Maschinelles Lernen

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.