Ebook: Computational Intelligence: Eine methodische Einfuhrung in Kunstliche Neuronale Netze, Evolutionare Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze

Der Anwendungsbereich „Computational Intelligence“ der Informatik 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. Zusatzmaterialien wie Aufgaben, Lösungen und Foliensätze für Vorlesungen sowie Beispiele aus der industriellen Anwendung betonen den praktischen Charakter des Buches.

Der Inhalt
Künstliche Neuronale Netze – Fuzzy-Systeme – Evolutionäre Algorithmen – Bayes-Netze

Die Zielgruppe
- Studierende der Informatik, Bachelor und Master
- Lehrende der Informatik
- Forscher in Bereich Computational Intelligence

Die Autoren
Das Autorenteam (Prof. Dr. Rudolf Kruse, PD Dr. Christian Borgelt, Prof. Dr. Frank Klawonn, Christian Moewes, Georg Ruß und Matthias Steinbrecher) bringt langjährige Erfahrung und fachliche Reputation im Gebiet Computational Intelligence mit – aus Universität und Industrie gleichermaßen.

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Der Anwendungsbereich „Computational Intelligence“ der Informatik 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. Zusatzmaterialien wie Aufgaben, Losungen und Foliensatze fur Vorlesungen sowie Beispiele aus der industriellen Anwendung betonen den praktischen Charakter des Buches.

Der Inhalt
Kunstliche Neuronale Netze – Fuzzy-Systeme – Evolutionare Algorithmen – Bayes-Netze

Die Zielgruppe
- Studierende der Informatik, Bachelor und Master
- Lehrende der Informatik
- Forscher in Bereich Computational Intelligence

Die Autoren
Das Autorenteam (Prof. Dr. Rudolf Kruse, PD Dr. Christian Borgelt, Prof. Dr. Frank Klawonn, Christian Moewes, Georg Ru? und Matthias Steinbrecher) bringt langjahrige Erfahrung und fachliche Reputation im Gebiet Computational Intelligence mit – aus Universitat und Industrie gleicherma?en.

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Der Anwendungsbereich „Computational Intelligence“ der Informatik 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. Zusatzmaterialien wie Aufgaben, Losungen und Foliensatze fur Vorlesungen sowie Beispiele aus der industriellen Anwendung betonen den praktischen Charakter des Buches.

Der Inhalt
Kunstliche Neuronale Netze – Fuzzy-Systeme – Evolutionare Algorithmen – Bayes-Netze

Die Zielgruppe
- Studierende der Informatik, Bachelor und Master
- Lehrende der Informatik
- Forscher in Bereich Computational Intelligence

Die Autoren
Das Autorenteam (Prof. Dr. Rudolf Kruse, PD Dr. Christian Borgelt, Prof. Dr. Frank Klawonn, Christian Moewes, Georg Ru? und Matthias Steinbrecher) bringt langjahrige Erfahrung und fachliche Reputation im Gebiet Computational Intelligence mit – aus Universitat und Industrie gleicherma?en.
Content:
Front Matter....Pages I-X
Einleitung....Pages 1-4
Front Matter....Pages 5-5
Kunstliche neuronale Netze....Pages 7-11
Schwellenwertelemente....Pages 13-32
Allgemeine neuronale Netze....Pages 33-42
Mehrschichtige Perzeptren....Pages 43-78
Radiale-Basisfunktionen-Netze....Pages 79-99
Selbstorganisierende Karten....Pages 101-116
Hopfield-Netze....Pages 117-138
Ruckgekoppelte Netze....Pages 139-151
Front Matter....Pages 153-153
Evolutionare Algorithmen....Pages 155-167
Elemente evolutionarer Algorithmen....Pages 169-191
Evolutionare Basisalgorithmen....Pages 193-235
Spezielle Anwendungen und Techniken evolutionarer Algorithmen....Pages 237-250
Front Matter....Pages 251-251
Fuzzy-Mengen und Fuzzy-Logik....Pages 253-277
Das Extensionsprinzip....Pages 279-285
Fuzzy-Relationen....Pages 287-299
Ahnlichkeitsrelationen....Pages 301-311
Possibilitatstheorie und verallgemeinerte Ma?e....Pages 313-314
Fuzzy-Regelsysteme....Pages 315-333
Fuzzy-Relationalgleichungen....Pages 335-337
Front Matter....Pages 251-251
Fuzzy-Clusteranalyse....Pages 339-346
Front Matter....Pages 347-347
Bayes-Netze....Pages 349-353
Grundlagen der Wahrscheinlichkeits- und Graphentheorie....Pages 355-385
Zerlegungen....Pages 387-401
Evidenzpropagation....Pages 403-417
Lernen Graphischer Modelle....Pages 419-428
Back Matter....Pages 429-461

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Der Anwendungsbereich „Computational Intelligence“ der Informatik 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. Zusatzmaterialien wie Aufgaben, Losungen und Foliensatze fur Vorlesungen sowie Beispiele aus der industriellen Anwendung betonen den praktischen Charakter des Buches.

Der Inhalt
Kunstliche Neuronale Netze – Fuzzy-Systeme – Evolutionare Algorithmen – Bayes-Netze

Die Zielgruppe
- Studierende der Informatik, Bachelor und Master
- Lehrende der Informatik
- Forscher in Bereich Computational Intelligence

Die Autoren
Das Autorenteam (Prof. Dr. Rudolf Kruse, PD Dr. Christian Borgelt, Prof. Dr. Frank Klawonn, Christian Moewes, Georg Ru? und Matthias Steinbrecher) bringt langjahrige Erfahrung und fachliche Reputation im Gebiet Computational Intelligence mit – aus Universitat und Industrie gleicherma?en.
Content:
Front Matter....Pages I-X
Einleitung....Pages 1-4
Front Matter....Pages 5-5
Kunstliche neuronale Netze....Pages 7-11
Schwellenwertelemente....Pages 13-32
Allgemeine neuronale Netze....Pages 33-42
Mehrschichtige Perzeptren....Pages 43-78
Radiale-Basisfunktionen-Netze....Pages 79-99
Selbstorganisierende Karten....Pages 101-116
Hopfield-Netze....Pages 117-138
Ruckgekoppelte Netze....Pages 139-151
Front Matter....Pages 153-153
Evolutionare Algorithmen....Pages 155-167
Elemente evolutionarer Algorithmen....Pages 169-191
Evolutionare Basisalgorithmen....Pages 193-235
Spezielle Anwendungen und Techniken evolutionarer Algorithmen....Pages 237-250
Front Matter....Pages 251-251
Fuzzy-Mengen und Fuzzy-Logik....Pages 253-277
Das Extensionsprinzip....Pages 279-285
Fuzzy-Relationen....Pages 287-299
Ahnlichkeitsrelationen....Pages 301-311
Possibilitatstheorie und verallgemeinerte Ma?e....Pages 313-314
Fuzzy-Regelsysteme....Pages 315-333
Fuzzy-Relationalgleichungen....Pages 335-337
Front Matter....Pages 251-251
Fuzzy-Clusteranalyse....Pages 339-346
Front Matter....Pages 347-347
Bayes-Netze....Pages 349-353
Grundlagen der Wahrscheinlichkeits- und Graphentheorie....Pages 355-385
Zerlegungen....Pages 387-401
Evidenzpropagation....Pages 403-417
Lernen Graphischer Modelle....Pages 419-428
Back Matter....Pages 429-461
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