Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
Lernen Sie in diesem Lehrbuch verschiedene Methoden wissensbasierter Systeme kennen

Intelligente Computersysteme sind in Zeiten der Digitalisierung ein wesentlicher Bestandteil der Gesellschaft. Es ist ihre Aufgabe, Wissen in jeglicher Form darzustellen und zu verarbeiten. Dieses Lehrbuch von Christoph Beierle und Gabriele Kern befasst sich mit unterschiedlichen Methoden wissensbasierter Systeme.

Die überarbeitete sechste Auflage des Werkes umfasst 14 Kapitel, die sich unter anderem mit folgenden Themen befassen:

· Einleitung

· Wissensbasierte Systeme im Überblick

· Logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz

· Regelbasierte Systeme

· Maschinelles Lernen

· Fallbasiertes Schließen

· Truth Maintenance-Systeme

· Default-Logiken

· Logisches Programmieren und Antwortmengen

· Argumentation

· Aktionen und Planen

· Agenten

· Quantitative Methoden I – Probabilistische Netzwerke

· Quantitative Methoden II – Dempster-Shafer-Theorie, Fuzzy-Theorie und Possibilistik

Neben der Künstlichen Intelligenz ist außerdem die logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz von zentraler Bedeutung in diesem Lehrbuch über die Methoden der künstlichen Intelligenz. Dazu bereiten die Autoren den Inhalt anschaulich und leicht verständlich auf und machen das kompakte Nachschlagewerk so zu einer absoluten Empfehlung für das Selbststudium und als Begleittext für entsprechende Vorlesungen.

Erfahren Sie mehr über die aktuellen Entwicklungen

Das Lehrbuch erklärt Ihnen nicht nur die Grundlagen (z. B. Algorithmen) zu verschiedenen Methoden wissensbasierter Systeme. Es zeigt Ihnen zudem die Funktionen eingebetteter Systeme und kristallisiert die Notwendigkeit Künstlicher Intelligenzen heraus. Die Autoren befassen sich sowohl mit den Stärken als auch mit den Schwächen der heutigen Technik, um Ihnen mit diesem Lehrbuch ein kritisches Verständnis für die Methoden wissensbasierter Systeme zu vermitteln.

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Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
Lernen Sie in diesem Lehrbuch verschiedene Methoden wissensbasierter Systeme kennen

Intelligente Computersysteme sind in Zeiten der Digitalisierung ein wesentlicher Bestandteil der Gesellschaft. Es ist ihre Aufgabe, Wissen in jeglicher Form darzustellen und zu verarbeiten. Dieses Lehrbuch von Christoph Beierle und Gabriele Kern befasst sich mit unterschiedlichen Methoden wissensbasierter Systeme.

Die überarbeitete sechste Auflage des Werkes umfasst 14 Kapitel, die sich unter anderem mit folgenden Themen befassen:

· Einleitung

· Wissensbasierte Systeme im Überblick

· Logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz

· Regelbasierte Systeme

· Maschinelles Lernen

· Fallbasiertes Schließen

· Truth Maintenance-Systeme

· Default-Logiken

· Logisches Programmieren und Antwortmengen

· Argumentation

· Aktionen und Planen

· Agenten

· Quantitative Methoden I – Probabilistische Netzwerke

· Quantitative Methoden II – Dempster-Shafer-Theorie, Fuzzy-Theorie und Possibilistik

Neben der Künstlichen Intelligenz ist außerdem die logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz von zentraler Bedeutung in diesem Lehrbuch über die Methoden der künstlichen Intelligenz. Dazu bereiten die Autoren den Inhalt anschaulich und leicht verständlich auf und machen das kompakte Nachschlagewerk so zu einer absoluten Empfehlung für das Selbststudium und als Begleittext für entsprechende Vorlesungen.

Erfahren Sie mehr über die aktuellen Entwicklungen

Das Lehrbuch erklärt Ihnen nicht nur die Grundlagen (z. B. Algorithmen) zu verschiedenen Methoden wissensbasierter Systeme. Es zeigt Ihnen zudem die Funktionen eingebetteter Systeme und kristallisiert die Notwendigkeit Künstlicher Intelligenzen heraus. Die Autoren befassen sich sowohl mit den Stärken als auch mit den Schwächen der heutigen Technik, um Ihnen mit diesem Lehrbuch ein kritisches Verständnis für die Methoden wissensbasierter Systeme zu vermitteln.

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Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen

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Paperback(6., überarb. Auflage 2019)

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Lernen Sie in diesem Lehrbuch verschiedene Methoden wissensbasierter Systeme kennen

Intelligente Computersysteme sind in Zeiten der Digitalisierung ein wesentlicher Bestandteil der Gesellschaft. Es ist ihre Aufgabe, Wissen in jeglicher Form darzustellen und zu verarbeiten. Dieses Lehrbuch von Christoph Beierle und Gabriele Kern befasst sich mit unterschiedlichen Methoden wissensbasierter Systeme.

Die überarbeitete sechste Auflage des Werkes umfasst 14 Kapitel, die sich unter anderem mit folgenden Themen befassen:

· Einleitung

· Wissensbasierte Systeme im Überblick

· Logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz

· Regelbasierte Systeme

· Maschinelles Lernen

· Fallbasiertes Schließen

· Truth Maintenance-Systeme

· Default-Logiken

· Logisches Programmieren und Antwortmengen

· Argumentation

· Aktionen und Planen

· Agenten

· Quantitative Methoden I – Probabilistische Netzwerke

· Quantitative Methoden II – Dempster-Shafer-Theorie, Fuzzy-Theorie und Possibilistik

Neben der Künstlichen Intelligenz ist außerdem die logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz von zentraler Bedeutung in diesem Lehrbuch über die Methoden der künstlichen Intelligenz. Dazu bereiten die Autoren den Inhalt anschaulich und leicht verständlich auf und machen das kompakte Nachschlagewerk so zu einer absoluten Empfehlung für das Selbststudium und als Begleittext für entsprechende Vorlesungen.

Erfahren Sie mehr über die aktuellen Entwicklungen

Das Lehrbuch erklärt Ihnen nicht nur die Grundlagen (z. B. Algorithmen) zu verschiedenen Methoden wissensbasierter Systeme. Es zeigt Ihnen zudem die Funktionen eingebetteter Systeme und kristallisiert die Notwendigkeit Künstlicher Intelligenzen heraus. Die Autoren befassen sich sowohl mit den Stärken als auch mit den Schwächen der heutigen Technik, um Ihnen mit diesem Lehrbuch ein kritisches Verständnis für die Methoden wissensbasierter Systeme zu vermitteln.


Product Details

ISBN-13: 9783658270834
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Publication date: 08/06/2019
Series: Computational Intelligence
Edition description: 6., überarb. Auflage 2019
Pages: 564
Product dimensions: 6.61(w) x 9.45(h) x (d)
Language: German

About the Author

Prof. Dr. Christoph Beierle ist Universitätsprofessor für Informatik/Wissensbasierte Systeme an der FernUniversität in Hagen.
Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner ist Universitätsprofessorin für Informatik/Information Engineering an der Universität Dortmund.

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Table of Contents

Wissensbasierte Systeme im Überblick.- Logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz.- Regelbasierte Systeme.- Maschinelles Lernen.- Fallbasiertes Schließen.- Truth Maintenance-Systeme.- Default-Logiken.- Logisches Programmieren und Antwortmengen.- Argumentation.- Aktionen und Planen.- Agenten.- Quantitative Methoden I - Probabilistische Netzwerke.- Quantitative Methoden II – Dempster-Shafer-Theorie, Fuzzy-Theorie und Possibilistik.- Wahrscheinlichkeit und Information.- Graphentheoretische Grundlagen.- Anwendungsbeispiele aus Medizin, Genetik und Wirtschaft

What People are Saying About This

From the Publisher

Stimmen den Vorauflagen:
"Ausgezeichneter Einstieg; viele wichtige Elemente wissensbasierter Systeme sind gelungen dargestellt."
Prof. Dr. Philipp Janetzke, FH Weihenstephan

"Sehr fundierte und gut verständliche Einführung in wissensbasierte Systeme; sehr zu empfehlen'!"
Prof. Dr. Karin Lunde, HS Ulm

"Das Buch ist für KI-Lehrveranstaltungen ausgezeichnet geeignet: schöne Beispiele, sehr viel Stoff auf weniger als 500 Seiten."
Prof. Dr. Siegfried Schönherr, HTWK Leipzig

"Formalsprachliche Präzision (hervorragend!); viele konkrete und detailreiche Beispiele, die das Verständnis erleichtern."
Prof. Dr. Stephan Zielewski, Uni Essen

"Alle behandelten Themen sind gut motiviert."
Prof. Dr. Jürgen Cleve, HS Wismar

"Das Buch gibt eine gute und durch ansprechende Beispiele gut verständliche Einführung in das Themengebiet, es behandelt alle aktuellen Fragen."
Prof. Dr. Thomas Wieland, FH Coburg

Preface

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