Beschreibung:
Neuronale Netze sind Nachbildungen des Gehirns auf dem Computer, die bei Entscheidungen eingesetzt werden, die eigentlich ein Mensch treffen sollte, wo aber ein Mensch zu langsam oder sein Einsatz zu teuer ist. Das Buch hier führt in neuronale Netze ein; beim Leser werden nur Kenntnisse in Schulmathematik vorausgesetzt. Es ist somit gut vergleichbar mit T. Rashid, bei dem allerdings Beispielprogramme in Python und nicht wie hier in Java umgesetzt sind. Als methodische Einführung auf Hochschulniveau ist auf "Computational intelligence" zu verweisen. Der Autor beginnt mit der Frühzeit der neuronalen Netze (hebbsche Formel, Perzeptron, Hopfield-Netz und kommt dann über die Grundlagen eines bidirektionalen Assoziativspeichers zum aktuellen Backpropagation-Netz. Anschliessend stellt er Anwendungsbeispiele vor (von besonderem Interesse wohl hier die Unterstützung der Kaufentscheidung für einen PC) und gibt Hinweise zur Programmierung. Die Beispiele (Code-Download aus dem Internet) zeigen auf dem eigenen PC sehr gut, wie neuronale Netze auf unterschiedliche Ansprüche reagieren