Computational Intelligence: Eine Einführung (Informatik im Fokus) (German Edition)
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Computational Intelligence (2009)
DE NW EBISBN: 9783540797395 bzw. 3540797394, in Deutsch, Springer, neu, E-Book.
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Eine Einführung, Computational Intelligence (CI) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das biologisch inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. So orientieren sich z. B. evolutionäre Algorithmen an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale Lösung. Neuere Ansätze dienen dazu, das Verhalten künstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Der Band bietet einen kompakten Überblick über die verschiedenen CI-Methoden und die dahinter stehenden Konzepte sowie Übungsaufgaben zur Vertiefung. PDF, 03.04.2009.
Eine Einführung, Computational Intelligence (CI) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das biologisch inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. So orientieren sich z. B. evolutionäre Algorithmen an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale Lösung. Neuere Ansätze dienen dazu, das Verhalten künstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Der Band bietet einen kompakten Überblick über die verschiedenen CI-Methoden und die dahinter stehenden Konzepte sowie Übungsaufgaben zur Vertiefung. PDF, 03.04.2009.
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Computational Intelligence
~EN NW EB DLISBN: 9783540797395 bzw. 3540797394, vermutlich in Englisch, Springer Shop, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Computational Intelligence (CI) bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das biologische inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. Evolutionäre Algorithmen orientieren sich an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale Lösung. Die Fuzzy-Logik ermöglicht als unscharfe Logik eine kognitive Modellierung von Wissen und Inferenzprozessen. Neuronale Netze imitieren funktionale Aspekte des Gehirns für Aufgaben wie Klassifikation und Mustererkennung. Neuere Ansätze der CI wie Reinforcement Learning ermöglichen, das Verhalten künstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Die Schwarmintelligenz modelliert Algorithmen, die auf Basis vieler einfacher Komponenten intelligente Leistungen vollführen. Zu guter Letzt lösen künstliche Immunsysteme eine Reihe von Problemen, ähnlich wie ihr biologisches Pendant. Ein kompakter und übersichtlicher mit vielen Beispielen gespickter Einstieg in die verschiedenen Verfahren der CI. eBook.
Computational Intelligence (CI) bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das biologische inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. Evolutionäre Algorithmen orientieren sich an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale Lösung. Die Fuzzy-Logik ermöglicht als unscharfe Logik eine kognitive Modellierung von Wissen und Inferenzprozessen. Neuronale Netze imitieren funktionale Aspekte des Gehirns für Aufgaben wie Klassifikation und Mustererkennung. Neuere Ansätze der CI wie Reinforcement Learning ermöglichen, das Verhalten künstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Die Schwarmintelligenz modelliert Algorithmen, die auf Basis vieler einfacher Komponenten intelligente Leistungen vollführen. Zu guter Letzt lösen künstliche Immunsysteme eine Reihe von Problemen, ähnlich wie ihr biologisches Pendant. Ein kompakter und übersichtlicher mit vielen Beispielen gespickter Einstieg in die verschiedenen Verfahren der CI. eBook.
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Computational Intelligence: Eine Einführung (Informatik im Fokus) (German Edition) (2009)
DE NW FE EB DLISBN: 9783540797395 bzw. 3540797394, in Deutsch, 168 Seiten, Springer Berlin Heidelberg, neu, Erstausgabe, E-Book, elektronischer Download.
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Computational Intelligence (CI) bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das biologische inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. Evolutionäre Algorithmen orientieren sich an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale Lösung. Die Fuzzy-Logik ermöglicht als unscharfe Logik eine kognitive Modellierung von Wissen und Inferenzprozessen. Neuronale Netze imitieren funktionale Aspekte des Gehirns für Aufgaben wie Klassifikation und Mustererkennung. Neuere Ansätze der CI wie Reinforcement Learning ermöglichen, das Verhalten künstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Die Schwarmintelligenz modelliert Algorithmen, die auf Basis vieler einfacher Komponenten intelligente Leistungen vollführen. Zu guter Letzt lösen künstliche Immunsysteme eine Reihe von Problemen, ähnlich wie ihr biologisches Pendant. Ein kompakter und übersichtlicher mit vielen Beispielen gespickter Einstieg in die verschiedenen Verfahren der CI. Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, Produktgruppe: eBooks, Publiziert: 2009-04-03, Freigegeben: 2009-04-03, Studio: Springer Berlin Heidelberg.
Computational Intelligence (CI) bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das biologische inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. Evolutionäre Algorithmen orientieren sich an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale Lösung. Die Fuzzy-Logik ermöglicht als unscharfe Logik eine kognitive Modellierung von Wissen und Inferenzprozessen. Neuronale Netze imitieren funktionale Aspekte des Gehirns für Aufgaben wie Klassifikation und Mustererkennung. Neuere Ansätze der CI wie Reinforcement Learning ermöglichen, das Verhalten künstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Die Schwarmintelligenz modelliert Algorithmen, die auf Basis vieler einfacher Komponenten intelligente Leistungen vollführen. Zu guter Letzt lösen künstliche Immunsysteme eine Reihe von Problemen, ähnlich wie ihr biologisches Pendant. Ein kompakter und übersichtlicher mit vielen Beispielen gespickter Einstieg in die verschiedenen Verfahren der CI. Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, Produktgruppe: eBooks, Publiziert: 2009-04-03, Freigegeben: 2009-04-03, Studio: Springer Berlin Heidelberg.
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Computational Intelligence - Eine Einführung
DE NW EB DLISBN: 9783540797395 bzw. 3540797394, in Deutsch, Springer Berlin, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Computational Intelligence: Computational Intelligence (CI) bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das biologische inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. Evolutionäre Algorithmen orientieren sich an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale Lösung. Die Fuzzy-Logik ermöglicht als unscharfe Logik eine kognitive Modellierung von Wissen und Inferenzprozessen. Neuronale Netze imitieren funktionale Aspekte des Gehirns für Aufgaben wie Klassifikation und Mustererkennung. Neuere Ansätze der CI wie Reinforcement Learning ermöglichen, das Verhalten künstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Die Schwarmintelligenz modelliert Algorithmen, die auf Basis vieler einfacher Komponenten intelligente Leistungen vollführen. Zu guter Letzt läsen künstliche Immunsysteme eine Reihe von Problemen, ähnlich wie ihr biologisches Pendant. Ein kompakter und übersichtlicher mit vielen Beispielen gespickter Einstieg in die verschiedenen Verfahren der CI. Ebook.
Computational Intelligence: Computational Intelligence (CI) bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das biologische inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. Evolutionäre Algorithmen orientieren sich an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale Lösung. Die Fuzzy-Logik ermöglicht als unscharfe Logik eine kognitive Modellierung von Wissen und Inferenzprozessen. Neuronale Netze imitieren funktionale Aspekte des Gehirns für Aufgaben wie Klassifikation und Mustererkennung. Neuere Ansätze der CI wie Reinforcement Learning ermöglichen, das Verhalten künstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Die Schwarmintelligenz modelliert Algorithmen, die auf Basis vieler einfacher Komponenten intelligente Leistungen vollführen. Zu guter Letzt läsen künstliche Immunsysteme eine Reihe von Problemen, ähnlich wie ihr biologisches Pendant. Ein kompakter und übersichtlicher mit vielen Beispielen gespickter Einstieg in die verschiedenen Verfahren der CI. Ebook.
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