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Knowledge Science – Grundlagen: Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
ger
Hinweise auf parallele Ausgaben
184323548X Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Lanquillon, Carsten, 1972 - : Knowledge Science – Grundlagen
ISBN
978-3-658-41688-1
Name
Lanquillon, Carsten ¬[VerfasserIn]¬
Schacht, Sigurd ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE
Schacht, Sigurd ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L
Knowledge Science – Grundlagen
Zusatz zum Titel
Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten
Auflage
1st ed. 2023.
Verlagsort
Wiesbaden
Wiesbaden
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint: Springer Vieweg
Erscheinungsjahr
2023
2023
2023
Umfang
1 Online-Ressource(VI, 207 S. 70 Abb., 12 Abb. in Farbe.)
Titelhinweis
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Lanquillon, Carsten, 1972 - : Knowledge Science – Grundlagen
ISBN
ISBN 978-3-658-41689-8
Klassifikation
UYQ
COM004000
006.3
ST 306
Kurzbeschreibung
Einleitung -- Künstliche Intelligenz - Ein Überblick -- Machine Learning -- Deep Learning -- Informationsextraktion aus Texten -- Wissensrepräsentationen.
2. Kurzbeschreibung
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.
1. Schlagwortkette
Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz
Text Mining
Wissensmanagement
Deep learning
Neuronales Netz
ANZEIGE DER KETTE
Maschinelles Lernen -- Künstliche Intelligenz -- Text Mining -- Wissensmanagement -- Deep learning -- Neuronales Netz
SWB-Titel-Idn
1858792401
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-41689-8
Internetseite / Link
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