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Date

23. 3.2008 19:10:22

RSWK

Visualisierung / Computergraphik / Data Mining
Visualisierung (BVB)
Data Mining / Visualisierung / Aufsatzsammlung (BVB)
Wissensextraktion / Visualisierung / Aufsatzsammlung (BVB)

Subject

Visualisierung / Computergraphik / Data Mining
Visualisierung (BVB)
Data Mining / Visualisierung / Aufsatzsammlung (BVB)
Wissensextraktion / Visualisierung / Aufsatzsammlung (BVB)

Theme

Visualisierung

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Abstract

"Wir ertrinken in Informationen, aber uns dürstet nach Wissen." Trendforscher John Naisbitt drückt hiermit aus, dass es dem Menschen heute nicht mehr möglich ist die Informationsflut, die sich über ihn ergießt, effizient zu verwerten. Er lebt in einer globalisierten Welt mit einem vielfältigen Angebot an Medien, wie Presse, Radio, Fernsehen und dem Internet. Die Problematik der mangelnden Auswertbarkeit von großen Informationsmengen ist dabei vor allem im Internet akut. Die Quantität, Verbreitung, Aktualität und Verfügbarkeit sind die großen Vorteile des World Wide Web (WWW). Die Probleme liegen in der Qualität und Dichte der Informationen. Das Information Retrieval muss effizienter gestaltet werden, um den wirtschaftlichen und kulturellen Nutzen einer vernetzten Welt zu erhalten.Matthias Erbarth beleuchtet zunächst genau diesen Themenkomplex, um im Anschluss ein Format für elektronische Dokumente, insbesondere kommerzielle Publikationen, zu entwickeln. Dieses Anwendungsbeispiel stellt eine semantische Inhaltsbeschreibung mit Metadaten mittels XML vor, wobei durch Nutzung von Verweisen und Auswertung von Zusammenhängen insbesondere eine netzförmige Darstellung berücksichtigt wird.

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Abstract

Die Euphorie der 80er-Jahre rund um die künstliche Intelligenz (KI) ist gewichen, der Alltag hat Einzug gehalten. Spannend ist das Thema dennoch, ist es doch eng verknüpft mit der Erforschung des Gehirns und der menschlichen Denkweise. Zudem haben die Erkenntnisse der KI Einzug in eine Vielzahl von Anwendungen gehalten. Uwe Lämmel und Jürgen Cleve, beide an der Hochschule Wismar die künstliche Intelligenz vertretend, haben mit dem Lehr- und Übungsbuch Künstliche Intelligenz eine kompakte Einführung in dieses doch recht komplexe Thema geschaffen. Nach einer kurzen Einführung in die Grundlagen und die Motivation geht es im zweiten Kapitel gleich um die Darstellung und Verarbeitung von Wissen. Hierbei behandeln die Autoren auch vages Wissen und die Fuzzy Logic als Teil hiervon. Das dritte Kapitel befasst sich sehr detailiert mit Suchproblemen, einem in der Informatik oft zu findenden Thema. Weiter geht es dann mit einer Einführung in Prolog -- einer Sprache, mit der ich mich während meines Studiums zugegebenermaßen schwer getan habe. In Prolog geht es um das Finden von Lösungen auf der Basis von Fakten und Regeln, auch Klauseln genannt. Diese ersten drei Kapitel -- plus der Einführung -- machen mehr als die Hälfte des Buches aus. Die zweite Hälfte teilt sich in neun weitere Kapitel auf. Die Themen hier sind künstliche neuronale Netze, vorwärts verkettete neuronale Netze, partiell rückgekoppelte Netze, selbstorganisierende Karten, autoassoziative Netze, adaptive Resonanz Theorie, Wettbewerbslernen, Arbeiten mit dem Stuttgarter Neuronale Netze Simulator (SNNS) und einer Implementation neuronaler Netze in Java, was für mich sehr interessant ist. Die Vielzahl der Kapitel zeigt, dass das Thema nicht einfach ist. Dennoch gelingt es Lämmel und Cleve sehr gut, ihr Wissen kompakt und verständlich zu vermitteln. Dabei gefallen zudem die vielen Grafiken, der klare Satz und die angenehme Gestaltung. So macht der Einstieg in die künstliche Intelligenz Spaß.

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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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Date

21. 3.2008 19:10:22

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Classification

006.7 22

Date

7. 3.2007 19:30:22

DDC

006.7 22