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Methoden wissensbasierter Systeme
Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
Langbeschreibung
Die Darstellung und Verarbeitung jeglicher Art von Wissen - ob sicher oder unsicher, vage, unvollständig oder sogar widersprüchlich - ist in der Künstlichen Intelligenz die zentrale Aufgabe intelligenter, wissensbasierter Systeme. Den Autoren ist es gelungen, die unterschiedlichen Methoden anschaulich zu präsentieren, so dass dieses Werk zum Selbststudium wie auch als Begleittext für entsprechende Vorlesungen geeignet ist.
Inhaltsverzeichnis
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
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.
ISBN-13:
9783658270841
Veröffentl:
2019
Seiten:
564
Autor:
Christoph Beierle
Serie:
Computational Intelligence
eBook Typ:
PDF
eBook Format:
EPUB
Kopierschutz:
1 - PDF Watermark
Sprache:
Deutsch
39,99 €*
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