Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Erwartungen verbunden sind. In diesem Buch werden sowohl die Perspektiven als auch die Grenzen dieser Technologie diskutiert. Das betrifft die praktischen, theoretischen und konzeptionellen Herausforderungen, denen sich die KI stellen muss. In einer Frühphase standen in der KI Expertensysteme im Vordergrund, bei denen mit Hilfe symbolischer Datenverarbeitung regelbasiertes Wissen verarbeitet wurde. Heute wird die KI von statistik-basierten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens beherrscht. Diese subsymbolische KI wird an den Lehren, die aus der Frühphase der KI gezogen werden können, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem für eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Ansätze zur Entfaltung bringen kann.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Erwartungen verbunden sind. In diesem Buch werden sowohl die Perspektiven als auch die Grenzen dieser Technologie diskutiert. Das betrifft die praktischen, theoretischen und konzeptionellen Herausforderungen, denen sich die KI stellen muss. In einer Frühphase standen in der KI Expertensysteme im Vordergrund, bei denen mit Hilfe symbolischer Datenverarbeitung regelbasiertes Wissen verarbeitet wurde. Heute wird die KI von statistik-basierten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens beherrscht. Diese subsymbolische KI wird an den Lehren, die aus der Frühphase der KI gezogen werden können, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem für eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Ansätze zur Entfaltung bringen kann.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, mit der sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie große Erwartungen verbunden sind. In diesem Buch werden sowohl die Perspektiven als auch die Grenzen dieser Technologie diskutiert. Das betrifft die praktischen, theoretischen und konzeptionellen Herausforderungen, denen sich die KI stellen muss. In einer Frühphase standen in der KI Expertensysteme im Vordergrund, bei denen mit Hilfe symbolischer Datenverarbeitung regelbasiertes Wissen verarbeitet wurde. Heute wird die KI von statistik-basierten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens beherrscht. Diese subsymbolische KI wird an den Lehren, die aus der Frühphase der KI gezogen werden können, gemessen. Als Ergebnis wird vor allem für eine hybride KI argumentiert, die die Potentiale beider Ansätze zur Entfaltung bringen kann.
Aktualisiert: 2023-07-03
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In diesem Band werden aktuelle Methoden zur Analyse und zum Design von Echtzeitsystemen sowie deren Einsatzmöglichkeiten zur Diskussion gestellt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In diesem Band werden aktuelle Methoden zur Analyse und zum Design von Echtzeitsystemen sowie deren Einsatzmöglichkeiten zur Diskussion gestellt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Ein zentraler Begriff der Informatik ist der Begriff des Algorithmus. Wir haben bereits in Band I dieses Grundkurses die Programmiersprache Modula-2 kennengelernt, die wir zum Schreiben von Programmen und damit - mehr oder weniger intuitiv - zur formalen Beschreibung von Algorithmen benutzt haben. In diesem Kapitel soll der Begriff des Algorithmus näher beleuchtet werden. Wir werden ihn hier nicht präzise definieren, denn es gibt eine Viel zahl gleichberechtigter, formaler Möglichkeiten, dies zu tun (s. Band IV dieses Grundkurses), aber wir werden uns mit dem Entwurf, den Darstellungsmög lichkeiten und wichtigen Eigenschaften von Algorithmen beschäftigen. Ganz allgemein dienen Algorithmen dazu, durch zielgerichtetes Handeln Probleme zu lösen. Ein Algorithmus legt in exakter, unmißverständlicher Weise fest, wie man für ein vorgelegtes Problem zu einer Lösung des Problems kommt, und wir beschreiben dies durch die folgende, vage Charakterisierung (eine genauere Beschreibung der Eigenschaften von Algorithmen folgt später): Ein Algorithmus ist ein exaktes Verfahren zur Lösung eines Problems. 2.1.1 Beobachtungen zu Algorithmen Mit einer Vielzahl von Algorithmen wird jeder bereits frühzeitig in seinem Leben - unabhängig von der Informatik - konfrontiert. Als Beispiele für Prob leme, die algorithmisch lösbar sind, kann man nennen: Binden eines Schnürsenkels oder einer Krawatte, Multiplikation zweier natür licher Zahlen, Bedienung eines Fahrkartenautomaten, Auswechseln von Zündkerzen, etc.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Ein zentraler Begriff der Informatik ist der Begriff des Algorithmus. Wir haben bereits in Band I dieses Grundkurses die Programmiersprache Modula-2 kennengelernt, die wir zum Schreiben von Programmen und damit - mehr oder weniger intuitiv - zur formalen Beschreibung von Algorithmen benutzt haben. In diesem Kapitel soll der Begriff des Algorithmus näher beleuchtet werden. Wir werden ihn hier nicht präzise definieren, denn es gibt eine Viel zahl gleichberechtigter, formaler Möglichkeiten, dies zu tun (s. Band IV dieses Grundkurses), aber wir werden uns mit dem Entwurf, den Darstellungsmög lichkeiten und wichtigen Eigenschaften von Algorithmen beschäftigen. Ganz allgemein dienen Algorithmen dazu, durch zielgerichtetes Handeln Probleme zu lösen. Ein Algorithmus legt in exakter, unmißverständlicher Weise fest, wie man für ein vorgelegtes Problem zu einer Lösung des Problems kommt, und wir beschreiben dies durch die folgende, vage Charakterisierung (eine genauere Beschreibung der Eigenschaften von Algorithmen folgt später): Ein Algorithmus ist ein exaktes Verfahren zur Lösung eines Problems. 2.1.1 Beobachtungen zu Algorithmen Mit einer Vielzahl von Algorithmen wird jeder bereits frühzeitig in seinem Leben - unabhängig von der Informatik - konfrontiert. Als Beispiele für Prob leme, die algorithmisch lösbar sind, kann man nennen: Binden eines Schnürsenkels oder einer Krawatte, Multiplikation zweier natür licher Zahlen, Bedienung eines Fahrkartenautomaten, Auswechseln von Zündkerzen, etc.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Das vorliegende Buch bietet eine vollständige Einführung in die imperativ-prozedurale Programmierung anhand der Skriptsprache Perl. Die sukzessive Einführung von Sprachkonstrukten mittels vieler praxisrelevanter Beispiele erleichtert das systematische Erlernen dieser und auch anderer imperativer Programmiersprachen wie C oder Pascal. Die in das Buch aufgenommenen Übungen sind genau auf die Lerninhalte abgestimmt, so daß sich der Text hervorragend zum Selbststudium eignet. Die Darstellung erfolgt in einer Weise, die es auch dem Anfänger ermöglicht, in kurzer Zeit fundierte Programmierfertigkeiten zu entwickeln. Dabei steht das Erlernen der algorithmischen Denkweise und deren Umsetzung in Programm-Code im Vordergrund. Die hierdurch vermittelten Grundlagen sind wesentlich für ein Verständnis objektorientierter Sprachen wie C++ oder Java, Das Buch ist aus der längjährigen Erfahrung des Autors in der Ausbildung von Softwareentwicklern hervorgegangen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In diesem Lehrbuch werden die grundlegenden Begriffe der Theoretischen Informatik - Berechenbarkeit, Entscheidbarkeit, rekursive Funktionen, Regelsprachen, Turingmaschinen, Komplexität - auf der Basis der Programmiersprache PASCAL motiviert, abgeleitet und in einer einheitlichen Betrachtungsweise dargestellt. Ferner wird die Äquivalenz verschiedener Ansätze zu einer Theorie der Berechenbarkeit - Programme, rekursive Funktionen, Regelsprachen und Turingmaschinen - als weiteres zentrales Konzept herausgestellt. Während in den Kapiteln 1-7 qualitative Aspekte der Berechenbarkeit behandelt werden, ist Kapitel 8 den quantitativen Aspekten gewidmet. Die Komplexität, d.h. Zeit- bzw. Speicheraufwand für eine Berechnung, ist sowohl abhängig von dem zugrundeliegenden Berechnungsmodell als auch von dem zu lösenden Problem, da für ein bestimmtes Problem gewisse Schranken nicht unterschritten werden können. Bei einem so weitgespannten Gebiet wie der Theoretischen Informatik müssen zwangsläufig manche Einschränkungen bei der Stoffauswahl gemacht werden. So wird z.B. Semantik nur informell behandelt, Parallelität nur ansatzweise betrachtet oder Automatentheorie nur am Rand gestreift. Ziel der Stoffauswahl war es, ein möglichst umfassendes Bild der Theoretischen Informatik zu bieten und ein Fundament für weitergehende Studien zu legen. Das Buch setzt Grundkenntnisse aus den Anfängervorlesungen über Analysis und Lineare Algebra voraus. Um den Leser mit der Terminologie in diesem Buch vertraut zu machen, sind im Anhang diese mathematischen Grundlagen in knapper Form zusammengestellt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In diesem Lehrbuch werden die grundlegenden Begriffe der Theoretischen Informatik - Berechenbarkeit, Entscheidbarkeit, rekursive Funktionen, Regelsprachen, Turingmaschinen, Komplexität - auf der Basis der Programmiersprache PASCAL motiviert, abgeleitet und in einer einheitlichen Betrachtungsweise dargestellt. Ferner wird die Äquivalenz verschiedener Ansätze zu einer Theorie der Berechenbarkeit - Programme, rekursive Funktionen, Regelsprachen und Turingmaschinen - als weiteres zentrales Konzept herausgestellt. Während in den Kapiteln 1-7 qualitative Aspekte der Berechenbarkeit behandelt werden, ist Kapitel 8 den quantitativen Aspekten gewidmet. Die Komplexität, d.h. Zeit- bzw. Speicheraufwand für eine Berechnung, ist sowohl abhängig von dem zugrundeliegenden Berechnungsmodell als auch von dem zu lösenden Problem, da für ein bestimmtes Problem gewisse Schranken nicht unterschritten werden können. Bei einem so weitgespannten Gebiet wie der Theoretischen Informatik müssen zwangsläufig manche Einschränkungen bei der Stoffauswahl gemacht werden. So wird z.B. Semantik nur informell behandelt, Parallelität nur ansatzweise betrachtet oder Automatentheorie nur am Rand gestreift. Ziel der Stoffauswahl war es, ein möglichst umfassendes Bild der Theoretischen Informatik zu bieten und ein Fundament für weitergehende Studien zu legen. Das Buch setzt Grundkenntnisse aus den Anfängervorlesungen über Analysis und Lineare Algebra voraus. Um den Leser mit der Terminologie in diesem Buch vertraut zu machen, sind im Anhang diese mathematischen Grundlagen in knapper Form zusammengestellt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Schwerpunktthema des diesjährigen Workshops "Echtzeitkommunikation und Ethernet/Internet" ist eine grundsätzliche Gegenüberstellung der Anforderungen von Echtzeitanwendungen und der Leistungsfähigkeit von Kommunikationsnetzen. Beiträge aus den Bereichen Automatisierung über Ethernet/Internet, Echtzeit und Ethernet/Internet sowie harte Echtzeitkommunikation werden ergänzt durch eher traditionelle Themen wie Programmiermethoden und Programmentwicklung bei Realzeit-Software. Den Abschluß bilden Beiträge zu den klassischen aktuellen Echtzeitanwendungen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Für die Berechnung von Bauwerken aller Art werden in immer größerem Maße Rechtmautomaten eingesetzt. Damit werden dem Statiker zeitraubende Rechen operationen abgenommen. Diese Operationen werden zweckmäßig schematisch durch geführt, z. B. unter weitgehender Verwendung der Matrizenmethode u. a. m. Die schematischen Methoden unterscheiden sich wesentlich von den bisherigen, die auf der Anschaulichkeit jedes Zwischenschrittes der Rechnung beruhen und wobei jedem ermittelten Wert eine besondere statische Bedeutung zugemessen wird. Verfolgt man die Statik von den Uranfängen bis zur heutigen Wende der Berecb nungsverfahren, so wird man auf einen unermeßlichen Reichtum von Gedanken stoßen, die es dem Statiker auch bisher erlaubten, verantwortungsvoll kühne Bauwerke zu errichten. Von einer sicheren Basis aus, der Kenntnis um die Zusammen hänge des vielverzweigten Gebietes der Statik, konnten auch die modernen Berech nungsmethoden in kürzester Zeit sinnvoll aufgenommen und entwickelt werden. Diese sind bereits heute unentbehrlich geworden. Der Band I dieses Werkes soll verschiedene Aufgaben erfüllen: 1. Wesentliches Gedankengut für die praktische Berechnung von Bauwerken ist in seinen fundamentalen Grundlagen straff zusammengefaßt. Auch kommenden Generationen, die gewohnt sein werden, den Rechenautomaten einige wenige Berechnungsunterlagen einzugeben, um fertige Endergebnisse zu erhalten, kann die Kenntnis dieser Grundlagen von Nutzen sein.
Aktualisiert: 2023-07-02
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