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  • × classification_ss:"54.72 / Künstliche Intelligenz"
  • × language_ss:"d"
  • × year_i:[2000 TO 2010}
  1. Hüttenegger, G.: Open Source Knowledge Management [Open-source-knowledge-Management] (2006) 0.03 
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    Abstract
    Das Buch präsentiert die vielfältigen Möglichkeiten von Open-Source-Software zur Unterstützung von Wissensmanagement. Der Autor erläutert die Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten von Open-Source-Software beim Knowledge Management und entwickelt auf Grund von Analysen konkreter Open-Source-Produkte Entscheidungskriterien und Anleitungen für die Verbesserung von Knowledge Management- und Open-Source-Software. Kosteneinsparungen und Effizienz finden dabei besondere Beachtung.
    Classification
    ST 230 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Software allgemein, (Einführung, Lehrbücher, Methoden der Programmierung) Software engineering, Programmentwicklungssysteme, Softwarewerkzeuge
    Content
    Inhalt: Definitionen von Knowledge, Knowledge Management und Open Source.- Vision eines Knowledge Management- (KM-) Systems.- Vorhandene Open-Source-Basis.- Technische Basis.- Start mit einem Groupware System.- Alternativ Start mit einem Content-Management-System.- Einbinden von Groupware oder CMS bzw. Erweitern um DMS.- Weiterer Ausbau.- Zusammenfassungen, Abschluss und Ausblick.- Literaturverzeichnis.- Index.
    RVK
    ST 230 Informatik / Monographien / Software und -entwicklung / Software allgemein, (Einführung, Lehrbücher, Methoden der Programmierung) Software engineering, Programmentwicklungssysteme, Softwarewerkzeuge
  2. Handbuch der Künstlichen Intelligenz (2003) 0.01 
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    Abstract
    Das Handbuch der Künstlichen Intelligenz bietet die umfassendste deutschsprachige Übersicht über die Disziplin "Künstliche Intelligenz". Es vereinigt einführende und weiterführende Beiträge u.a. zu folgenden Themen: - Kognition - Neuronale Netze - Suche, Constraints - Wissensrepräsentation - Logik und automatisches Beweisen - Unsicheres und vages Wissen - Wissen über Raum und Zeit - Fallbasiertes Schließen und modellbasierte Systeme - Planen - Maschinelles Lernen und Data Mining - Sprachverarbeitung - Bildverstehen - Robotik - Software-Agenten Das Handbuch bietet eine moderne Einführung in die Künstliche Intelligenz und zugleich einen aktuellen Überblick über Theorien, Methoden und Anwendungen.
    Date
    21. 3.2008 19:10:22
  3. Social Semantic Web : Web 2.0, was nun? (2009) 0.01 
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    Abstract
    Semantische Techniken zur strukturierten Erschließung von Web 2.0-Content und kollaborative Anreicherung von Web Content mit maschinenlesbaren Metadaten wachsen zum Social Semantic Web zusammen, das durch eine breite Konvergenz zwischen Social Software und Semantic Web-Technologien charakterisiert ist. Dieses Buch stellt die technischen, organisatorischen und kulturellen Veränderungen dar, die das Social Semantic Web begleiten, und hilft Entscheidungsträgern und Entwicklern, die Tragweite dieser Web-Technologie für ihr jeweiliges Unternehmen zu erkennen. Social Semantic Web: Web 2.0 - Was nun? ist quasi die 2. Auflage von Semantic Web: Wege zur vernetzten Wissensgesellschaft von 2006, in der jedoch eher die technischen Aspekte im Vordergrund standen - einiges ist seitdem im weltweiten Netz passiert, vor allem mit dem, als Web 2.0 gestempelten Ajax-User-Community-Mix in Verbindung mit dem Semantic Web wurden und werden die Karten an einigen Enden der Datenautobahn neu gemischt - dem tragen Andreas Blumauer und Tassilo Pellegrini mit einem Update ihrer Fachautorensammlung für interessierte Laien und themenfremde Experten in der passenden 2.0-Neuauflage Rechnung.
    Content
    Semantic Web Revisited - Eine kurze Einführung in das Social Semantic Web - Andreas Blumauer und Tassilo Pellegrini Warum Web 2.0? Oder: Was vom Web 2.0 wirklich bleiben wird - Sonja Bettel Entwicklungsperspektiven von Social Software und dem Web 2.0 - Alexander Raabe Anwendungen und Technologien des Web 2.0: Ein Überblick - Alexander Stocker und Klaus Tochtermann Die Usability von Rich Internet Applications - Jörg Linder Die zwei Kulturen - Anupriya Ankolekar, Markus Krötzsch, Than Tran und Denny Vrandecic Wissensmodellierung im Semantic Web - Barbara Geyer-Hayden Anreicherung von Webinhalten mit Semantik - Microformats und RDFa - Michael Hausenblas Modellierung von Anwenderverhalten im Social Semantic Web - Armin Ulbrich, Patrick Höfler und Stefanie Lindstaedt Expertise bewerben und finden im Social Semantic Web - Axel Polleres und Malgorzata Mochol
    RSWK
    World Wide Web 2.0 / Semantic Web / Soziale Software / Aufsatzsammlung
    Subject
    World Wide Web 2.0 / Semantic Web / Soziale Software / Aufsatzsammlung
  4. Hermans, J.: Ontologiebasiertes Information Retrieval für das Wissensmanagement (2008) 0.00 
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    Abstract
    Unternehmen sehen sich heutzutage regelmäßig der Herausforderung gegenübergestellt, aus umfangreichen Mengen an Dokumenten schnell relevante Informationen zu identifizieren. Dabei zeigt sich jedoch, dass Suchverfahren, die lediglich syntaktische Abgleiche von Informationsbedarfen mit potenziell relevanten Dokumenten durchführen, häufig nicht die an sie gestellten Erwartungen erfüllen. Viel versprechendes Potenzial bietet hier der Einsatz von Ontologien für das Information Retrieval. Beim ontologiebasierten Information Retrieval werden Ontologien eingesetzt, um Wissen in einer Form abzubilden, die durch Informationssysteme verarbeitet werden kann. Eine Berücksichtigung des so explizierten Wissens durch Suchalgorithmen führt dann zu einer optimierten Deckung von Informationsbedarfen. Jan Hermans stellt in seinem Buch ein adaptives Referenzmodell für die Entwicklung von ontologiebasierten Information Retrieval-Systemen vor. Zentrales Element seines Modells ist die einsatzkontextspezifische Adaption des Retrievalprozesses durch bewährte Techniken, die ausgewählte Aspekte des ontologiebasierten Information Retrievals bereits effektiv und effizient unterstützen. Die Anwendung des Referenzmodells wird anhand eines Fallbeispiels illustriert, bei dem ein Information Retrieval-System für die Suche nach Open Source-Komponenten entwickelt wird. Das Buch richtet sich gleichermaßen an Dozenten und Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Betriebswirtschaftslehre sowie an Praktiker, die die Informationssuche im Unternehmen verbessern möchten. Jan Hermans, Jahrgang 1978, studierte Wirtschaftsinformatik an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster. Seit 2003 war er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am European Research Center for Information Systems der WWU Münster tätig. Seine Forschungsschwerpunkte lagen in den Bereichen Wissensmanagement und Information Retrieval. Im Mai 2008 erfolgte seine Promotion zum Doktor der Wirtschaftswissenschaften.
    Series
    Advances in information systems and management science; 39
  5. Beierle, C.; Kern-Isberner, G.: Methoden wissensbasierter Systeme : Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen (2008) 0.00 
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    Abstract
    Dieses Buch präsentiert ein breites Spektrum aktueller Methoden zur Repräsentation und Verarbeitung (un)sicheren Wissens in maschinellen Systemen in didaktisch aufbereiteter Form. Neben symbolischen Ansätzen des nichtmonotonen Schließens (Default-Logik, hier konstruktiv und leicht verständlich mittels sog. Default-Bäume realisiert) werden auch ausführlich quantitative Methoden wie z.B. probabilistische Markov- und Bayes-Netze vorgestellt. Weitere Abschnitte beschäftigen sich mit Wissensdynamik (Truth Maintenance-Systeme), Aktionen und Planen, maschinellem Lernen, Data Mining und fallbasiertem Schließen.In einem vertieften Querschnitt werden zentrale alternative Ansätze einer logikbasierten Wissensmodellierung ausführlich behandelt. Detailliert beschriebene Algorithmen geben dem Praktiker nützliche Hinweise zur Anwendung der vorgestellten Ansätze an die Hand, während fundiertes Hintergrundwissen ein tieferes Verständnis für die Besonderheiten der einzelnen Methoden vermittelt . Mit einer weitgehend vollständigen Darstellung des Stoffes und zahlreichen, in den Text integrierten Aufgaben ist das Buch für ein Selbststudium konzipiert, eignet sich aber gleichermaßen für eine entsprechende Vorlesung. Im Online-Service zu diesem Buch werden u.a. ausführliche Lösungshinweise zu allen Aufgaben des Buches angeboten.Zahlreiche Beispiele mit medizinischem, biologischem, wirtschaftlichem und technischem Hintergrund illustrieren konkrete Anwendungsszenarien. Von namhaften Professoren empfohlen: State-of-the-Art bietet das Buch zu diesem klassischen Bereich der Informatik. Die wesentlichen Methoden wissensbasierter Systeme werden verständlich und anschaulich dargestellt. Repräsentation und Verarbeitung sicheren und unsicheren Wissens in maschinellen Systemen stehen dabei im Mittelpunkt. In der vierten, verbesserten Auflage wurde die Anzahl der motivierenden Selbsttestaufgaben mit aktuellem Praxisbezug nochmals erweitert. Ein Online-Service mit ausführlichen Musterlösungen erleichtert das Lernen.

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