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Lernende Roboter

Aspekte maschinellen Lernens

  • Rüdiger Dillmann

Part of the Fachberichte Messen · Steuern · Regeln book series (FACHBERICHTE, volume 15)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-VI
  2. Rüdiger Dillmann
    Pages 1-7
  3. Rüdiger Dillmann
    Pages 18-25
  4. Rüdiger Dillmann
    Pages 26-36
  5. Rüdiger Dillmann
    Pages 37-52
  6. Rüdiger Dillmann
    Pages 53-67
  7. Rüdiger Dillmann
    Pages 68-75
  8. Rüdiger Dillmann
    Pages 76-97
  9. Rüdiger Dillmann
    Pages 98-105
  10. Rüdiger Dillmann
    Pages 106-114
  11. Rüdiger Dillmann
    Pages 132-133
  12. Rüdiger Dillmann
    Pages 134-145

About this book

Introduction

Lernende Roboter behandelt Methoden und Lernstrategien der Künstlichen Intelligenz (KI) im Hinblick auf deren Anwendungen in der Robotik. Mehrere Lernschemata werden beschrieben. Lernen wird als das Hinzufügen neuen Wissens zu bestehendem Grundwissen und deren Wechselwirkung verstanden. Verschiedene Formen der Wissensaneignung werden besprochen. Die Lernziele entsprechen dem breiten Spektrum der Anforderungen; der behandelte Stoff reicht vom direkt implementierten Wissen bis hin zur Deutung von Wirkzusammenhängen zwischen durchgeführten Aktionen und sensorisch erfaßten Merkmalen. Ziel des Buches ist eine Diskussion des Einsatzes von Lernstrategien für zukünftige, intelligente und autonome Robotersysteme. Es bietet in konzentrierter Form einen Überblick über das Gebiet, aufbereitet für den Einsatz in der Robotik.

Keywords

Fuzzy Fuzzy-Logik Handel Modell Netzwerk Planung Roboter Robotersteuerung Robotik Sensor Simulation Systeme Verfahren autonom autonome Roboter

Authors and affiliations

  • Rüdiger Dillmann
    • 1
  1. 1.Institut für Prozeßrechentechnik und RobotikUniversität KarslruheKarlsruhe 1Germany

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-3-642-83409-7
  • Copyright Information Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1988
  • Publisher Name Springer, Berlin, Heidelberg
  • eBook Packages Springer Book Archive
  • Print ISBN 978-3-540-19079-0
  • Online ISBN 978-3-642-83409-7
  • Series Print ISSN 0172-5203
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