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Impressum
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1. Einleitung
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Inhalt
Inhalt
1. Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Strukturierung
1.2.1 Der Untersuchungsbereich
1.2.2 Der Gestaltungsbereich
I. Der Untersuchungsbereich
2. Der Begriff Wissensverarbeitung
2.1 Begriffsdefinitionen
2.1.1 Informationsdefinition in der Nachrichtentechnik
2.1.2 Definitionen in der Informationswissenschaft
2.1.3 Definitionen in der Wissensverarbeitung
2.1.4 Versuch der Definition von Wissensverarbeitung
2.2 Wissensverbreitung
2.2.1 ,,Sender - Kanal - Empfänger'' Schema
2.2.2 ,,Sender - Speicher - Empfänger'' Schema
2.2.3 Publikationsformen
2.3 Wissensspeicher
2.3.1 Arten von Wissensspeichern
2.4 Wissenswiederauffindung
2.4.1 Bibliothekskataloge
2.4.2 Citations Index
2.4.3 Suchdienste
2.5 Informationsflut
3. Einführung in die künstliche Intelligenz
3.1 Definition und Ziele der KI
3.2 Wissensrepräsentation
3.2.1 Implizites Wissen
3.2.2 Explizites Wissen
3.2.3 Wissensbasierte Systeme
3.2.4 Anforderungen an die Wissensrepräsentationen
3.3 Logikorientierte Methode der Wissensrepräsentation
3.3.1 Einfache Fakten Regel Systeme
3.3.2 Logische Programmiersprachen
3.4 Prozedurale Methode als Wissensrepräsentation
3.5 Frames
3.6 Semantische Netze
3.7 Constraints
3.8 Unsicheres Wissen
4. Problemlösen durch Suchen
4.1 Blinde Suche
4.1.1 Tiefensuche (depth-first search)
4.1.2 Breitensuche (breadth-first search)
4.1.3 Nichtdeterministische Suche
4.2 Heuristisch informierte Suche
4.2.1 Hill-Climbing
4.2.2 Beam Search
4.2.3 Best-First Search
4.3 Optimale Netzsuche
4.3.1 British Museum Procedure
4.3.2 Branch-and-Bound Search
4.3.3 Branch-and-Bound Search mit Abschätzung der Restkosten
4.3.4 Branch-and-Bound Search mit Eliminierung längerer Doppelwege
5. Spielbäume
5.1 MiniMax Algorithmus
5.2 Alpha-Beta-Algorithmus
5.3 Progressiv Deepening
6. Expertensysteme
6.1 Definition von Expertensystemen
6.2 Zielsetzung und Motivation
6.3 Aufbau von Expertensystemen
6.4 Arten von Wissen
6.4.1 Menschlicher Experte versus Expertensystem
6.5 Anwendungsgebiete von Expertensystemen
6.5.1 Praktische Anwendungen von Expertensystemen
6.6 Entwicklungsstufen eines Expertensystems
6.6.1 Beteiligte Personen am Wissenserwerb
6.6.2 Schwierigkeiten beim Wissenserwerb
6.6.3 Entwicklungsphasen eines Expertesystems
6.7 Wissensverarbeitung in Expertensystemen
6.7.1 Wissensspeicherung
6.7.2 Wissensverarbeitung: Vorwärtsverkettung
6.7.3 Wissensverarbeitung: Rückwärtsverkettung
6.7.4 Vorwärtsverkettung versus Rückwärtsverkettung
6.7.5 Konfliktlösungstrategien
6.8 Certainty Factor
6.8.1 Das mathematische Modell
7. Fuzzy Logik
7.1 Klassische Mengen versus Fuzzy Sets
7.2 Definitionen
7.3 Arbeitsweise eines Fuzzy Regel Systems
7.4 Anwendungsbeispiel: Container-Kran
8. Neuronale Netze
8.1 Grundlagen der Neuronalen Netze
8.2 Das künstliche Neuron
8.3 Das Perzeptron
8.3.1 Der Perzeptron Lernalgorithmus
8.4 Der Backpropagation Algorithmus
9. Neuronale Fuzzy Systeme
9.1 Kooperative Systeme
9.2 Hybride Systeme
10. Intelligente Agenten
10.1 Motivation für die Entwicklung von intelligenten Agenten
10.2 Definition von intelligenten Agenten
10.3 Modell eines Agenten
10.3.1 Qualifikation auf der Aufgabenebene
10.3.2 Das Wissen
10.3.3 Kommunikationsfähigkeit
10.4 Intelligenz durch Kommunikation
10.5 Mobile Agenten
10.6 Agentensicherheit
10.7 Beispiele für Agenten
10.7.1 BargainFinder
10.7.2 CIG Searchbots
10.7.3 BASAR
II. Der Gestaltungsbereich
11. Der Virtual Tutor
11.1 Zielsetzung
11.2 Das Grundkonzept
11.2.1 Aufbau des Expertensystems
11.3 Expertensystem-Shell Jess
11.3.1 Die Sprache Jess
11.3.2 Die Regeln des Virtual Tutors
11.3.3 Benutzerschnittstelle
11.4 Das System: Virtual Tutor
11.4.1 Der Aufruf der Virtual Tutors
11.4.2 Die Bedienung
11.5 Ausblick
11.5.1 Benutzerschnittstelle
11.5.2 Surflets
11.5.3 Dynamische Hintergrundbibliohtek
11.5.4 Evaluierung
12. Zusammenfassung
13. Verzeichnisse
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
14. CD-ROM
Literatur
Gerald Reif
2000-02-01
