Computational Intelligence

Klappentext:

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 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.

Autorenporträt:

Prof. Dr. Wolfgang Bibel lehrt das Fachgebiet Intellektik am Fachbereich Informatik der TH Darmstadt.Prof. Dr. Rudolf Kruse ist Leiter des Lehrstuhls für Neuro-Fuzzy-Systeme an der Universität Magdeburg.

Inhaltsverzeichnis:

Künstliche Neuronale Netze ? Fuzzy-Systeme ? Evolutionäre Algorithmen ? Bayes-Netze

Themen:

• Bayes'sche Netze
• Evolutionäre Algorithmen
• Fuzzy-Logik
• Künstliche Intelligenz
• Neuronale Netze

Verwandte Themen:

• Roboter
• Data Mining
• Mustererkennung
• Maschinelles Lernen
• Mensch-Computer-Interaktion
• Soft Computing
• Verteilte Anwendungen
• Computerspiele (Programmierung/Entwicklung)
• Nichtlineare Systeme
• Semantic Web