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Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung (Computational Intelligence), by Wolfgang Ertel
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Pressestimmen
“… ist verständlich, gut strukturiert und erklärt die Thematik an interessanten und aktuellen Beispielen. Zum Verständnis tragen auch etliche Abbildungen bei. Ein empfehlenswerter Band nicht nur für Studierende der Informatik, sondern für alle, die sich für die Grundlagen der KI interessieren.†(Karl Schäfer, in: Amazon.de, 7. Februar 2016)
Rezension
“Eine ausgezeichnete Einführung durch kenntnisreiche Heranführung an das Thema und Behandlung aller relevanter Felder in anmessener Tiefe.â€Besonders hervorzuheben: “Die Einordnung des Gebiets in den historischen und gesellschaftlich-technischen Hintergrund in den ersten Kapiteln finde ich sehr gelungen. Auf diese Weise wird man nicht direkt mit spröder Mathematik o.Ä. konfrontiert.†(Jakob Schindler, Lehrstuhl für Elektrische Energiesysteme, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg)"Sehr gut gefallen die klare Aufmachung und die leichte Lesbarkeit. Auch die eingestreuten Cartoons sind sehr gelungen. Besonders angesprochen hat mich das Kapitel 8 - auch mit dem Bezug zu WEKA und KNIME." Prof. Dr. Manfred Vogel, Fachhochschule Nordwestschweiz „Ausgezeichnetes Lehrbuch! Gratulation.“ Prof. Manfred Leisenberg, FHM Bielefeld „Deckt viele Bereiche in Theorie und Praxis ab.“ Prof. Dr. Kai Borgeest, Hochschule Aschaffenburg „Konzentration auf das Wesentliche, überschaubare Beispiele, gute Ãœbersicht zu Beginn des Buches“ Prof. Dr.-Ing. Jan Lunze, Ruhr-Universität Bochum "Positiv ist die Behandlung von Inhalten, die sonst selten in KI-Lehrbüchern Beachtung finden: Lernen, Data Mining, Schließen unter Unsicherheit" Professor Dr. rer. nat. habil. Siegfried Schönherr, HTWK Leipzig "Der Autor gibt einen sehr guten Ãœberblick über den aktuellen Stand der Forschung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Besonders hilfreich sind die Ãœbungen, die die einzelnen Kapitel abschließen und deren Lösungen am Ende des Buchs angegeben sind. Die lustigen Abbildungen lockern den Text auf." Professor Dr.sc.techn. Helmut Jarosch, HWR Berlin
Alle Produktbeschreibungen
Produktinformation
Taschenbuch: 404 Seiten
Verlag: Springer Vieweg; Auflage: 4., überarb. Aufl. 2016 (16. September 2016)
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 9783658135485
ISBN-13: 978-3658135485
ASIN: 3658135484
Größe und/oder Gewicht:
16,8 x 2,3 x 24 cm
Durchschnittliche Kundenbewertung:
4.6 von 5 Sternen
6 Kundenrezensionen
Amazon Bestseller-Rang:
Nr. 22.829 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)
Das Buch bietet eine gelungene Übersicht in die einzelnen Themengebiete der KI und geht stellenweise gut und verständlich ins Detail. Es setzt allerdings ein gewisses Fachwissen vom Leser voraus.Für den absoluten Neuling im KI-Kosmos würde ich das Buch, in Kombination mit einem weiteren Buch, dass dieses Themengebiet durchläuchtet, sehr empfehlen.Mir selbst haben die vielen Beispiele sehr dabei geholfen die unterschiedlichen Themengebiete bestimmten Anwendungsfeldern zuzuordnen.Eine sehr gute Ergänzug stellt das Buch 'Künstliche Intelligenz' vom Paerson Verlag dar. (S. Russell and P. Norvig)
Ich habe mir das Buch (4. Auflage) im Frühjahr 2017 gekauft, um einen grundlegenden Blick auf die künstliche Intelligenz zu erhalten. Als Data Scientist bin ich bereits recht gut in den Themen Machine Learning drin, jedoch fehlte mir ein Einblick in weitere Elemente der KI, z. B. Logik und Suchbäume.Das Buch ist sehr gut strukturiert und meine erste "Anlaufstelle", wenn es um künstliche Intelligenz geht. Dabei sind die Erklärung zwar nicht immer sofort einleuchtend (dazu fehlt oft einfach der Quellcode), das liegt meines Erachtens nach allerdings vor allem an der Kompliziertheit der Thematik. Und viele komplizierte Zusammenhänge werden in Abbildungen ausreichend verständlich gemacht. Ich kann mich dem nicht ganz anschließen, dass diese Einführung in die künstliche Intelligenz nicht auch für Anfänger geeignet ist, auch wenn einige Kapitel konzentrierter gelesen werden müssen. Das gilt auch für mich, und umso mehr freue ich mich über dieses deutschsprachige Buch.Das Buch behandelt auch Machine Learning und Deep Learning (künstliche neuronale Netze), was auch selbstverständlich ist, sind diese Lernverfahren doch Teil der künstlichen Intelligenz. Wer sich jedoch nur auf Machine Learning fokussieren möchte, dem empfehle ich dann doch eher das Buch Maschinelles Lernen von Ethem Alpaydin.Sehr charmant finde ich das fünfte Kapitel mit der Einführung in die Logikprogrammierung mit Prolog. Für dieses Kapitel hatte ich jetzt noch keine Zeit, aber da ich bereits mal mit Prolog zutun hatte, freue ich mich, das mal wieder aufzufrischen und dabei auch noch etwas mehr über Logik zu verstehen.Aber ganz unabhängig von dem Prolog-Kapitel: Von mir die vollen fünf Punkte für dieses gute Stück Fachliteratur. Würde ich wieder kaufen!
Das Buch gehört zu den besten Einführungen ins Thema. Es ist fundiert ohne akademische Blasen, praktisch ohne populär zu werden, gut lesbar ohne Prosa und in der Struktur sachlogisch wie didaktisch eingängig angelegt. Die Themen sind frei von Modeerscheinungen und fancy stuff, fokussiert auf die Basics ausgewählt.Ich empfehel dieses Buch meinen IT Studenten für die Einführungvorlesung zur KI. Man kommt gut ins Thema, auch wenn man nur über allgemeine Grundlagen der IT verfügt. Für interessierte Lernende gibt es eine gründlicher aber dankenswerter Weise nie nerdige Vertiefung jedes Themas. Man kann also selbst entscheiden, wie genau man es wissen will.Die elektronische Version ließt sich so gut und schlecht wie es auf dem Kindle halt üblich ist. Text ok, Bilder mit getippe. Aber das ist ok. Die gedruckte Version kommt in guter Qualität für Paperbackverhältnisse daher.Ein gelungenes Lehrbuch, dem viele erfolgreiche Auflagen zu wünschen sind.
Sehr wissenschaftlich geschrieben. Enthält alle Funamentals. Ohne vorheriges Mathematik Studium aber kaum verständlich. Die ethischen Aspekte des Themas werden zum Glück auch angesprochen.
Normalerweise würde ich kein Buch zu KI in Deutsch lesen – aber das Buch ist ein voller Erfolg als Einführung in die KI.1:0 – Wow! Dieses Buch liest sich flüssig von Anfang bis Ende. Einfach genial. Visuell abwechslungsreich (sogar mit Comics!). Norvig’s Buch ist im Vergleich todlangweilig.OK, häufig wären komplizierte mathematische Themen mit Code einfacher zu erklären (eine Differenzialrechnung verstehen ich als Loop besser), spannend ist es trotzdem zu lesen (Entropie ist extrem gut erklärt) ...und das Buch ist auch nicht für Programmierer geschrieben ☺0:1 – Peter Norvig’s Buch hat nicht nur mehr Breite und Tiefe, aber zeigt auch extreme Leidenschaft zum Thema. Z.B. Anfangs klassifizieren die Autoren KI in sechs Themen Felder. Das hilft ungemein sich in KI orientieren zu können. Spieltheorie, Nash, narrow AI vs. General AI machen das Buch zum Klassiker.KONKLUSION:„Praxisorientiert“ ist meiner Meinung nach keines der beiden Bücher. Nicht nur akademisch - theoretisch bedeutet noch lange nicht praktisch. Sebastian Raschka’s Buch ist ein praktisches ML Buch: Theorie und dann der (Python) Code. Und das von A – Z. D.h. von der Daten Aufbereitung - Algorithmen Analyse.Gratulation!
Nach einer Einführung in die KI und ihrer Geschichte werden die Themen Aussagenlogik, Prädikatenlogik erster Stufe, Grenzen der Logik, Logikprogrammierung mit Prolog, Suchen, Spielen und Probleme lösen, Schließen mit Unsicherheit, Maschinelles Lernen und Data Mining, Neuronale Netze und Lernen durch Verstärkung behandelt. Jedes Kapitel endet mit Übungsaufgaben, deren Lösungen zur Lernkontrolle in Kapitel 11 vorhanden sind. Literaturangaben und ein Sachwortverzeichnis beenden das Lehrbuch. Die Themenbereiche Bildverarbeitung, Fuzzy-Logik und die Verarbeitung von Sprachen werden lediglich gestreift.Der Text ist verständlich, gut strukturiert und erklärt die Thematik an interessanten und aktuellen Beispielen. Zum Verständnis tragen auch etliche Abbildungen bei.Ein empfehlenswerter Band nicht nur für Studierende der Informatik, sondern für alle, die sich für die Grundlagen der KI interessieren.
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