Methoden wissensbasierter Systeme

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In diesem Lehrbuch lernen Sie verschiedene Methoden wissensbasierter Systeme kennen, die in der digitalen Gesellschaft von zentraler Bedeutung sind. Die überarbeitete sechste Auflage umfasst 14 Kapitel, die Themen wie wissensbasierte Systeme im Überblick, logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz, regelbasierte Systeme, maschinelles Lernen, fallbasiertes Schließen, Truth Maintenance-Systeme, Default-Logiken, logisches Programmieren, Argumentation, Aktionen und Planen, Agenten sowie quantitative Methoden wie probabilistische Netzwerke und Dempster-Shafer-Theorie behandeln. Ein Schwerpunkt liegt auf der logikbasierten Wissensrepräsentation und Inferenz, die für die Künstliche Intelligenz entscheidend sind. Die Autoren bereiten die Inhalte anschaulich und verständlich auf, wodurch das Buch sowohl als Nachschlagewerk für das Selbststudium als auch als Begleittext für Vorlesungen empfohlen wird. Es werden nicht nur die Grundlagen und Algorithmen verschiedener Methoden erklärt, sondern auch die Funktionen eingebetteter Systeme und die Notwendigkeit von Künstlichen Intelligenzen herausgearbeitet. Die Autoren beleuchten sowohl die Stärken als auch die Schwächen der heutigen Technik und vermitteln ein kritisches Verständnis für die Methoden wissensbasierter Systeme.