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Das umfassende Lehrbuch von den Experten auf dem Gebiet der Computational Intelligence
Kurzbeschreibung
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.
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1 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Hier geht es wieder um Künstliche Intelligenz, wie könnte es bei meinem gegenwärtigen Lesethema auch anders sein. Die Überkapitel befassen sich mit Neuronalen Netzen (biologische Grundlagen, diverse Netztypen, Lernregeln, das Übliche halt), Evolutionären Algorithmen (durch zufällige Kombinationen nach dem besten Ergebnis suchen, wie das funktioniert, was man beachten muss, welche Methoden man verwenden kann), Fuzzy-Systemen (nicht nur ja und nein, 0 und 1, sondern auch alles dazwischen geht, falls das einem nichts sagt) und Bayes-Netze (stellen Wissen grahisch dar und ermöglichen Berechnungen damit, basiert auf Wahrscheinlichkeit), was wieder so aussieht, als hätte ich das Inhaltsverzeichnis abgeschrieben.
In Kapitel 3 (Überkapitel Neuronale Netze) über Schwellenwerte wurden zu einzelnen Neuronen Input und Output gezeigt und davon eine Formel abgeleitet, mit der sich die Impulsgrößen für den erwünschten Output berechnen lassen, das Ganze grafisch belegt, sodass man sehen kann, bei welchem x1 und welchem x2 welches y herauskommt. Dann wurden Werte gesucht, indem mögliche Werte getestet und das Ganze dreidimensional dargestellt wurde, sodass man den Fehlerwert sehen kann. Ich kann es vielleicht schlecht erklären. Aber ich musste mehrere Bücher lesen, um zu verstehen, was genau das Gradientenabstiegsverfahren konkret bedeutet (einfach nur wiederholen, was in den Büchern steht und vortäuschen, es verstanden zu haben, könnte jeder, aber ich spreche vom richtigen Begreifen), und obwohl es sich hier erst um die Delta-Regel handelt, hätte ich es hier sofort verstehen können, weil ich es vorher noch nicht so detailliert erklärt gesehen habe. (Nur was daran so schwer sein soll, automatisch den Punkt mit dem niedrigsten Fehlerwert zu finden, verstehe ich nach wie vor nicht. Gebt her, ich mach das. :P) Das war nur ein Beispiel dafür, wie hilfreich das Buch für mich war. Es erklärt die Dinge detailliert genug, um sie zu verstehen, egal ob man die Formeln beachtet oder nicht.
Das Buch ist weniger umfangreich hinsichtlich Neuronaler Netze als Zells "Simulation Neuronaler Netze", was bei den Titeln irgendwie zu erwarten ist, und auch wenn es weniger Wissen liefert, ist es aktueller und erklärt besser. Was mich stört ist allerdings: Wie kann man "Backpropagation" mit "Rück-Propagation" übersetzen? Entweder man sollte es so lassen oder korrekt deutsch "Rückübertragung" oder von mir aus "Rück-Propagierung" draus machen, aber ein Wort nur halb zu übersetzen finde ich echt unschön. Außerdem vermisse ich reale Anwendungsbeispiele. Zwar wird erwähnt, dass Neuronale Netze in der Biologie und Physik eingesetzt werden, aber nur in einem oder zwei Nebensätzen ohne konkret zu werden abgesehen von dem Hinweis, dass es in dem Buch nicht darum geht.
Also ein Blick ins Buch ist in der Tat zum Einstieg sinnvoll, allerdings nicht, wenn man sich weitergehend informieren möchte.
In Kapitel 3 (Überkapitel Neuronale Netze) über Schwellenwerte wurden zu einzelnen Neuronen Input und Output gezeigt und davon eine Formel abgeleitet, mit der sich die Impulsgrößen für den erwünschten Output berechnen lassen, das Ganze grafisch belegt, sodass man sehen kann, bei welchem x1 und welchem x2 welches y herauskommt. Dann wurden Werte gesucht, indem mögliche Werte getestet und das Ganze dreidimensional dargestellt wurde, sodass man den Fehlerwert sehen kann. Ich kann es vielleicht schlecht erklären. Aber ich musste mehrere Bücher lesen, um zu verstehen, was genau das Gradientenabstiegsverfahren konkret bedeutet (einfach nur wiederholen, was in den Büchern steht und vortäuschen, es verstanden zu haben, könnte jeder, aber ich spreche vom richtigen Begreifen), und obwohl es sich hier erst um die Delta-Regel handelt, hätte ich es hier sofort verstehen können, weil ich es vorher noch nicht so detailliert erklärt gesehen habe. (Nur was daran so schwer sein soll, automatisch den Punkt mit dem niedrigsten Fehlerwert zu finden, verstehe ich nach wie vor nicht. Gebt her, ich mach das. :P) Das war nur ein Beispiel dafür, wie hilfreich das Buch für mich war. Es erklärt die Dinge detailliert genug, um sie zu verstehen, egal ob man die Formeln beachtet oder nicht.
Das Buch ist weniger umfangreich hinsichtlich Neuronaler Netze als Zells "Simulation Neuronaler Netze", was bei den Titeln irgendwie zu erwarten ist, und auch wenn es weniger Wissen liefert, ist es aktueller und erklärt besser. Was mich stört ist allerdings: Wie kann man "Backpropagation" mit "Rück-Propagation" übersetzen? Entweder man sollte es so lassen oder korrekt deutsch "Rückübertragung" oder von mir aus "Rück-Propagierung" draus machen, aber ein Wort nur halb zu übersetzen finde ich echt unschön. Außerdem vermisse ich reale Anwendungsbeispiele. Zwar wird erwähnt, dass Neuronale Netze in der Biologie und Physik eingesetzt werden, aber nur in einem oder zwei Nebensätzen ohne konkret zu werden abgesehen von dem Hinweis, dass es in dem Buch nicht darum geht.
Also ein Blick ins Buch ist in der Tat zum Einstieg sinnvoll, allerdings nicht, wenn man sich weitergehend informieren möchte.
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