representation Using Rules 2.2 The Main Players in the Expert System Development Team 2.3 Structure of a Rule-based Expert System 2.4 Fundamental characteristics of an expert system 2.5 Forward Chaining and Backward Chaining Inference Techniques 2.6 MEDIA ADVISOR: A Demonstration Rule-based Expert System 2.7 Conflict Resolution 2.8 Uncertainty Management in Rule-based Expert Systems 2.9 Advantages and Disadvantages of Rule-based Expert systems 2.10 Summary Questions for Review References Fuzzy Systems 3.1 Introduction, or What Is Fuzzy Thinking? 3.2 Fuzzy Sets 3.3 Linguistic Variables and Hedges 3.4 Operations of Fuzzy Sets 3.6 Fuzzy Inference 3.7 Building a Fuzzy Expert System 3.8 Summary Questions for Review References Frame-based Systems and Semantic Networks 4.1 Introduction, or What Is a Frame? 4.2 Frames as a Knowledge Representation Technique 4.3 Inheritance in Frame-based Systems 4.4 Methods and Demons 4.5 Interaction of Frames and Rules 4.6 Buy Smart: A Frame-based Expert System 4.7 The Web of Data 4.8 RDF Resource Description Framework and RDF Triples 4.9 Turtle, RDF Schema and OWL 4.10 Querying the Semantic Web with SPARQL 4.11 Summary Questions for Review References Artificial Neural Networks 5.1 Introduction, or How the Brain Works 5.2 The Neuron as a Simple Computing Element 5.3 The Perceptron 5.4 Multilayer Neural Networks 5.5 Accelerated Learning in Multilayer Neural Networks 5.6 The Hopfield Network 5.7 Bidirectional Associative Memory 5.8 Self-organising Neural Networks 5.9 Reinforcement Learning 5.10 Summary Questions for Review References Deep Learning and Convolutional Neural Networks 6.1 Introduction, or How Deep Is a Deep Neural Network? 6.2 Image Recognition or How Machines See the World 6.3 Convolution in Machine Learning 6.4 Activation Functions in Deep Neural Networks 6.5 Convolutional Neural Networks 6.6 Back-propagation Learning in Convolutional Networks 6.7 Batch Normalisation 6.8 Summary Questions for Review References Evolutionary Computation 7.1 Introduction, or Can Evolution Be Intelligent? 7.2 Simulation of Natural Evolution 7.3 Genetic Algorithms 7.4 Why Genetic Algorithms Work 7.5 Maintenance Scheduling with Genetic Algorithms 7.6 Genetic Programming 7.7 Evolution Strategies 7.8 Ant Colony Optimisation 7.9 Particle Swarm Optimisation 7.10 Summary Questions for Review References Hybrid Intelligent Systems 8.1 Introduction, or How to Combine German Mechanics with Italian Love 8.2 Neural Expert Systems 8.3 Neuro-Fuzzy Systems 8.4 ANFIS: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System 8.5 Evolutionary Neural Networks 8.6 Fuzzy Evolutionary Systems 8.7 Summary Qu
Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems – verständlicher Einstieg in KI-Konzepte (Buchschatz bei fairplace)
Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems hilft Dir, die Grundideen hinter intelligenten Systemen zu verstehen – ohne dass Du Dich zuerst durch schwere Mathematik kämpfen musst. Das Buch erklärt, wofür KI-Methoden genutzt werden und wie man passende Werkzeuge auswählt. Dabei richtet es sich auch an Leser ohne große Programmiererfahrung. Wenn Du KI nicht nur als Buzzword, sondern als nachvollziehbares System begreifen willst, ist das ein sehr guter Ausgangspunkt.
Besonderheiten / Qualität / Eigenschaften
Der Fokus liegt auf verständlichen Erklärungen statt auf überladenen Formeln: Du lernst zentrale KI-Bausteine wie Expertensysteme, Fuzzy-Systeme, künstliche neuronale Netze, evolutionäre Verfahren, Knowledge Engineering und Data Mining kennen. Inhaltlich führt das Buch außerdem durch Themen wie Wissensrepräsentation mit Regeln, Inferenztechniken (Forward/Backward Chaining), Unsicherheitsmanagement, semantische Netze/Frames sowie Deep Learning und Convolutional Neural Networks. Ein eigenes Kapitel zu Generative AI ist ebenfalls enthalten. Damit bekommst Du einen breiten Überblick, der Dir hilft, Begriffe einzuordnen und Zusammenhänge zu verstehen.
Qualität und Langlebigkeit
Als Grundlagen- und Überblickswerk eignet sich Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems gut zum wiederholten Nachschlagen, wenn Du später einzelne KI-Ansätze vergleichen oder auffrischen willst. Für eine lange Nutzung empfiehlt sich eine trockene Lagerung und ein schonender Transport, damit Einband und Seiten stabil bleiben. Zur Herkunft gilt: Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems wird von internationalen Partnern nach hohen Qualitätsstandards gefertigt.
Kauf- oder Nutzungstipp
Wenn Du Dir einen klaren Lernpfad wünschst, starte mit den Grundlagenkapiteln und wähle danach ein Thema, das Dich praktisch interessiert (z. B. Expertensysteme oder neuronale Netze). Lies jeweils ein Kapitel und schreibe Dir in 5 Stichpunkten auf, wofür die Methode geeignet ist und wo ihre Grenzen liegen. So baust Du Dir schnell ein KI-Vokabular auf, das Du in Projekten, Studium oder Beruf direkt nutzen kannst.
Erhältlich bei fairplace
Dieses Produkt wird von Buchschatz in dessen eigenem Sortiment geführt und über unseren Marktplatz zur Verfügung gestellt. fairplace tritt hierbei nicht als Einkäufer oder Bestimmer des Sortiments auf. Wir verstehen uns als unabhängige, kuratierte Plattform, die Transparenz schafft: Bevor ein Artikel bei uns gelistet wird, validieren wir lediglich, ob er unseren definierten Standards an Materialgüte und Langlebigkeit entspricht. Die Auswahl der Produkte liegt in der Verantwortung unserer Partner, während fairplace die Einhaltung der Qualitäts-Leitplanken sicherstellt.
- Vorteile: verständlicher Überblick, breite Themenabdeckung, geeignet auch ohne viel Programmiererfahrung
- Typische Einsatzbereiche: Einstieg in KI, Studium, Orientierung vor der Tool-/Methodenwahl
- Zielgruppen: Einsteiger, Studierende, alle, die KI-Konzepte systematisch verstehen möchten
- Eigenschaften: behandelt u. a. Expertensysteme, Fuzzy, neuronale Netze, Deep Learning, evolutionäre Verfahren, Generative AI
Fragen zu Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems
- Was ist Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems?
Es ist ein Fachbuch, das die Prinzipien intelligenter Systeme erklärt und zeigt, wofür verschiedene KI-Methoden eingesetzt werden. Du bekommst einen strukturierten Überblick über zentrale Ansätze – mit Fokus auf Verständlichkeit.
- Woher stammt Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems?
Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems wird von internationalen Partnern nach hohen Qualitätsstandards gefertigt. Wir bei fairplace haben dieses Produkt bewusst ausgewählt, da es unseren hohen Ansprüchen an Materialgüte und Langlebigkeit entspricht.
- Wie wird Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems verwendet?
Du kannst das Buch kapitelweise durcharbeiten oder gezielt Themen auswählen, die Du gerade brauchst (z. B. Fuzzy-Systeme oder Deep Learning). Sinnvoll ist es, nach jedem Kapitel kurz zu notieren, welche Problemarten die Methode löst und welche Voraussetzungen sie hat – so wird aus dem Lesen direkt anwendbares Wissen.
- Was macht Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems bei fairplace besonders?
Das Besondere ist unser zweistufiges Vertrauensmodell: Während der Händler eigenverantwortlich entscheidet, welche Produkte er in sein Sortiment aufnimmt, fungiert fairplace als Prüfinstanz. Wir validieren jedes Angebot anhand unserer Kriterien für Qualität und Langlebigkeit. So stellen wir sicher, dass nur Produkte auf unserem Marktplatz erscheinen, die unseren hohen Anforderungen gerecht werden, auch wenn sie nicht direkt aus der Region stammen.
- Für wen ist Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems geeignet?
Das Buch ist geeignet, wenn Du KI-Grundlagen verstehen und Methoden sicher einordnen willst – auch ohne tiefes Vorwissen in Programmierung. Es passt außerdem, wenn Du einen breiten Überblick suchst, bevor Du Dich auf ein Spezialgebiet wie neuronale Netze oder Expertensysteme festlegst.
