Bültmann & Gerriets
Knowledge Engineering für betriebliche Expertensysteme
Erhebung, Analyse und Modellierung von Wissen
von Andreas Lenz
Verlag: Deutscher Universitätsverlag
Reihe: DUV: Datenverarbeitung
Hardcover
ISBN: 978-3-8244-2023-0
Auflage: 1991
Erschienen am 01.01.1991
Sprache: Deutsch
Format: 235 mm [H] x 155 mm [B] x 20 mm [T]
Gewicht: 552 Gramm
Umfang: 364 Seiten

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Klappentext
Inhaltsverzeichnis

Vorwort Getrieben durch das natürliche Selbstverständnis des Menschen wurde bereits bei der ersten Begegnung mein Interesse für eine Forschungsrichtung geweckt, die die informations technische Realisierung einer "Künstlichen Intelligenz" ver­ folgte. Aus der Auseinandersetzung mit den hierfür elementaren Fragen des Knowledge Engineering resultiert zum einen die Gewißheit, daß diese Zielset­ zung zu den anspruchvollsten, abstraktesten AufgabensteIlungen gehört. Zum anderen relativiert die Einsicht in die Begrenztheit von Symbolverarbeitungs­ prozessen das Potential einer maschinellen Intelligenz und liefert so eine Per­ spektive für seine rational geleitete, ökonomische Nutzung. Ziel des vorliegenden Buches ist es, die Grundlagen aufzuarbeiten, die als Wis­ senserhebung, -analyse und -modellierung die Basis der Gestaltung des Pro­ blemlösungspotentials von Expertensystemen als derzeit aus betrieblicher Sicht wichtigstes Teilgebiet dieser Informationstechnik ausmachen. Dem interessier­ ten Forscher und Praktiker soll ein umfassendes Handbuch zum State-of-the-art in diesen Bereichen zur Verfügung gestellt werden, das darüber hinaus einen Beitrag zur Etablierung von Knowledge Engineering als eigenständige Diszi­ plin leistet. Die aufgezeigte grundsätzliche Relevanz von Wissensfragen für die Wissen­ schaftsdisziplin Informatik spiegelt den Trend wieder, daß Breite und Integra­ tion von Forschungsrichtungen als inter- bzw. multidisziplinäre Ansätze derzeit möglicherweise wichtiger sind als eine Verstärkung isolierter Tiefe. Den zahl­ reichen "Bindestrich-Informatiken" kommt in dieser Hinsicht paradigmatischer Charakter zu.



Gliederung.- 1 Einführung.- 2 Grundlagen.- 3 Vorgehensmodelle und Prinzipien der Entwicklung von Expertensystemen.- 4 Knowledge Engineering.- 5 Ausgewählte Implikationen eines konzeptionellen Knowledge Engineering für die Gestaltung von Expertensystemen.- 6 Schlußbetrachtung und Ausblick.- Stichwortverzeichnis.


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