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LCSH

Human information processing

Subject

Human information processing

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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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Abstract

Emerging as a discipline in the first half of the twentieth century, the information sciences study how people, groups, organizations, and governments create, share, disseminate, manage, search, access, evaluate, and protect information, as well as how different technologies and policies can facilitate and constrain these activities. Given the broad span of the information sciences, it is perhaps not surprising that there is no consensus regarding its underlying theory the purposes of it, the types of it, or how one goes about developing new theories to talk about new research questions. Diane H. Sonnenwald and the contributors to this volume seek to shed light on these issues by sharing reflections on the theory-development process. These reflections are not meant to revolve around data collection and analysis; rather, they focus on the struggles, challenges, successes, and excitement of developing theories. The particular theories that the contributors explore in their essays range widely, from theories of literacy and reading to theories of design and digital search. Several chapters engage with theories of the behavior of individuals and groups; some deal with processes of evaluation; others reflect on questions of design; and the rest treat cultural and scientific heritage. The ultimate goal, Sonnenwald writes in her introduction, is to "encourage, inspire, and assist individuals striving to develop and/or teach theory development.""

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Content

Introduction -- Information as codes : Shannon, Kolmogorov and the start of it all -- Information as content : semantics, possible worlds and all that jazz -- Information as pragmatics : impact and consequences -- Information as communication : networks and the phenomenon of emergence -- Will the real information please stand up? -- Is Shannon's theory a theory of information? -- Computers and information I : what can computers do? -- Computers and information II : machine learning, big data and algorithic bias -- Humans and information --Conclusions : where from here?