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am 4. August 2002
Trotz beachtlicher Größe (892 Seiten!!) werden die befürchtungen, das Buch könnte inhaltlich abschweifen, nicht wahr. Am Ende jeden Kapitels findet man Übungen, die einem seine Wissenslücken aufweisen, sodass man gezielt nochmal die betreffenden Themen nacharbeiten kann.
Inhaltlich deckt dieses Buch alle relevanten Themen der KI ab und ist so sicher auch noch als Nachschlagewerk verwendbar. Ich werde es jedenfalls sicher nicht weiterverkaufen nach dem nächsten Semester. Denn auch weiterführend kann man sich mit dem Thema der Künstlichen Intelligenz beschäftigen, was erweiternd zum Studium sehr zu empfehlen ist.
Alles in allem ist das Buch ein gelungenes Werk und jedem, der sich für dieses Thema interessiert und begeistert, wärmstens zu empfehlen.
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am 17. März 2013
Dieses Buch bleibt in vielen Bereichen recht allgemein, manches ist lückenhaft. Es werden recht wenig Formeln oder Algorithmen angegeben, was zu Lasten der Klarheit geht. Ein Beispiel ist Kapitel 13 (Natürlichsprachliche Systeme): In 13.2.1 wird zur Darstellung von Grammatiken zunächst eine unübliche Notation verwendet. Die Semantik der TN-Parser ist nicht genau definiert und bleibt unklar. In 13.2.3 lese ich, daß TN-Parser ohne Rekursion die regulären Sprachen erkennen und "daraus ergibt sich, daß die regulären Sprachen eine echte Teilmenge der kontextfreien Sprachen sind". Letzteres ist zwar richtig, aber die Begründung ist falsch. Denn der Autor hat nicht erwähnt oder begründet, daß TN-Parser ohne Rekursion weniger erkennen als mit Rekursion. Bei der folgenden Behandlung der kontextsensitiven Sprachen bleiben die Definite Clause Grammars unerwähnt, obwohl sich damit Genus-Kasus-Numerus-Kongruenz einfacher und übersichtlicher darstellen lassen (und die in diesem Fall wiederum in eine kontextfreie Grammatik überführt werden können). Auch in Kapitel 14.9, in dem die Sprachverarbeitung mit Prolog dargestellt wird, werden Definite Clause Grammars nicht erwähnt. Die für die KI wichtige semantische Interpretation von Sprache wird nur sehr kurz behandelt. Wesentlich besser gefällt mir die Darstellung in dem Buch von Russell/Norvig.
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am 21. August 2007
Ganz kurz der Aufbau:

1.)Künstliche Intelligenz: Ursprünge und Anwendungsgebiete
2.)Repräsentations- und Suchverfahren
3.)Repräsentation und Intelligenz
4.)Maschinelles Lernen
5.)Fortgeschrittene KI-Problemlösungen
6.)Programmiersprachen und -Techniken der KI
7.)Epilog

Ein meiner Meinung nach relativ komplexes Buch, das sehr ausführlich in die verschiedenen Teilgebiete einführt.
Dabei wird sowohl die Geschichte der KI als auch die praktischen Anwendungsgebiete berücksichtigt.
Um die Algorithmen verständlicher zu machen, gibt es eine Vielzahl von Pseudocodebeispielen, die das Umwandeln in eine andere Programmiersprache sehr erleichtern (somit auch für Hobbyprogrammierer zu empfehlen).

Insgesamt ein tolles Buch, das sowohl für Studenten der Informatik als auch für Interessierte geeignet ist.
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