Information Technology Reference
In-Depth Information
Lernens (engl.
Machine Learning
)unddesfallbasiertenSchließens(engl.
case-based
reasoning
) [Beierle u. Kern-Isberner 2008].
1.3 Über dieses Buch
Unser Ziel ist es, mit diesem Lehrbuch eine methodische Einführung in das Gebiet
Computational Intelligence zu geben. Uns geht es nicht nur um die Vermittlung fun-
damentaler Konzepte und deren Umsetzung; es geht auch darum, den theoretischen
Hintergrund der vorgeschlagenen Problemlösungen zu erklären und den Lesern die
für den fundierten Einsatz dieser Methoden notwendige Sensibilität zu vermitteln.
Es werden grundlegende Kenntnisse inMathematik vorausgesetzt. Einige besonders
wichtige Techniken werden in den Anhängen wiederholt. Die vier Teile zu Neurona-
len Netzen, Evolutionären Algorithmen, Fuzzy-Systemen und Bayes-Netzen kann
man unabhängig voneinander studieren, so dass sich kein vorgegebener Lesefluss
ergibt und ein wahlfreier Zugriff auf die einzelnen Teile ermöglicht wird. Die Aus-
führungen zum Thema Neuronale Netze sind unserem Buch über Neuro-Fuzzy-
Systeme [Borgelt u. a. 2003] entnommen, wobei die Inhalte ergänzt und sorgfältig
aktualisiert wurden. Die Darstellungen zumThema Fuzzy-Systeme“ basieren imWe-
sentlichen auf dem Buch [Michels u. a. 2003]. Dieses Lehrbuch ist zudem als Begleit-
buch für Vorlesungen im Gebiet Computational Intelligence gedacht. Es basiert auf
Aufzeichnungen, die der erste Autor seit mehr als 15 Jahren regelmäßig für Studie-
rende verschiedener Fachrichtungen hält.
Auf der Webseite
http://www.computational-intelligence.eu
findet man für die vier Vorlesungen Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen,
Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze Modulbeschreibungen, zum Buch passende Vorle-
sungsfolien, Übungsaufgaben mit Lösungen, Musterklausuren, Software-Demos, Li-
teraturhinweise, Hinweise zu Organisationen, Zeitschriften, Softwaretools und wei-
teres Ergänzungsmaterial. Insgesamt werden vier Module (Vorlesungen mit dazu
passenden Übungen) abgedeckt.
