
Methoden wissensbasierter Systeme
Grundlagen Algorithmen Anwendungen
Vieweg+Teubner Verlag
Published on 12. December 2000
Book
Paperback/Softback
XIV, 408 pages
978-3-528-05723-7 (ISBN)
Article exhausted; check for reprint
Description
Dieses Buch präsentiert ein breites Spektrum aktueller Methoden zur Repräsentation und Verarbeitung (un)sicheren Wissens in maschinellen Systemen in didaktisch aufbereiteter Form. Mit einer weitgehend vollständigen Darstellung des Stoffes und zahlreichen, in den Text integrierten Aufgaben ist das Buch für ein Selbststudium konzipiert, eignet sich aber gleichermaßen für eine entsprechende Vorlesung.
More details
Series
Edition
2000
Language
German
Place of publication
Wiesbaden
Germany
Publishing group
Vieweg & Teubner
Illustrations
28
1 farbige Abbildung, 28 s/w Abbildungen
Dimensions
Height: 24.4 cm
Width: 17 cm
ISBN-13
978-3-528-05723-7 (9783528057237)
DOI
10.1007/978-3-322-92926-6
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Prof. Dr. Christoph Beierle ist Diplom-Informatiker, danach Promotion in Informatik, sieben Jahre Industrietätigkeit und seit 1993 Universitätsprofessor für Praktische Informatik an der FernUniversität Hagen.
Dr. Gabriele Kern-Isberner ist Diplom-Mathematikerin, danach Promotion in Mathematik, Lise-Meitner-Stipendium, Habilitation in Informatik, Vertretung einer Universitätsprofessur am Fachbereich Informatik der FernUniversität Hagen.
Dr. Gabriele Kern-Isberner ist Diplom-Mathematikerin, danach Promotion in Mathematik, Lise-Meitner-Stipendium, Habilitation in Informatik, Vertretung einer Universitätsprofessur am Fachbereich Informatik der FernUniversität Hagen.
Content
· Logikbasierte Wissensrepräsentation
· Maschinelles Lernen und Data Mining
· Fallbasiertes Schließen
· Schließen bei unsicherem Wissen
· Default-Logiken
· Aktionen und Planen
· Probabilistische Wissensrepräsentation
· Bayes-Netze
· Anwendungsbeispiele aus Medizin, Genetik und Wirtschaft
· Maschinelles Lernen und Data Mining
· Fallbasiertes Schließen
· Schließen bei unsicherem Wissen
· Default-Logiken
· Aktionen und Planen
· Probabilistische Wissensrepräsentation
· Bayes-Netze
· Anwendungsbeispiele aus Medizin, Genetik und Wirtschaft