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Trends im Cloud Computing. Wie sich mit Competitive Intelligence Prognosen zur Zukunft der Cloud stellen lassen, Taschenbuch von Matteo Sihorsch,
Trends Im Cloud Computing. Wie Sich Mit Competitive Intelligence Prognosen Zur Zukunft Der Cloud Stellen Lassen, Taschenbuch Von Matteo Sihorsch, Studylab, 978-3-96095-940-3, Seitenanzahl: 72
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Soft Computing in Expertensystemen, Fachbücher von Fabian Aiteanu
Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, FernUniversität Hagen, Veranstaltung: Seminar Soft Computing, Sprache: Deutsch. Abstract: Eine wichtige Anwendung der künstlichen Intelligenz sind Expertensysteme. Unter einem Expertensystem versteht man ein wissensbasiertes System mit Fähigkeiten zur Problemlösung bzw. Inferenzausführung, das zur Lösung von Aufgaben eingesetzt wird, die im Allgemeinen Spezialkenntnisse, d.h. eben einen Experten, verlangen. Expertensysteme können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, wie z.B. Beratung, Diagnose, Entscheidungsunterstützung, Forschung usw. Sie erhalten ihre Informationen von Experten und unterstützen Experten und Nicht-Experten bei ihrer Arbeit in einem bestimmten Aufgabengebiet. Die Besonderheit bei den meisten der betrachteten Aufgabengebiete ist, dass die benötigten Informationen, aus denen Schlussfolgerungen gezogen werden, unscharf oder unsicher sind. Impräzises Wissen ist im Alltag sehr oft vorhanden, jedoch kann der Mensch trotzdem sinnvolle Schlussfolgerungen ziehen, wobei die Mechanismen dafür nicht genau bekannt sind. Für die Arbeit auf solchen Gebieten mit impräzisem Wissen brauchen Expertensysteme ebenfalls Mechanismen, die mit derartigen Informationen umgehen können. Hier ergibt sich ein Berührungspunkt zum sogenannten Soft Computing, das den Umgang mit unscharfen Informationen zum Ziel hat. Zuerst wird der generelle Aufbau von Expertensystemen dargestellt und erläutert. Dabei wird besonderes Augenmerk auf die Wissensbasis und das Inferenzsystem gelegt. Zu den Aufgaben des Inferenzsystems gehört es auch, mit impräzisem und unvollständigem Wissen umzugehen, d.h. trotzdem sinnvolle Schlussfolgerungen daraus zu ziehen. Dafür bedient sich das Inferenzsystem des approximativen Schliessens, welches in Kapitel 3 erläutert wird. Basis des approximativen Schliessens ist der generalisierte Modus ponens, der an gegebener Stelle erläutert und in einen Zusammenhang mit der klassischen Logik gebracht wird.
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Soft Computing in Expertensystemen, Fachbücher von Fabian AiteanuStudienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, FernUniversität Hagen, Veranstaltung: Seminar Soft Computing, Sprache: Deutsch. Abstract: Eine wichtige Anwendung der künstlichen Intelligenz sind Expertensysteme. Unter einem Expertensystem versteht man ein wissensbasiertes System mit Fähigkeiten zur Problemlösung bzw. Inferenzausführung, das zur Lösung von Aufgaben eingesetzt wird, die im Allgemeinen Spezialkenntnisse, d.h. eben einen Experten, verlangen. Expertensysteme können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, wie z.B. Beratung, Diagnose, Entscheidungsunterstützung, Forschung usw. Sie erhalten ihre Informationen von Experten und unterstützen Experten und Nicht-Experten bei ihrer Arbeit in einem bestimmten Aufgabengebiet. Die Besonderheit bei den meisten der betrachteten Aufgabengebiete ist, dass die benötigten Informationen, aus denen Schlussfolgerungen gezogen werden, unscharf oder unsicher sind. Impräzises Wissen ist im Alltag sehr oft vorhanden, jedoch kann der Mensch trotzdem sinnvolle Schlussfolgerungen ziehen, wobei die Mechanismen dafür nicht genau bekannt sind. Für die Arbeit auf solchen Gebieten mit impräzisem Wissen brauchen Expertensysteme ebenfalls Mechanismen, die mit derartigen Informationen umgehen können. Hier ergibt sich ein Berührungspunkt zum sogenannten Soft Computing, das den Umgang mit unscharfen Informationen zum Ziel hat. Zuerst wird der generelle Aufbau von Expertensystemen dargestellt und erläutert. Dabei wird besonderes Augenmerk auf die Wissensbasis und das Inferenzsystem gelegt. Zu den Aufgaben des Inferenzsystems gehört es auch, mit impräzisem und unvollständigem Wissen umzugehen, d.h. trotzdem sinnvolle Schlussfolgerungen daraus zu ziehen. Dafür bedient sich das Inferenzsystem des approximativen Schliessens, welches in Kapitel 3 erläutert wird. Basis des approximativen Schliessens ist der generalisierte Modus ponens, der an gegebener Stelle erläutert und in einen Zusammenhang mit der klassischen Logik gebracht wird.27,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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