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Universitätsbibliothek Heidelberg
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 Online-Ressource
Verfasst von:Lanquillon, Carsten [VerfasserIn]   i
 Schacht, Sigurd [VerfasserIn]   i
Titel:Knowledge Science – Grundlagen
Titelzusatz:Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten
Verf.angabe:von Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht
Ausgabe:1st ed. 2023.
Verlagsort:Wiesbaden
 Wiesbaden
Verlag:Springer Fachmedien Wiesbaden
 Imprint: Springer Vieweg
E-Jahr:2023
Jahr:2023.
 2023.
Umfang:1 Online-Ressource(VI, 207 S. 70 Abb., 12 Abb. in Farbe.)
ISBN:978-3-658-41689-8
Abstract:Einleitung -- Künstliche Intelligenz - Ein Überblick -- Machine Learning -- Deep Learning -- Informationsextraktion aus Texten -- Wissensrepräsentationen.
 Knowledge Science beschäftigt sich mit Konzepten, Methoden und Prozessen zur systematischen Erzeugung, Extraktion, Speicherung und Bereitstellung von Wissen zur Lösung von Problemen und lässt sich somit dem Wissensmanagement zuordnen. Kognitive Assistenten sorgen dafür, das richtige Wissen zur richtigen Zeit in der richtigen Art und Weise seinen Anwendern und Anwenderinnen bereitzustellen. Damit dies gelingen kann, kommen inzwischen zahlreiche Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Unterstützung unterschiedlicher Aufgaben des Wissensmanagements zum Einsatz. Der Inhalt Wie kann ein Computer lernen, relevantes Wissen aus Texten für die Wissenssicherung und Wissensnutzung zu extrahieren? Dieses Buch erklärt die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten: Überblick über Bereiche der Künstlichen Intelligenz Maschinelles Lernen: Wie lernt ein Computer aus Daten Deep Learning: Von neuronalen Netzen bis zu Transformer-Modellen Informationsextraktion aus Texten Wissensrepräsentation mit Ontologien und Wissensgraphen Die Zielgruppen Unternehmer, Prozessverantwortliche und Fachanwender, die Methoden der KI in ihrem Unternehmen oder ihren Fachbereichen nutzen wollen IT-Manager, IT-Experten und Data Scientists, die KI-basierte Lösungen im Wissensmanagement umsetzen Studierende im Bereich KI und Data Science Die Autoren Carsten Lanquillon beantwortet seit mehr als 25 Jahren unternehmerische Fragestellungen erfolgreich mit Hilfe maschineller Lernverfahren. Er ist seit 2008 Professor an der Hochschule Heilbronn und forscht im Bereich ressourceneffizienter KI in industriellen Anwendungen sowie im Bereich der Sprachtechnologien und kognitiven Assistenzsysteme zur Unterstützung der Wissensarbeit. Sigurd Schacht beschäftigt sich seit mehr als 15 Jahren in Theorie und Praxis mit betriebswirtschaftlichen Datenanalysen. Er ist seit 2012 Professor und forscht auf dem Gebiet der Sprachtechnologie und kognitiven Assistenzsysteme mit Schwerpunkt auf dem Trainieren und Anwenden großer Sprachmodelle sowie dem Prompt-Engineering.
DOI:doi:10.1007/978-3-658-41689-8
URL:Resolving-System: https://doi.org/10.1007/978-3-658-41689-8
 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-41689-8
Schlagwörter:(s)Maschinelles Lernen   i / (s)Künstliche Intelligenz   i / (s)Text Mining   i / (s)Wissensmanagement   i / (s)Deep learning   i / (s)Neuronales Netz   i
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:ger
Bibliogr. Hinweis:Erscheint auch als : Druck-Ausgabe: Lanquillon, Carsten, 1972 - : Knowledge Science – Grundlagen. - Wiesbaden : Springer Vieweg, 2023. - VI, 207 Seiten
RVK-Notation:ST 306   i
Sach-SW:Algorithms & data structures
 Artificial intelligence
 COMPUTERS / Artificial Intelligence
 COMPUTERS / Database Management / Data Mining
 COMPUTERS / Information Theory
 Data Mining
 Data mining
 Datenbanken
 Künstliche Intelligenz
 Machine learning
 Maschinelles Lernen
 Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
K10plus-PPN:1858792401
 
 
Lokale URL UB: Zum Volltext

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/69118562   QR-Code

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