Synopses & Reviews
Synopsis
Ein wissensbasiertes System (WBS) ist ein intelligentes Informationssystem, in dem Wissen mit Methoden der Wissensrepr sentation und Wissensmodellierung abgebildet und nutzbar gemacht wird. Der Begriff wird h ufig synonym oder als Oberbegriff f r Expertensysteme gebraucht, er l sst sich aber auch allgemeiner f r alle auf Wissen basierenden Systeme fassen. Wissensbasierte Systeme k nnen als eine besondere Art von Programmiersystemen angesehen werden, mit denen eine neue vorteilhafte Programmiermethodologie m glich wird. Sie werden bevorzugt zur L sung von Problemen eingesetzt, die auf algorithmischem, imperativem Wege nur schwer realisierbar sind. Die Inferenzmaschine ist dabei ein Berechnungsmechanismus f r mit der Wissensbasis gegebene Programme. Durch die Eingabe von "Wissen" wird die Inferenzmaschine "programmiert". Das Wissen wird deklarativ repr sentiert. Es besteht aus Faktenwissen ( hnlich den Daten in einer herk mmlichen Datenbank) als auch Regelwissen, zum Beispiel in Form von Produktionsregeln ("wenn ..., dann ..."), die symbolisch vorliegen. Zu den wissensbasierten Systemen geh ren Regelbasierte Systeme, Expertensysteme und Software-Agenten Ein wissenbasiertes System ist leichter zu verstehen, weil es gen gt, die voneinander unabh ngigen, berschaubaren Wissenseinheiten zu verstehen, leichter korrigierbar, weil es gen gt, die Richtigkeit der einzelnen Wissenseinheiten zu berpr fen und diese gegebenenfalls zu ndern, leichter entsprechend dem wachsenden Kenntnisstand zu aktualisieren, insbesondere bei sehr diffusen Sachgebieten. In den allermeisten F llen sind Expertensysteme wissenbasierte Systeme, auch wenn diese rein theoretisch nach anderen Prinzipien entwickelt sein k nnten. Es ist jedoch nicht jedes wissenbasierte System schon ein Expertensystem. Hierzu bedarf es einiger zus tzlicher Komponenten, die das Gesamtsystem ber die F higkeit zum Probleml sen hinaus mit solchen Nutzungseigenschaften ausstatten, dass damit tats chlich ein Experte ersetzt werden kann.
Synopsis
Wissensbasierte Systeme im berblick - Logikbasierte Wissensrepr sentation und Inferenz - Regelbasierte Systeme - Maschinelles Lernen - Fallbasiertes Schlie en - 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
Synopsis
Von namhaften Professoren empfohlen: State-of-the-Art bietet das Buch zu diesem klassischen Bereich der Informatik. Die wesentlichen Methoden wissensbasierter Systeme werden verst ndlich und anschaulich dargestellt. Repr sentation und Verarbeitung sicheren und unsicheren Wissens in maschinellen Systemen stehen dabei im Mittelpunkt. Ein Online-Service mit ausf hrlichen Musterl sungen erleichtert das Lernen.
Synopsis
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 berarbeitete sechste Auflage des Werkes umfasst 14 Kapitel, die sich unter anderem mit folgenden Themen befassen:
- Einleitung
- Wissensbasierte Systeme im berblick
- Logikbasierte Wissensrepr sentation und Inferenz
- Regelbasierte Systeme
- Maschinelles Lernen
- Fallbasiertes Schlie en
- 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 K nstlichen Intelligenz ist au erdem die logikbasierte Wissensrepr sentation und Inferenz von zentraler Bedeutung in diesem Lehrbuch ber die Methoden der k nstlichen Intelligenz. Dazu bereiten die Autoren den Inhalt anschaulich und leicht verst ndlich auf und machen das kompakte Nachschlagewerk so zu einer absoluten Empfehlung f r das Selbststudium und als Begleittext f r entsprechende Vorlesungen.
Erfahren Sie mehr ber die aktuellen Entwicklungen
Das Lehrbuch erkl rt 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 K nstlicher Intelligenzen heraus. Die Autoren befassen sich sowohl mit den St rken als auch mit den Schw chen der heutigen Technik, um Ihnen mit diesem Lehrbuch ein kritisches Verst ndnis f r die Methoden wissensbasierter Systeme zu vermitteln.