Maschinelles Lernen

Modellierung von Lernen mit Maschinen

I: Aufbau bereichsspezifischer Schemata.
Visuelles Lernen mit neuronalen Netzen.
Zur Diagnose und Modellierung von Wissensveränderungen im Rahmen einer Stocksituationstheorie.
Das HALMOR System: Unterstützung der geometrischen Bahnplanung für einen autonomen, mobilen Roboter durch Verfahren des Maschinellen Lernens.
II: Schemaanwendung im Lernprozeß.
Ein Simulationsmodell für das Lösung rekursiver Programmierprobleme.
Lernen von Hornklauseln mit Programmierschemata.
Analogien in einem fallbasierten Lernmodell.
Ill: Lernen bereichsspezifischer Heuristiken.
Lernen von abkürzungsorientiertem diagnostischen Problemlösen.
Das Erlernen einer Programmiersprache: Wissenserwerb aus Texten, Beispielen und komplexen Programmen.
Kognitive Modellierung von Text-, Situations- und mathematischem Verständnis beim Lösen von Textaufgaben.
Namensregister.