Authors:
- Wesentliche Methoden wissensbasierter Systeme in verständlicher und anschaulicher Darstellung
- Mit vielen praxisnahen Selbsttestaufgaben
- Online-Service mit ausführlichen Lösungen
Part of the book series: Computational Intelligence (CI)
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Table of contents (14 chapters)
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Front Matter
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Back Matter
About this book
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.
Reviews
"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
Authors and Affiliations
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Fakultät für Mathematik und Informatik, FernUniversität Hagen, Hagen, Germany
Christoph Beierle
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Fakultät für Informatik, Technische Universität Dortmund, Dortmund, Germany
Gabriele Kern-Isberner
About the authors
Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner ist Universitätsprofessorin für Informatik/Information Engineering an der Universität Dortmund.
Bibliographic Information
Book Title: Methoden wissensbasierter Systeme
Book Subtitle: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
Authors: Christoph Beierle, Gabriele Kern-Isberner
Series Title: Computational Intelligence
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-27084-1
Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)
Copyright Information: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019
Softcover ISBN: 978-3-658-27083-4Published: 12 August 2019
eBook ISBN: 978-3-658-27084-1Published: 06 August 2019
Series ISSN: 2522-0519
Series E-ISSN: 2522-0527
Edition Number: 6
Number of Pages: XVIII, 564
Number of Illustrations: 165 b/w illustrations
Topics: Data Mining and Knowledge Discovery, Coding and Information Theory