Computational Intelligence

Oliver Kramer

ISBN 10: 3540797386 / ISBN 13: 9783540797388

Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Apr 2009, 2009

Beschreibung

Neuware -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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 168 pp. Deutsch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783540797388

Bibliografische Details

• Titel: Computational Intelligence
• Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Apr 2009
• Erscheinungsjahr: 2009
• Sprache: Deutsch
• ISBN-10: 3540797386
• ISBN-13: 9783540797388
• Einband: Taschenbuch
• Zustand: Neu
• Abmessungen: 190B x 127 H x 10 T Millimeter Breite: 190 mm, Höhe: 127 mm, Tiefe: 10 mm
• Gewicht: 176 Gramm

Über diesen Titel

Inhaltsangabe

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.