Erweitert, aktuell, zuverlässig: State-of-the-Art zu diesem klassischen Thema der Informatik bietet das Buch, das von namhaften Professoren empfohlen wird. Bei den Methoden wissensbasierter Systeme geht es um die Repräsentation und Verarbeitung sicheren und unsicheren Wissens in maschinellen Systemen. Das Buch ist verständlich und anschaulich geschrieben. Zum Selbstlernen helfen zahlreiche Testaufgaben und ein Online-Service mit ausführlichen Musterlösungen.
Neben symbolischen Ansätzen des nichtmonotonen Schließens werden quantitative Methoden wie z.B. probabilistische Markov- und Bayes-Netze vorgestellt. Das Buch behandelt darüber hinaus Themen wie Wissensdynamik (Truth Maintenance-Systeme), Aktionen und Planen, maschinelles Lernen, Data Mining und fallbasiertes Schliessen.

2. Auflage erweitert; zum Selbstlernen mit Testaufgaben und Online-Service; zuverlässiges und aktuelles Wissen

Autorentext

Prof. Dr. Christoph Beierle ist Universitätsprofessor für Praktische Informatik an der FernUniversität Hagen.
Dr. habil. Gabriele Kern-Isberner ist Privatdozentin am Fachbereich Informatik der FernUniversität Hagen.

Inhalt
1 Einleitung.- 2 Wissensbasierte Systeme im Überblick.- 3 Logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz.- 4 Regelbasierte Systeme.- 5 Maschinelles Lernen.- 6 Fallbasiertes Schließen.- 7 Truth Maintenance-Systeme.- 8 Default-Logiken.- 9 Logisches Programmieren und Anwortmengen.- 10 Aktionen und Planen.- 11 Quantitative Methoden I Probabilistische Netzwerke.- 12 Quantitative Methoden II Dempster-Shafer, Fuzzy & Co..- A Wahrscheinlichkeit und Information.- B Graphentheoretische Grundlagen.