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Wissensverarbeitung: Eine Einführung Taschenbuch – 21. Januar 1999

4.6 von 5 Sternen 5 Kundenrezensionen

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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"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)

-- Dieser Text bezieht sich auf eine andere Ausgabe: Taschenbuch.

Rezension

Das Buch gibt eine gut lesbare und verständliche Einführung in die Künstliche Intelligenz. Diese umfasst neben den klassischen Themen auch einige Randthemen wie den Umgang mit unsicherem oder zeitlichem Wissen sowie die Soft-Computing-Gebiete Evolutionäre Algorithmen und Künstliche Neuronale Netze. Prof. Dr. Siegfried Schönherr, HTWK Leipzig

Sehr umfangreiche und umfassende, tiefgreifende Darstellung des Fachgebietes, als Vertiefungslektüre geeignet. Dipl.-Ing. Jens Hoffmann, TU Dresden

-- Dieser Text bezieht sich auf eine andere Ausgabe: Taschenbuch.

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Top-Kundenrezensionen

Format: Taschenbuch
Das Buch ist in zehn gut gegliederte Kapitel unterteilt. Besonders für die Suchverfahren wird großer Wert auf Ausführlichkeit gelegt. Die Problemstellungen aus der Wissensverarbeitung und die Algorithmen zu deren Lösung sind sehr verständlich dargestellt, und werden immer wieder durch Abbildungen und Beispiele verdeutlicht. Da sich bei den Problemen meist auf bekannte Logikspiele bezogen wird, nach deren Lösung man vielleicht schon manchmal verzweifelt gesucht hat, ist das Ganze auch noch sehr unterhaltsam. So werden zum Beispiel folgende „Rätsel" formalisiert: das Schiebepuzzle, das Dameproblem, das Färbeproblem etc..
An jedes Kapitel schließen sich kurze prägnante Aufgabenstellungen. Dazu macht das Lösen der Aufgaben auch noch Spaß und kann bei langweiligen Kneipenabenden für gute Laune und Unterhaltung sorgen. Eine immense Menge an Algorithmen wird vorgestellt und kann von Programmierfreunden leicht implementiert werden. Vieles wird heutzutage dem Gebiet der „Künstlichen Intelligenz" zugeordnet. Nicht angesprochen wird die Methodik der Neuronalen Netze bzw. der evolutionären Algorithmen. Die meisten anderen Aspekte ( Fuzzy-Logik, Bayessche Netze, Prädikatenlogik etc.) werden kapitelweise aufgearbeitet. Alles in allem kann ich dieses Buch nur wärmstens empfehlen.
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Format: Taschenbuch
Dieses Buch betitelt sich im Untertitel mit "Eine Einführung" und das ist sie auch tatsächlich. Für Fortgeschrittene wird das Buch kaum tief genug gehen. Aber das ist auch nicht das Ziel des Buches. Es richtet sich an die Studierende die das erstemal in den Kontakt mit der Künstlichen Intelligenz / Wissensverarbeitung kommen. Es stellt auch nur einen kleinen Ausschnitt der Künstlichen Intelligenz dar. Nicht behandelt werden "Agenten-Systeme", "Data-Mining" oder "Machine Learning". Es geht um mehr grundsetzliche Themen: Suchverfahren, Regelsysteme, Unsicheres Wissen, Vages Wissen, usw.
Ich persönlich finde es ideal mit einem Buch anzufangen, welches "locker" in die Thematik einsteigt, damit man ein Fuss in der Tür hat. Dafür ist das Buch ideal.
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Format: Taschenbuch
Dieses Buch ist eine sehr gelungene, verständliche und aktuelle Einführung in die Thematik der Wissensverarbeitung. Grundlegende Methoden zur Wissensverarbeitung werden aufbauend beschrieben und mit anschaulichen Beispielen ergänzt. Dabei wird ein umfassendes Spektrum an Verfahren skizziert und überblicksmäßig behandelt. Der interessierte Leser wird sicher nach weiterführender Literatur Ausschau halten. Ferner werden im Buch Aufgaben zum Selberlösen vorgestellt. Spannend ist natürlich, wenn zu den gestellten Aufgaben auch Lösungen existieren. Leider finden sich nur Lösungen zu Kapitel 4 und 10 auf der genannten Website. Besonders Erwähnenswert findet ich die Erklärung wie neuronale Netze funktionieren - ist wirklich genial auf ein paar Seiten beschrieben. Insgesamt ein sehr gutes Buch mit kompakten Erklärungen und guten Beispielen.
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Format: Taschenbuch
Ich bin selbst Student an der FH Brandenburg und die Autoren dieses Buches sind gleichzeitig meine Dozenten.
Das Buch ist eine tolle Einführung in das Thema Künstliche Intelligenz, einfach genug geschrieben um es zu verstehen,
aber gleichzeitig fordert es einen mit zahlreichen übungen und Beispielen. Die Vorlesungen orierntieren sich am Buch oder das Buch an den Vorlesungen, was auch immer zuerst da war^^.
Es werden die uninformierten Suchverfahren(TS,BS) sowie auch die Informierten Suchverfahren(A*,Bestensuche,etc) beschrieben und erklärt, zudem wird zu jedem ein Algorithmus in pseudo Code beigelegt.
Ebenfals wird auf Fuzzy und Prädikaten Logik gründlich eingegangen. Wer lieber etwas über exotischere KI-Verfahren, wie Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen lernen möchte ist mit diesem Buch ebenfals gut bedient.
Desweiteren möchte ich erwähnen das alle 3 Autoren voll im Stoff stehen, sowohl was die Grundlagen angeht, als auch neusten Entwicklungen in diesem Bereich.
Das kann ich, glaube ich, bewerten da ich schon vielen Vorlesungen beigewohnt habe.

Alles in allem ist dieses Buch nicht nur eine hervoragende begleitung zum Studium, sondern auch etwas für Leute die einfach ein Interesse an Künstlicher Intelligenz und Wissensverarbeitung haben.
Ich kanns empfehlen.

mfg Tobi
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Format: Taschenbuch
Dieses Buch ist ein Einführungsbuch für den Einstieg in die "künstliche" Intelligenz. An diesem Buch zeigt sich sehr prägnant, dass die Informatik als sehr junge Wissenschaft einem ständigen Veränderungsprozess unterworfen ist.
Insofern stellt sich sehr die Fage nach der Relevanz.Wer interessiert sich noch für Expertensysteme. Aber grundsätzliche Verfahren wie Suchverfahren, Regelsysteme und unsicheres vages Wissen sind schon Grundsatzfragen die werden ordentlich abgehandelt. Besonders regelbasierte System haben zur Zeit einen hohen Stellenwert. Auch die gut bearbeitete Prädikantenlogik ist ein Grundsatzbaustein in der Informatik. Erfreulicherweise wird vieles durch Algorithmen untermauert.Die Stärke des Buches ist, dass es sich mit Grunsatzfragen befasst und nicht den Fehler macht sich auf Spezialgebiete wie "Neuronale Netze und "Data Mining" stürzt, die kaum noch praktische Relevanz besitzen.
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