Genetische KI: Algorithmen, Theorie und computergestützte Entwicklung
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Genetische KI erforscht, wie evolutionäre Prinzipien digitale Intelligenz formen. Teil I zeichnet die Wurzeln von Darwin bis Turing nach und erklärt, wie Populationen, Fitness und Genotyp-Phänotyp-Zuordnungen den konzeptionellen Kern bilden. In Teil II wird das wichtigste algorithmische Instrumentarium vorgestellt: Genetische Algorithmen für die kombinatorische Suche, Evolutionsstrategien für die kontinuierliche Optimierung, Genetische Programmierung für die Entwicklung von Code und andere Paradigmen wie Evolutionäre Programmierung, Differentielle Evolution und multimodale oder multikriterielle Optimierung. Teil III konzentriert sich auf praktische Anwendungen wie Neuroevolution für sich entwickelnde neuronale Netze, evolutionäre Robotik für anpassungsfähige verkörperte Agenten, Entwicklungssysteme für generative Komplexität, interaktive evolutionäre Berechnung, die durch menschliche Präferenzen gesteuert wird, und Methoden der Qualitätsvielfalt, die eine ergebnisoffene Erforschung ermöglichen. Teil IV befasst sich mit den theoretischen Grundlagen und großmaßstäblichen Implementierungen, die effiziente evolutionäre Berechnungen unterstützen. Teil V wirft einen Blick in die Zukunft und befasst sich mit neu entstehenden Fähigkeiten und den ethischen Implikationen von sich selbst entwickelnden autonomen Systemen.
Genetische KI erforscht, wie evolutionäre Prinzipien digitale Intelligenz formen. Teil I zeichnet die Wurzeln von Darwin bis Turing nach und erklärt, wie Populationen, Fitness und Genotyp-Phänotyp-Zuordnungen den konzeptionellen Kern bilden. In Teil II wird das wichtigste algorithmische Instrumentarium vorgestellt: Genetische Algorithmen für die kombinatorische Suche, Evolutionsstrategien für die kontinuierliche Optimierung, Genetische Programmierung für die Entwicklung von Code und andere Paradigmen wie Evolutionäre Programmierung, Differentielle Evolution und multimodale oder multikriterielle Optimierung. Teil III konzentriert sich auf praktische Anwendungen wie Neuroevolution für sich entwickelnde neuronale Netze, evolutionäre Robotik für anpassungsfähige verkörperte Agenten, Entwicklungssysteme für generative Komplexität, interaktive evolutionäre Berechnung, die durch menschliche Präferenzen gesteuert wird, und Methoden der Qualitätsvielfalt, die eine ergebnisoffene Erforschung ermöglichen. Teil IV befasst sich mit den theoretischen Grundlagen und großmaßstäblichen Implementierungen, die effiziente evolutionäre Berechnungen unterstützen. Teil V wirft einen Blick in die Zukunft und befasst sich mit neu entstehenden Fähigkeiten und den ethischen Implikationen von sich selbst entwickelnden autonomen Systemen.
AmazonPages: 160, Paperback, Verlag Unser Wissen
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