Methoden wissensbasierter Systeme [electronic resource] : Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen /
Beierle, Christoph.author.
Kern-Isberner, Gabriele.author.
Wissen - ob sicher oder unsicher - muss in wissensbasierten Systemen adäquat dargestellt und maschinell verarbeitet werden. 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. Die fünfte Auflage wurde überarbeitet und um den aktuellen Bereich der Argumentation erweitert. Praxisnahe Selbsttestaufgaben mit online zur Verfügung gestellten ausführlichen Lösungen erleichtern das Lernen. Inhalt Logikbasierte Wissensrepräsentation - Maschinelles Lernen und Data Mining - Fallbasiertes Schließen - Default-Logiken - Logisches Programmieren und Antwortmengen - Argumentation - Aktionen und Planen - Agenten - Probabilistische Netze - Anwendungsbeispiele aus Medizin, Genetik und Wirtschaft Zielgruppe Studierende der Informatik und verwandter Gebiete Autoren 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.
Bibliographic Level Mode of Issuance: Monograph
Logikbasierte Wissensrepräsentation -- Maschinelles Lernen und Data Mining -- Fallbasiertes Schließen -- Default-Logiken -- Logisches Programmieren und Antwortmengen -- Argumentation -- Aktionen und Planen -- Agenten -- Probabilistische Netze -- Anwendungsbeispiele aus Medizin, Genetik und Wirtschaft.
Wissen - ob sicher oder unsicher - muss in wissensbasierten Systemen adäquat dargestellt und maschinell verarbeitet werden. 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. Die fünfte Auflage wurde überarbeitet und um den aktuellen Bereich der Argumentation erweitert. Praxisnahe Selbsttestaufgaben mit online zur Verfügung gestellten ausführlichen Lösungen erleichtern das Lernen. Inhalt Logikbasierte Wissensrepräsentation - Maschinelles Lernen und Data Mining - Fallbasiertes Schließen - Default-Logiken - Logisches Programmieren und Antwortmengen - Argumentation - Aktionen und Planen - Agenten - Probabilistische Netze - Anwendungsbeispiele aus Medizin, Genetik und Wirtschaft Zielgruppe Studierende der Informatik und verwandter Gebiete Autoren 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.
Data mining.
Coding theory.
Information theory.
Data Mining and Knowledge Discovery.
Coding and Information Theory.