Methoden wissensbasierter Systeme

Die Darstellung und Verarbeitung jeglicher Art von Wissen - ob sicher oder unsicher, vage, unvollständig oder sogar widersprüchlich - ist in der Künstlichen Intelligenz die zentrale Aufgabe intelligenter, wissensbasierter Systeme. 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 sechste Auflage wurde durchgesehen und überarbeitet und zeigt insbesondere Verbindungen zu aktuellen Entwicklungen auf. Außerdem wurden praxisnahe Selbsttestaufgaben mit online zur Verfügung gestellten ausführlichen Lösungen in den Text integriert, sie erleichtern das Lernen und machen das Buch zum idealen Begleiter für Studierende der Informatik und verwandter Gebiete.

Der Inhalt

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

Das Autoren-Team

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.