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Katalogdatenanzeige

Knowledge Science – Grundlagen: Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten

Knowledge Science – Grundlagen: Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten
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 Resolving-System
Kataloginformation500398758 Datensatzanfang . Kataloginformation500398758 Seitenanfang .
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