Wissensbasierte Systeme bilden ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und umfassen schwerpunktmäßig Expertensysteme, aber z.B. auch Natürlichsprachliche und Bildverstehende Systeme. Wissensbasierte Systeme verfügen über komplexe Formalismen zur Repräsentation und umfangreiche Techniken zur Verarbeitung von Wissen.Das Buch richtet sich sowohl an Studenten wie auch an Praktiker. Es gibt einen kompetenten Überblick von den Grundlagen bis hin zu den Anwendungen. Die verschiedenen Komponenten bei der Arbeit mit Wissensbasierten Systemen (Wissensbasis, Inferenzmaschine, Akquisition, Erklärung und Dialog) werden in ihrem Zusammenwirken verständlich dargestellt. Insbesondere wird dem Gesichtspunkt der Echtzeitfähigkeit Wissensbasierter Systeme Aufmerksamkeit geschenkt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Wissensbasierte Systeme bilden ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und umfassen schwerpunktmäßig Expertensysteme, aber z.B. auch Natürlichsprachliche und Bildverstehende Systeme. Wissensbasierte Systeme verfügen über komplexe Formalismen zur Repräsentation und umfangreiche Techniken zur Verarbeitung von Wissen.Das Buch richtet sich sowohl an Studenten wie auch an Praktiker. Es gibt einen kompetenten Überblick von den Grundlagen bis hin zu den Anwendungen. Die verschiedenen Komponenten bei der Arbeit mit Wissensbasierten Systemen (Wissensbasis, Inferenzmaschine, Akquisition, Erklärung und Dialog) werden in ihrem Zusammenwirken verständlich dargestellt. Insbesondere wird dem Gesichtspunkt der Echtzeitfähigkeit Wissensbasierter Systeme Aufmerksamkeit geschenkt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Wissensbasierte Systeme bilden ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und umfassen schwerpunktmäßig Expertensysteme, aber z.B. auch Natürlichsprachliche und Bildverstehende Systeme. Wissensbasierte Systeme verfügen über komplexe Formalismen zur Repräsentation und umfangreiche Techniken zur Verarbeitung von Wissen.Das Buch richtet sich sowohl an Studenten wie auch an Praktiker. Es gibt einen kompetenten Überblick von den Grundlagen bis hin zu den Anwendungen. Die verschiedenen Komponenten bei der Arbeit mit Wissensbasierten Systemen (Wissensbasis, Inferenzmaschine, Akquisition, Erklärung und Dialog) werden in ihrem Zusammenwirken verständlich dargestellt. Insbesondere wird dem Gesichtspunkt der Echtzeitfähigkeit Wissensbasierter Systeme Aufmerksamkeit geschenkt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Das Buch vermittelt eine neue Sichtweise auf das Problem des induktiven Lernens. Unter Einbeziehung von Ansätzen aus der Wissenschaftstheorie und Psychologie wird eine Konzeption entwickelt, die es maschinell lernenden Systemen ermöglicht, auch in komplexen Weltausschnitten zu lernen. Es wird dargestellt, daß eine Modellbildung in komplexen Weltausschnitten nur in mehrstufigen Prozeßen möglich ist. Innerhalb einer Lernstufe ist der Einsatz von Strategien erforderlich, die auf die Bestätigung und Verfeinerung des aktuellen Models ausgerichtet sind. Solche Strategien müssen durch andere, nicht konservative Strategien ergänzt werden, die "revolutionäre" Entwicklungen ermöglichen und damit den Übergang zu einer neuen Entwicklungsstufe erlauben. Ein maschinell lernendes System, das auf eine solche Weise lernt, stellt eine Reihe von Anforderungen an die Wissensrepräsentationskomponente. Diese werden ausführlich dargestellt und am Beispiel einer Inferenzmaschine operativ eingelöst. Die breite und umfassende Behandlung des Revisionsproblems beim maschinellen Lernen führt zu einem Ansatz, der auch in anderen Bereichen der Wissensverarbeitung interessante Konsequenzen haben wird.
Aktualisiert: 2022-03-12
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Schwimmen lernt man beim Schwimmen. Programmieren beim Programmieren. Und Expertensysteme zu schreiben beim Schreiben von Expertensystemen. Deshalb entstand dieses Buch: aus einem Expertensystem-Praktikum, das Soft ware-Praktiker in die neuen Entwurfs-und Programmiertechniken einführt, welche die wissensbasierte Datenverarbeitung in die Softwaretechnologie einbrachte. Dabei wird bewußt die Programmierung betont, nicht die Generierung eines Expertensy stems durch "Einfüllen" von Fachwissen in eine Shell. Was natürlich nicht heißen soll, daß sich nicht auch der Programmierer eines Expertensystems die eine oder andere Aufgabe erleichtern kann, indem er ein derartiges Metasystem als "Werk zeug" benutzt. Aber auch dann - das ist jedenfalls die Erfahrung der Autoren - können gute, benutzerfreundliche und leicht in die bereits vorhandenen konventionellen Daten basen und Anwendungen integrierbare Expertensysteme nur entstehen, wenn der Entwickler problemlos sich all die Komponenten selbst programmieren kann, die er in seinem vorgefertigten Werkzeugkasten überhaupt nicht, nicht in geeigneter Form oder nicht mit den richtigen Schnittstellen vorfindet. Im traditionellen Maschinenbau ist der "Werkzeugmacher" der gesuchteste und höchstbezahlte Fachspezialist. In unserem Handwerk ist das nicht viel anders.
Aktualisiert: 2022-03-03
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Wissensbasierte Systeme bilden ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und umfassen schwerpunktmäßig Expertensysteme, aber z.B. auch Natürlichsprachliche und Bildverstehende Systeme. Wissensbasierte Systeme verfügen über komplexe Formalismen zur Repräsentation und umfangreiche Techniken zur Verarbeitung von Wissen.Das Buch richtet sich sowohl an Studenten wie auch an Praktiker. Es gibt einen kompetenten Überblick von den Grundlagen bis hin zu den Anwendungen. Die verschiedenen Komponenten bei der Arbeit mit Wissensbasierten Systemen (Wissensbasis, Inferenzmaschine, Akquisition, Erklärung und Dialog) werden in ihrem Zusammenwirken verständlich dargestellt. Insbesondere wird dem Gesichtspunkt der Echtzeitfähigkeit Wissensbasierter Systeme Aufmerksamkeit geschenkt.
Aktualisiert: 2022-02-23
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Das Buch vermittelt eine neue Sichtweise auf das Problem des induktiven Lernens. Unter Einbeziehung von Ansätzen aus der Wissenschaftstheorie und Psychologie wird eine Konzeption entwickelt, die es maschinell lernenden Systemen ermöglicht, auch in komplexen Weltausschnitten zu lernen. Es wird dargestellt, daß eine Modellbildung in komplexen Weltausschnitten nur in mehrstufigen Prozeßen möglich ist. Innerhalb einer Lernstufe ist der Einsatz von Strategien erforderlich, die auf die Bestätigung und Verfeinerung des aktuellen Models ausgerichtet sind. Solche Strategien müssen durch andere, nicht konservative Strategien ergänzt werden, die "revolutionäre" Entwicklungen ermöglichen und damit den Übergang zu einer neuen Entwicklungsstufe erlauben. Ein maschinell lernendes System, das auf eine solche Weise lernt, stellt eine Reihe von Anforderungen an die Wissensrepräsentationskomponente. Diese werden ausführlich dargestellt und am Beispiel einer Inferenzmaschine operativ eingelöst. Die breite und umfassende Behandlung des Revisionsproblems beim maschinellen Lernen führt zu einem Ansatz, der auch in anderen Bereichen der Wissensverarbeitung interessante Konsequenzen haben wird.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Wissensbasierte Systeme bilden ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und umfassen schwerpunktmäßig Expertensysteme, aber z.B. auch Natürlichsprachliche und Bildverstehende Systeme. Wissensbasierte Systeme verfügen über komplexe Formalismen zur Repräsentation und umfangreiche Techniken zur Verarbeitung von Wissen.Das Buch richtet sich sowohl an Studenten wie auch an Praktiker. Es gibt einen kompetenten Überblick von den Grundlagen bis hin zu den Anwendungen. Die verschiedenen Komponenten bei der Arbeit mit Wissensbasierten Systemen (Wissensbasis, Inferenzmaschine, Akquisition, Erklärung und Dialog) werden in ihrem Zusammenwirken verständlich dargestellt. Insbesondere wird dem Gesichtspunkt der Echtzeitfähigkeit Wissensbasierter Systeme Aufmerksamkeit geschenkt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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