Computational Intelligence (CI) bezeichnet ein Teilgebiet der K???nstlichen Intelligenz, das biologische inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. Evolution???re Algorithmen orientieren sich an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale L???sung. Die Fuzzy-Logik erm???glicht als unscharfe Logik eine kognitive Modellierung von Wissen und Inferenzprozessen. Neuronale Netze imitieren funktionale Aspekte des Gehirns f???r Aufgaben wie Klassifikation und ...
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Computational Intelligence (CI) bezeichnet ein Teilgebiet der K???nstlichen Intelligenz, das biologische inspirierte Modelle algorithmisch umsetzt. Evolution???re Algorithmen orientieren sich an der darwinistischen Evolution und suchen mit Hilfe von Crossover, Mutation und Selektion eine optimale L???sung. Die Fuzzy-Logik erm???glicht als unscharfe Logik eine kognitive Modellierung von Wissen und Inferenzprozessen. Neuronale Netze imitieren funktionale Aspekte des Gehirns f???r Aufgaben wie Klassifikation und Mustererkennung. Neuere Ans???tze der CI wie Reinforcement Learning erm???glichen, das Verhalten k???nstlicher Agenten in unbekannten Umgebungen zu steuern. Die Schwarmintelligenz modelliert Algorithmen, die auf Basis vieler einfacher Komponenten intelligente Leistungen vollf???hren. Zu guter Letzt l???sen k???nstliche Immunsysteme eine Reihe von Problemen, ???hnlich wie ihr biologisches Pendant. Ein kompakter und ???bersichtlicher mit vielen Beispielen gespickter Einstieg in die verschiedenen Verfahren der CI.
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