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Dieses Buch gibt eine Einführung in die wichtigsten Begriffe und Methoden der Wissensverarbeitung. Es vermittelt verschiedene Formalismen zur adäquaten und problembezogenen Darstellung von Wissen und behandelt Problemlösungsmethoden, die es ermöglichen, aus Wissensbeständen neues Wissen abzuleiten.
Die 2., überarbeitete Auflage enthält zwei zusätzliche Kapitel zu evolutionären Algorithmen und künstlichen neuronalen Netzen.
Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik und der Ingenieurwissenschaften sowie an all diejenigen, die die wichtigsten Konzepte und Methoden der Wissensverarbeitung kennen lernen möchten.
Sommario
1 Einführung
1.1 Wissen und Information
1.2 Expertensysteme
1.3 Integrierte Wissensverarbeitung in Intelligenten Systemen 2 Suchverfahren
2.1 Einführung
2.2 Problemrepräsentation mit Zuständen und Operatoren
2.3 Uninformierte Suchverfahren
2.4 Heuristische Suche
2.5 Optimierungsprobleme
2.6 Zusammenfassung
2.7 Aufgaben 3 Constraints - Propagierung von Beschränkungen
3.1 Constraintprobleme
3.2 Heuristiken für Constraintprobleme
3.3 Die Propagierung von Constraints
3.4 Zusammenfassung
3.5 Aufgaben 4 Evolutionäre Algorithmen
4.1 Evolution
4.2 Genetische Algorithmen
4.3 Genetisches Programmieren
4.4 Zusammenfassung
4.5 Aufgaben 5 Wissensverarbeitung mit Logik
5.1 Einführung
5.2 Aussagenlogik
5.3 Prädikatenlogik
5.4 Logikbasierte Wissensverarbeitung
5.5 Zusammenfassung
5.6 Aufgaben 6 Regelsysteme
6.1 Fakten und Regeln
6.2 Rückwärtsverkettende Systeme
6.3 Vorwärtsverkettende Systeme
6.4 Zusammenfassung
6.5 Aufgaben 7 Unvollständiges Wissen
7.1 Einführung
7.2 Rechtfertigungsbasierte Systeme (JTMS)
7.3 Behandlung von Inkonsistenzen
7.4 Annahmenbasierte Systeme (ATMS)
7.5 Zusammenfassung
7.6 Aufgaben 8 Unsicheres Wissen
8.1 Einführung
8.2 Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen
8.3 Sicherheitsfaktoren
8.4 Bayessche Netze
8.5 Vertrauensintervalle nach Dempster-Shafer
8.6 Zusammenfassung
8.7 Aufgaben 9 Vages Wissen
9.1 Einführung
9.2 Fuzzy-Logik9.3 Fuzzy Control
9.4 Zusammenfassung
9.5 Aufgaben 10 Künstliche Neuronale Netze
10.1 Einführung
10.2 Modelle künstlicher neuronaler Systeme
10.3 Vorwärtsvermittlungsnetze
10.4 Selbstorganisierende Karten
10.5 Zusammenfassung
10.6 Aufgaben 11 Zeitliches Wissen
11.1 Einführung
11.2 Allens Temporallogik
11.3 Constraintpropagierung in temporalen Constraintnetzen
11.4 Aufgaben 12 Wissen über Situationen, Aktionen und Pläne
12.1 Einführung
12.2 Der Situationskalkül
12.3 Der STRIPS-Planer
12.4 Erweiterungen
12.5 Aufgaben Anhang: Der Pseudocode Literaturverzeichnis Index
Info autore
Dipl.-Inform. Ingo Boersch ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachbereich Informatik und Medien der Fachhochschule Brandenburg.
Prof. Dr. Jochen Heinsohn lehrt am Fachbereich Angewandte Informatik der Fachhochschule Brandenburg.
Rolf Socher ist Professor an der FH Oldenburg/Ostfriesland/ Wilhelmshaven. Seine Lehrgebiete sind Theoretische Informatik, Mathematik, Logische Programmierung, Wissensbasierte Systeme und Optimierung.
Relazione
"Eine Einführung in die Künstliche Intelligenz für Informatiker und Ingenieure bietet diese Neuerscheinung. (...) Das Buch aber wendet sich auch an all diejenigen, die die wichtigsten Konzepte und Methoden der Wissensverarbeitung kennen lernen möchten."
(Metall, Mai 2008)
