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Knowledge Science – Grundlagen: Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten
Kategorie Beschreibung
036aXA-DE
037bger
077a184323548X Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Lanquillon, Carsten, 1972 - : Knowledge Science – Grundlagen
087q978-3-658-41688-1
100 Lanquillon, Carsten ¬[VerfasserIn]¬
104aSchacht, Sigurd ¬[VerfasserIn]¬
331 Knowledge Science – Grundlagen
335 Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten
403 1st ed. 2023.
410 Wiesbaden
410 Wiesbaden
412 Springer Fachmedien Wiesbaden
412 Imprint: Springer Vieweg
425 2023
425 2023
425a2023
433 1 Online-Ressource(VI, 207 S. 70 Abb., 12 Abb. in Farbe.)
527 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Lanquillon, Carsten, 1972 - : Knowledge Science – Grundlagen
540aISBN 978-3-658-41689-8
700 |UYQ
700 |COM004000
700b|006.3
700g1270821474 ST 306
750 Einleitung -- Künstliche Intelligenz - Ein Überblick -- Machine Learning -- Deep Learning -- Informationsextraktion aus Texten -- Wissensrepräsentationen.
753 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.
902s 21008944X Maschinelles Lernen
902s 209002050 Künstliche Intelligenz
902s 215804279 Text Mining
902s 213728397 Wissensmanagement
902s 489847412 Deep learning
902s 210311614 Neuronales Netz
012 1858792401
081 Knowledge Science – Grundlagen
100 Springer E-Book
125aElektronischer Volltext - Campuslizenz
655e$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-41689-8
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