Künstliche Intelligenz
Pearson Studium (Verlag)
978-3-86894-430-3 (ISBN)
Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz ist das weltweit populärste KI-Lehrbuch, das an mehr als 1.500 Universitäten in 135 Ländern eingesetzt wird, um die Grundlagen der KI zu vermitteln. Es ist spannend zu lesen, nicht nur für Studierende und Lehrende der KI, sondern für jeden, der sich mit Informatik und insbesondere mit KI beschäftigen möchte. Die Autoren verstehen es, die Künstliche Intelligenz in ihrer ganzen Themenvielfalt verständlich und gut nachvollziehbar darzustellen. Die einführenden Kapitel bieten eine fundierte Einordnung in die Geschichte und die mathematischen, philosophischen und technischen Grundlagen der KI. Die gut bebilderten Beispiele - konsequent abgeleitet aus der Grundidee des intelligenten Agenten, der seine Umwelt wahrnimmt und darauf reagiert - führen die Leserinnen und Leser durch die unterschiedlichen Themen und bringen deren Relevanz für die KI intuitiv näher. Damit eignet sich das Buch hervorragend für Studierende und Lehrende der KI.
Auch in dieser neuen Auflage wird das Feld der KI in seiner ganzen Bandbreite erforscht, die Autoren bringen die Leserinnen und Leser auf den neuesten Stand der Technologien, präsentieren Konzepte in einer einheitlichen Form und erweitern alte bzw. ergänzen neue Bereiche wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Transfer Learning, Multiagentensysteme, Robotik, natürliche Sprachverarbeitung, Kausalität, probabilistische Programmierung, Datenschutz, Fairness und sichere KI.
»Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz« ist das weltweit populärste KI-Lehrbuch, das an mehr als 1.500 Universitäten in 135 Ländern eingesetzt wird, um die Grundlagen der KI zu vermitteln; zudem gehört es zu den meistzitierten Informatikbüchern. Es ist spannend zu lesen, nicht nur für Studierende und Lehrende der KI, sondern für jeden, der sich mit Informatik und insbesondere mit KI beschäftigen möchte.
Die Autoren verstehen es, die Künstliche Intelligenz in ihrer ganzen Themenvielfalt verständlich und gut nachvollziehbar darzustellen.
Den fachfremden Leserinnen und Lesern bieten die einführenden Kapitel eine fundierte Einordnung in die Geschichte und in die mathematischen, philosophischen und technischen Grundlagen der KI. Auch jemand mit wenigen mathematischen Fachkenntnissen wird an den Kapiteln zur Logik und Wahrscheinlichkeitstheorie seine Freude haben, nicht zuletzt dank der gut bebilderten Beispiele – konsequent abgeleitet aus der Grundidee des intelligenten Agenten, der seine Umwelt wahrnimmt und darauf reagiert.
So wird den Leserinnen und Leser die Relevanz dieser Themen für die KI intuitiv nähergebracht. Diese Beispiele werden in den folgenden Kapiteln zur Wahrnehmung, zu algorithmischem Lernen und Handeln bis hin zur technischen Informatik und Robotik immer wieder aufgegriffen und weiterentwickelt.
Damit eignet sich das Buch hervorragend für Studierende und Lehrende der KI.
In den letzten Jahren hat sich die KI rasant weiterentwickelt und viele Veränderungen erfahren, die in diese neue Ausgabe eingeflossen sind. Aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten liegt der Fokus jetzt mehr auf maschinellem Lernen, Rechenressourcen und neuen Algorithmen. Die Themen Deep Learning, probabilistische Programmierung und Multiagentensysteme werden jeweils in einem eigenen Kapitel behandelt.
Die Inhalte zu natürlichem Sprachverständnis, Robotik und Computer Vision wurden überarbeitet, um den Einfluss von Deep Learning einzubeziehen. Im Bereich Robotik werden nun auch Roboter behandelt, die mit Menschen interagieren, sowie die Anwendung von Reinforcement Learning auf die Robotik.
Außerdem wird verstärkt auf die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft eingegangen, einschließlich der wichtigen Fragen von Ethik, Fairness, Vertrauen und Sicherheit.
lt;p>Über die Autoren:
Stuart Russell ist Professor für Informatik an der Universität von Kalifornien in Berkeley und leitet das Center for Human-Compatible AI, außerdem ist er Inhaber des Smith-Zadeh-Lehrstuhls für Ingenieurwissenschaften.
Peter Norvig ist Forschungsdirektor bei Google, Inc., vorher war er an der Universität von Südkalifornien und der Universität von Kalifornien in Berkeley tätig.Inhalt:
- Grundlagen und Geschichte der KI, intelligente Agenten
- Problemlösen
- Wissen, logisches Schlussfolgern und Wissensrepräsentation
- Planen
- Schlussfolgern bei unsicherem Wissen, Probabilistisches Programmieren
- Multiagentensysteme
- Maschinelles Lernen, Deep Learning, Reinforcement Learning
- Natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Robotik
- Philosophie, Ethik und Sicherheit der KI
| Erscheinungsdatum | 07.10.2023 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Pearson Studium - IT |
| Zusatzinfo | Illustrationen |
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Gewicht | 2550 g |
| Einbandart | gebunden |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Schlagworte | Künstliche Intelligenz • Maschinelles Lernen • Robotik |
| ISBN-10 | 3-86894-430-3 / 3868944303 |
| ISBN-13 | 978-3-86894-430-3 / 9783868944303 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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