Methoden wissensbasierter Systeme (eBook, PDF) - Beierle, Christoph; Kern-Isberner, Gabriele
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  • Format: PDF


Von namhaften Professoren empfohlen: State-of-the-Art bietet das Buch zu diesem klassischen Bereich der Informatik. Die wesentlichen Methoden wissensbasierter Systeme werden verständlich und anschaulich dargestellt. Repräsentation und Verarbeitung sicheren und unsicheren Wissens in maschinellen Systemen stehen dabei im Mittelpunkt. Ein Online-Service mit ausführlichen Musterlösungen erleichtert das Lernen.…mehr

Produktbeschreibung
Von namhaften Professoren empfohlen: State-of-the-Art bietet das Buch zu diesem klassischen Bereich der Informatik. Die wesentlichen Methoden wissensbasierter Systeme werden verständlich und anschaulich dargestellt. Repräsentation und Verarbeitung sicheren und unsicheren Wissens in maschinellen Systemen stehen dabei im Mittelpunkt. Ein Online-Service mit ausführlichen Musterlösungen erleichtert das Lernen.

Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

  • Produktdetails
  • Verlag: Springer-Verlag GmbH
  • Seitenzahl: 564
  • Erscheinungstermin: 06.08.2019
  • Deutsch
  • ISBN-13: 9783658270841
  • Artikelnr.: 57625729
Autorenporträt
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.
Inhaltsangabe
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