AIMA: Artificial Intelligence: A Modern Approach – Projektdetails

Projektübersicht

Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA) ist ein maßgebliches Lehrbuch im Bereich der künstlichen Intelligenz, verfasst von Stuart J. Russell und Peter Norvig. Das Buch wird als "das weltweit beliebteste Lehrbuch für künstliche Intelligenz" bezeichnet und gilt als Standardlehrwerk im Bereich der KI.

Projektmerkmale

• Autorität: Das maßgeblichste und am weitesten verbreitete KI-Lehrbuch, das von über 1500 Schulen verwendet wird.
• Umfassend: Bis 2023 wird das Buch an über 1500 Universitäten weltweit verwendet und hat über 59.000 Zitationen bei Google Scholar.
• Anwendbarkeit: Das Buch richtet sich an Studenten im Grundstudium, kann aber auch auf Graduiertenebene verwendet werden.

Inhaltsstruktur der vierten Auflage

I. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

• Kapitel 1: Introduction (Einführung)
• Kapitel 2: Intelligent Agents (Intelligente Agenten)

II. Problemlösung

• Kapitel 3: Solving Problems by Searching (Problemlösung durch Suche)
• Kapitel 4: Search in Complex Environments (Suche in komplexen Umgebungen)
• Kapitel 5: Adversarial Search and Games (Adversarische Suche und Spiele)
• Kapitel 6: Constraint Satisfaction Problems (Constraint-Satisfaction-Probleme)

III. Wissen, Schlussfolgerung und Planung

• Kapitel 7: Logical Agents (Logische Agenten)
• Kapitel 8: First-Order Logic (Prädikatenlogik erster Stufe)
• Kapitel 9: Inference in First-Order Logic (Schlussfolgerung in der Prädikatenlogik erster Stufe)
• Kapitel 10: Knowledge Representation (Wissensrepräsentation)
• Kapitel 11: Automated Planning (Automatisierte Planung)

IV. Unsicheres Wissen und Schlussfolgerung

• Kapitel 12: Quantifying Uncertainty (Quantifizierung von Unsicherheit)
• Kapitel 13: Probabilistic Reasoning (Wahrscheinlichkeitsschlussfolgerung)
• Kapitel 14: Probabilistic Reasoning over Time (Wahrscheinlichkeitsschlussfolgerung über die Zeit)
• Kapitel 15: Probabilistic Programming (Wahrscheinlichkeitsprogrammierung)
• Kapitel 16: Making Simple Decisions (Einfache Entscheidungen treffen)
• Kapitel 17: Making Complex Decisions (Komplexe Entscheidungen treffen)
• Kapitel 18: Multiagent Decision Making (Multiagenten-Entscheidungsfindung)

V. Maschinelles Lernen

• Kapitel 19: Learning from Examples (Lernen aus Beispielen)
• Kapitel 20: Learning Probabilistic Models (Lernen probabilistischer Modelle)
• Kapitel 21: Deep Learning (Deep Learning)
• Kapitel 22: Reinforcement Learning (Verstärkungslernen)

VI. Kommunikation, Wahrnehmung und Handlung

• Kapitel 23: Natural Language Processing (Natürliche Sprachverarbeitung)
• Kapitel 24: Deep Learning for Natural Language Processing (Deep Learning für natürliche Sprachverarbeitung)
• Kapitel 25: Computer Vision (Computer Vision)
• Kapitel 26: Robotics (Robotik)

VII. Schlussfolgerung

• Kapitel 27: Philosophy, Ethics, and Safety of AI (Philosophie, Ethik und Sicherheit von KI)
• Kapitel 28: The Future of AI (Die Zukunft der KI)

Begleitende Ressourcen

Online-Ressourcen

• Offizielle Website: https://aima.cs.berkeley.edu/
• Übungsaufgaben: https://aimacode.github.io/aima-exercises/
• Code-Implementierung: https://github.com/aimacode

Code-Implementierung

Das Projekt bietet Algorithmusimplementierungen in verschiedenen Programmiersprachen:

• Python: aima-python
• Java: aima-java
• Common Lisp: aima-lisp
• JavaScript: aima-javascript

Lehrmaterialien

• Pseudocode: Bereitstellung von Algorithmus-Pseudocode im PDF-Format
• Diagramme: Bereitstellung aller Diagramme aus dem Buch im PDF-Format
• Lehrerressourcen: Eine spezielle Seite mit Lehrmaterialien für Lehrer
• Übungsantworten: Interaktives Online-Übungssystem

Versionsinformationen

• Vierte Auflage (2020): Neueste Version, einschließlich moderner KI-Technologien wie Deep Learning
• Dritte Auflage (2009): Klassische Version
• Zweite Auflage (2003): Frühe Version
• Erste Auflage (1995): Originalversion

Anwendungsbereich

Das Lehrbuch wird häufig verwendet für:

• KI-Kurse im Grundstudium
• KI-Kurse im Aufbaustudium
• Referenzmaterial für das Selbststudium von KI
• Referenzhandbuch für KI-Praktiker in der Industrie

Zusammenfassung der Merkmale

1. Theorie und Praxis kombiniert: Bietet sowohl theoretische Grundlagen als auch Code-Implementierungen
2. Umfassender Inhalt: Deckt alle wichtigen Bereiche der KI ab
3. Kontinuierliche Aktualisierung: Hält mit der Entwicklung der KI-Technologie Schritt
4. Lehrfreundlich: Bietet umfangreiche Lehrmaterialien und Übungsaufgaben
5. Mehrsprachige Unterstützung: Algorithmusimplementierungen unterstützen verschiedene Programmiersprachen