Artificial Intelligence

Structures and Strategies for Complex Problem Solving

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Author: George F. Luger

Publisher: Pearson Higher Ed

ISBN: 0133001733

Category: Computers

Page: 784

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This is the eBook of the printed book and may not include any media, website access codes, or print supplements that may come packaged with the bound book. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving is ideal for a one- or two-semester undergraduate course on AI. In this accessible, comprehensive text, George Luger captures the essence of artificial intelligence–solving the complex problems that arise wherever computer technology is applied. Ideal for an undergraduate course in AI, the Sixth Edition presents the fundamental concepts of the discipline first then goes into detail with the practical information necessary to implement the algorithms and strategies discussed. Readers learn how to use a number of different software tools and techniques to address the many challenges faced by today’s computer scientists.

Algorithmen - Eine Einführung

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Author: Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson,Ronald Rivest,Clifford Stein

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110522012

Category: Computers

Page: 1339

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Der "Cormen" bietet eine umfassende und vielseitige Einführung in das moderne Studium von Algorithmen. Es stellt viele Algorithmen Schritt für Schritt vor, behandelt sie detailliert und macht deren Entwurf und deren Analyse allen Leserschichten zugänglich. Sorgfältige Erklärungen zur notwendigen Mathematik helfen, die Analyse der Algorithmen zu verstehen. Den Autoren ist es dabei geglückt, Erklärungen elementar zu halten, ohne auf Tiefe oder mathematische Exaktheit zu verzichten. Jedes der weitgehend eigenständig gestalteten Kapitel stellt einen Algorithmus, eine Entwurfstechnik, ein Anwendungsgebiet oder ein verwandtes Thema vor. Algorithmen werden beschrieben und in Pseudocode entworfen, der für jeden lesbar sein sollte, der schon selbst ein wenig programmiert hat. Zahlreiche Abbildungen verdeutlichen, wie die Algorithmen arbeiten. Ebenfalls angesprochen werden Belange der Implementierung und andere technische Fragen, wobei, da Effizienz als Entwurfskriterium betont wird, die Ausführungen eine sorgfältige Analyse der Laufzeiten der Programme mit ein schließen. Über 1000 Übungen und Problemstellungen und ein umfangreiches Quellen- und Literaturverzeichnis komplettieren das Lehrbuch, dass durch das ganze Studium, aber auch noch danach als mathematisches Nachschlagewerk oder als technisches Handbuch nützlich ist. Für die dritte Auflage wurde das gesamte Buch aktualisiert. Die Änderungen sind vielfältig und umfassen insbesondere neue Kapitel, überarbeiteten Pseudocode, didaktische Verbesserungen und einen lebhafteren Schreibstil. So wurden etwa - neue Kapitel zu van-Emde-Boas-Bäume und mehrfädigen (engl.: multithreaded) Algorithmen aufgenommen, - das Kapitel zu Rekursionsgleichungen überarbeitet, sodass es nunmehr die Teile-und-Beherrsche-Methode besser abdeckt, - die Betrachtungen zu dynamischer Programmierung und Greedy-Algorithmen überarbeitet; Memoisation und der Begriff des Teilproblem-Graphen als eine Möglichkeit, die Laufzeit eines auf dynamischer Programmierung beruhender Algorithmus zu verstehen, werden eingeführt. - 100 neue Übungsaufgaben und 28 neue Problemstellungen ergänzt. Umfangreiches Dozentenmaterial (auf englisch) ist über die Website des US-Verlags verfügbar.

Liability for Crimes Involving Artificial Intelligence Systems

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Author: Gabriel Hallevy

Publisher: Springer

ISBN: 3319101242

Category: Law

Page: 257

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The book develops a general legal theory concerning the liability for offenses involving artificial intelligence systems. The involvement of the artificial intelligence systems in these offenses may be as perpetrators, accomplices or mere instruments. The general legal theory proposed in this book is based on the current criminal law in most modern legal systems. In most modern countries, unmanned vehicles, sophisticated surgical systems, industrial computing systems, trading algorithms and other artificial intelligence systems are commonly used for both industrial and personal purposes. The question of legal liability arises when something goes wrong, e.g. the unmanned vehicle is involved in a car accident, the surgical system is involved in a surgical error or the trading algorithm is involved in fraud, etc. Who is to be held liable for these offenses: the manufacturer, the programmer, the user, or, perhaps, the artificial intelligence system itself? The concept of liability for crimes involving artificial intelligence systems has not yet been widely researched. Advanced technologies are forcing society to face new challenges, both technical and legal. The idea of liability in the specific context of artificial intelligence systems is one such challenge that should be thoroughly explored.

Artificial Intelligence and the Future of Defense

Strategic Implications For Small- and Medium-Sized Force Providers

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Author: Stephan De Spiegeleire,Matthijs Maas,Tim Sweijs

Publisher: The Hague Centre for Strategic Studies

ISBN: 9492102544

Category:

Page: 140

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Artificial intelligence (AI) is on everybody’s minds these days. Most of the world’s leading companies are making massive investments in it. Governments are scrambling to catch up. Every single one of us who uses Google Search or any of the new digital assistants on our smartphones has witnessed first-hand how quickly these developments now go. Many analysts foresee truly disruptive changes in education, employment, health, knowledge generation, mobility, etc. But what will AI mean for defense and security? In a new study HCSS offers a unique perspective on this question. Most studies to date quickly jump from AI to autonomous (mostly weapon) systems. They anticipate future armed forces that mostly resemble today’s armed forces, engaging in fairly similar types of activities with a still primarily industrial-kinetic capability bundle that would increasingly be AI-augmented. The authors of this study argue that AI may have a far more transformational impact on defense and security whereby new incarnations of ‘armed force’ start doing different things in novel ways. The report sketches a much broader option space within which defense and security organizations (DSOs) may wish to invest in successive generations of AI technologies. It suggests that some of the most promising investment opportunities to start generating the sustainable security effects that our polities, societies and economies expect may lie in in the realms of prevention and resilience. Also in those areas any large-scale application of AI will have to result from a preliminary open-minded (on all sides) public debate on its legal, ethical and privacy implications. The authors submit, however, that such a debate would be more fruitful than the current heated discussions about ‘killer drones’ or robots. Finally, the study suggests that the advent of artificial super-intelligence (i.e. AI that is superior across the board to human intelligence), which many experts now put firmly within the longer-term planning horizons of our DSOs, presents us with unprecedented risks but also opportunities that we have to start to explore. The report contains an overview of the role that ‘intelligence’ - the computational part of the ability to achieve goals in the world - has played in defense and security throughout human history; a primer on AI (what it is, where it comes from and where it stands today - in both civilian and military contexts); a discussion of the broad option space for DSOs it opens up; 12 illustrative use cases across that option space; and a set of recommendations for - especially - small- and medium sized defense and security organizations.

Leben 3.0

Mensch sein im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

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Author: Max Tegmark

Publisher: Ullstein Buchverlage

ISBN: 3843716706

Category: Social Science

Page: 528

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Die Nobelpreis-Schmiede Massachusetts Institute of Technology ist der bedeutendste technologische Think Tank der USA. Dort arbeitet Professor Max Tegmark mit den weltweit führenden Entwicklern künstlicher Intelligenz zusammen, die ihm exklusive Einblicke in ihre Labors gewähren. Die Erkenntnisse, die er daraus zieht, sind atemberaubend und zutiefst verstörend zugleich. Neigt sich die Ära der Menschen dem Ende zu? Der Physikprofessor Max Tegmark zeigt anhand der neusten Forschung, was die Menschheit erwartet. Hier eine Auswahl möglicher Szenarien: - Eroberer: Künstliche Intelligenz übernimmt die Macht und entledigt sich der Menschheit mit Methoden, die wir noch nicht einmal verstehen. - Der versklavte Gott: Die Menschen bemächtigen sich einer superintelligenten künstlichen Intelligenz und nutzen sie, um Hochtechnologien herzustellen. - Umkehr: Der technologische Fortschritt wird radikal unterbunden und wir kehren zu einer prä-technologischen Gesellschaft im Stil der Amish zurück. - Selbstzerstörung: Superintelligenz wird nicht erreicht, weil sich die Menschheit vorher nuklear oder anders selbst vernichtet. - Egalitäres Utopia: Es gibt weder Superintelligenz noch Besitz, Menschen und kybernetische Organismen existieren friedlich nebeneinander. Max Tegmark bietet kluge und fundierte Zukunftsszenarien basierend auf seinen exklusiven Einblicken in die aktuelle Forschung zur künstlichen Intelligenz.

Struktur Und Interpretation Von Computerprogrammen/ Structure and Interpretation of Computer Programs

Eine Informatik-einfhrung/ a Computer Science Introduction

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Author: Harold Abelson,Julie Sussman,Gerald Jay Sussman

Publisher: Springer

ISBN: 9783540423423

Category: Computers

Page: 682

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Die Übersetzung der bewährten Einführung in die Informatik, entstanden am Massachusetts Institute of Technology (MIT), wird seit Jahren erfolgreich in der Lehre eingesetzt. Schritt für Schritt werden Konstruktion und Abstraktion von Daten und Prozeduren dargestellt. Von der Modularisierung bis zum Problemlösen mit Registermaschinen werden verschiedene Programmierparadigmen entwickelt und die effektive Handhabung von Komplexität gezeigt. Als Programmiersprache wird SCHEME verwendet, ein Dialekt von LISP. Alle Programme laufen in jeder dem IEEE-Standard entsprechenden SCHEME-Implementierung.

Risikobeurteilung von Bilanzmanipulationen

Eine empirische Analyse

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Author: Andreas Schiel

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3834935360

Category: Business & Economics

Page: 279

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Die Risikobeurteilung von Bilanzmanipulationen ist eine der schwierigsten Aufgaben der gesetzlichen Jahresabschlussprüfung, die in hohem Maß mit prüferischem Ermessen verbunden ist. Andreas Schiel entwickelt prototypisch ein wissensbasiertes System, mit dessen Hilfe das Manipulationsrisiko zuverlässiger als bisher möglich beurteilt werden kann. Auf der Basis einer empirischen Studie unter deutschen Wirtschaftsprüfern sammelt der Autor vorhandenes Wissen über die Risikobeurteilung von Bilanzmanipulationen in der Prüfungspraxis und bereitet dieses systematisch auf.

Die Wissenschaften vom Künstlichen

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Author: Herbert A. Simon

Publisher: Springer

ISBN: 9783709193839

Category: Computers

Page: 241

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Die Wissenschaften vom Künstlichen von Herbert A. Simon gilt seit dem Erscheinen der ersten Ausgabe im Jahr 1969 als "Klassiker" der Literatur zum Thema Künstliche Intelligenz. Simon hat zusammen mit den Computerwissenschaftlern Allen Newell, Marvin Minsky und John McCarthy Mitte der fünfziger Jahre das so bezeichnete - von Alan Turing antizipierte - Forschungsgebiet der Computerwissenschaft und der Psychologie ins Leben gerufen. Seine herausragende, allgemeinverständliche Darstellung von Grundüberlegungen und philosophischen Aspekten der Künstlichen Intelligenz ist heute aktueller denn je, nicht nur wegen der ständig zunehmenden Bedeutung der Forschung und Entwicklung auf diesem Gebiet, sondern auch aufgrund des verbreiteten Mangels an Grundkenntnissen für eine kritische Auseinandersetzung mit der Künstlichen Intelligenz.

Encyclopedia of Computer Science and Technology

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Author: Phillip A. Laplante

Publisher: CRC Press

ISBN: 1351652494

Category: Computers

Page: 1500

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With breadth and depth of coverage, the Encyclopedia of Computer Science and Technology, Second Edition has a multi-disciplinary scope, drawing together comprehensive coverage of the inter-related aspects of computer science and technology. The topics covered in this encyclopedia include: General and reference Hardware Computer systems organization Networks Software and its engineering Theory of computation Mathematics of computing Information systems Security and privacy Human-centered computing Computing methodologies Applied computing Professional issues Leading figures in the history of computer science The encyclopedia is structured according to the ACM Computing Classification System (CCS), first published in 1988 but subsequently revised in 2012. This classification system is the most comprehensive and is considered the de facto ontological framework for the computing field. The encyclopedia brings together the information and historical context that students, practicing professionals, researchers, and academicians need to have a strong and solid foundation in all aspects of computer science and technology.

Programmieren in Prolog

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Author: William F. Clocksin,Christopher S. Mellish

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642711219

Category: Computers

Page: 331

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Prolog, die wohl bedeutendste Programmiersprache der Künstlichen Intelligenz, hat eine einzigartige Verbreitung und Beliebtheit erreicht und gilt als Basis für eine ganze neue Generation von Programmiersprachen und -systemen. Der vorliegenden deutschen Übersetzung des Standardwerks Programming in Prolog liegt die dritte Auflage der englischen Fassung zugrunde. Das Buch ist sowohl Lehrbuch als auch Nachschlagewerk und für alle geeignet, die Prolog als Programmiersprache für die Praxis erlernen und benutzen wollen. Zahlreiche Beispiele zeigen, wie nützliche Programme mit heutigen Prolog-Systemen geschrieben werden können. Die Autoren konzentrieren sich auf den "Kern" von Prolog; alle Beispiele entsprechen diesem Standard und laufen auf den verbreitetsten Prolog-Implementierungen. Zu einigen Implementierungen sind im Anhang Hinweise auf Besonderheiten enthalten.

Künstliche Intelligenz

ein moderner Ansatz

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Author: Stuart J. Russell,Stuart Russell,Peter Norvig

Publisher: N.A

ISBN: 9783827370891

Category:

Page: 1327

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Wilhelm Schickard, 1592-1635

Astronom, Geograph, Orientalist, Erfinder d. Rechenmaschine

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Author: Friedrich Seck

Publisher: Franz Steiner Verlag

ISBN: 9783169397723

Category: Astronomers

Page: 422

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Die Zukunft der Intelligenz

wie das Gehirn funktioniert, und was Computer davon lernen können

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Author: Jeff Hawkins

Publisher: N.A

ISBN: 9783499621673

Category:

Page: 315

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Modeling Techniques in Predictive Analytics

Business Problems and Solutions with R, Revised and Expanded Edition

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Author: Thomas W. Miller

Publisher: FT Press

ISBN: 0133886190

Category: Computers

Page: 384

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To succeed with predictive analytics, you must understand it on three levels: Strategy and management Methods and models Technology and code This up-to-the-minute reference thoroughly covers all three categories. Now fully updated, this uniquely accessible book will help you use predictive analytics to solve real business problems and drive real competitive advantage. If you’re new to the discipline, it will give you the strong foundation you need to get accurate, actionable results. If you’re already a modeler, programmer, or manager, it will teach you crucial skills you don’t yet have. Unlike competitive books, this guide illuminates the discipline through realistic vignettes and intuitive data visualizations–not complex math. Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, guides you through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective R code, interpreting results, and more. Every chapter focuses on one of today’s key applications for predictive analytics, delivering skills and knowledge to put models to work–and maximize their value. Reflecting extensive student and instructor feedback, this edition adds five classroom-tested case studies, updates all code for new versions of R, explains code behavior more clearly and completely, and covers modern data science methods even more effectively. All data sets, extensive R code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller If you want to make the most of predictive analytics, data science, and big data, this is the book for you. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, appealing to managers, analysts, programmers, and students alike. Miller addresses multiple business cases and challenges, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and spatio-temporal data. You’ll learn why each problem matters, what data are relevant, and how to explore the data you’ve identified. Miller guides you through conceptually modeling each data set with words and figures; and then modeling it again with realistic R programs that deliver actionable insights. You’ll walk through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, mastering best practices for improving out-of-sample predictive performance. Throughout, Miller employs data visualization and statistical graphics to help you explore data, present models, and evaluate performance. This edition adds five new case studies, updates all code for the newest versions of R, adds more commenting to clarify how the code works, and offers a more detailed and up-to-date primer on data science methods. Gain powerful, actionable, profitable insights about: Advertising and promotion Consumer preference and choice Market baskets and related purchases Economic forecasting Operations management Unstructured text and language Customer sentiment Brand and price Sports team performance And much more

Web and Network Data Science

Modeling Techniques in Predictive Analytics

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Author: Thomas W. Miller

Publisher: FT Press

ISBN: 0133887642

Category: Computers

Page: 384

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Master modern web and network data modeling: both theory and applications. In Web and Network Data Science, a top faculty member of Northwestern University’s prestigious analytics program presents the first fully-integrated treatment of both the business and academic elements of web and network modeling for predictive analytics. Some books in this field focus either entirely on business issues (e.g., Google Analytics and SEO); others are strictly academic (covering topics such as sociology, complexity theory, ecology, applied physics, and economics). This text gives today's managers and students what they really need: integrated coverage of concepts, principles, and theory in the context of real-world applications. Building on his pioneering Web Analytics course at Northwestern University, Thomas W. Miller covers usability testing, Web site performance, usage analysis, social media platforms, search engine optimization (SEO), and many other topics. He balances this practical coverage with accessible and up-to-date introductions to both social network analysis and network science, demonstrating how these disciplines can be used to solve real business problems.

Modeling Techniques in Predictive Analytics with Python and R

A Guide to Data Science

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Author: Thomas W. Miller

Publisher: FT Press

ISBN: 013389214X

Category: Computers

Page: 448

View: 6186

Master predictive analytics, from start to finish Start with strategy and management Master methods and build models Transform your models into highly-effective code—in both Python and R This one-of-a-kind book will help you use predictive analytics, Python, and R to solve real business problems and drive real competitive advantage. You’ll master predictive analytics through realistic case studies, intuitive data visualizations, and up-to-date code for both Python and R—not complex math. Step by step, you’ll walk through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective Python and R code, interpreting results, and more. Each chapter focuses on one of today’s key applications for predictive analytics, delivering skills and knowledge to put models to work—and maximize their value. Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, addresses everything you need to succeed: strategy and management, methods and models, and technology and code. If you’re new to predictive analytics, you’ll gain a strong foundation for achieving accurate, actionable results. If you’re already working in the field, you’ll master powerful new skills. If you’re familiar with either Python or R, you’ll discover how these languages complement each other, enabling you to do even more. All data sets, extensive Python and R code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller/ Python and R offer immense power in predictive analytics, data science, and big data. This book will help you leverage that power to solve real business problems, and drive real competitive advantage. Thomas W. Miller’s unique balanced approach combines business context and quantitative tools, illuminating each technique with carefully explained code for the latest versions of Python and R. If you’re new to predictive analytics, Miller gives you a strong foundation for achieving accurate, actionable results. If you’re already a modeler, programmer, or manager, you’ll learn crucial skills you don’t already have. Using Python and R, Miller addresses multiple business challenges, including segmentation, brand positioning, product choice modeling, pricing research, finance, sports, text analytics, sentiment analysis, and social network analysis. He illuminates the use of cross-sectional data, time series, spatial, and spatio-temporal data. You’ll learn why each problem matters, what data are relevant, and how to explore the data you’ve identified. Miller guides you through conceptually modeling each data set with words and figures; and then modeling it again with realistic code that delivers actionable insights. You’ll walk through model construction, explanatory variable subset selection, and validation, mastering best practices for improving out-of-sample predictive performance. Miller employs data visualization and statistical graphics to help you explore data, present models, and evaluate performance. Appendices include five complete case studies, and a detailed primer on modern data science methods. Use Python and R to gain powerful, actionable, profitable insights about: Advertising and promotion Consumer preference and choice Market baskets and related purchases Economic forecasting Operations management Unstructured text and language Customer sentiment Brand and price Sports team performance And much more

Principia mathematica

Vorwort und Einleitungen

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Author: Alfred North Whitehead,Bertrand Russell

Publisher: N.A

ISBN: 9783518281932

Category: Mathematische Logik

Page: 167

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Intelligenzprüfungen an Menschenaffen

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Author: Wolfgang Köhler

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642475744

Category: Science

Page: 196

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Dieser Buchtitel ist Teil des Digitalisierungsprojekts Springer Book Archives mit Publikationen, die seit den Anfängen des Verlags von 1842 erschienen sind. Der Verlag stellt mit diesem Archiv Quellen für die historische wie auch die disziplingeschichtliche Forschung zur Verfügung, die jeweils im historischen Kontext betrachtet werden müssen. Dieser Titel erschien in der Zeit vor 1945 und wird daher in seiner zeittypischen politisch-ideologischen Ausrichtung vom Verlag nicht beworben.