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Herausgeber: 
  • Thomas Hoppe
  • Knut Hinkelmann
  • Bernhard G. Humm
  • Hybride KI mit Machine Learning und Knowledge Graphs: Innovative Lösungen aus der Praxis 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  März 2025  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    AI / Artificial Intelligence / Data Science / Hybride KI / Informatik / KI / Knowledge based Systems / Knowledge Graphs
    ISBN:  9783658447809 
    EAN-Code: 
    9783658447809 
    Verlag:  Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 240 mm / B 168 mm / D  
    Seiten:  424 
    Illustration:  X, 424 S. 200 Abb., 130 Abb. in Farbe., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen 
    Zus. Info:  EUDR exemption - product or manufacturing materials placed on the market prior to 31.12.2025. 
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    Inhalt:
    Seit den 2010er Jahren hat die Künstliche Intelligenz (KI) durch Erfolge im Machine Learning (ML) einen enormen Schub erfahren. Einerseits durch die stark angewachsene Menge verfügbarer digitaler Daten und andererseits durch Innovationen im Bereich der Künstlichen Neuronalen Netze und des Deep Learning (DL). Wissensbasierte KI umfasst neben traditionellen Expertensystemen und Regelsystemen auch die Technologien und Standards, welche im Rahmen der Semantic Web Initiative seit den 1990er Jahren entwickelt wurden. Sie ermöglichten unter anderem die Entwicklung umfangreicher Knowledge Graphs (Wissensnetze). Hybride KI-Ansätze kombinieren Machine Learning und wissensbasierte KI. Da sie als erfolgversprechend gelten, werden sie seit Jahren erforscht. Dieser Open Access-Sammelband zeigt, wie innovative hybride KI-Verfahren bereits heute erfolgreich in der Praxis eingesetzt werden.

    Die Zielgruppe

    • Architekten und Entwickler von KI-Anwendungen
    • Entscheider
    • Hochschullehrer und Studierende

    Die Herausgeber
    Knut Hinkelmann ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW. Er leitet den Masterstudiengang Business Information Systems, den Bachelorstudiengang Business Artificial Intelligence und die Forschungsgruppe Intelligent Information Systems.
    Thomas Hoppe ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Projektmanager in der Arbeitsgruppe "Data Analytics Center" (DANA) des Fraunhofer-Instituts für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS) und Dozent für Datenbanken, Informationssysteme, Suchtechnologie und Bayes'sche Datenanalyse im Studiengang "Angewandte Informatik" der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin - University of Applied Sciences.
    Bernhard G. Humm ist Professor für Software Engineering am Fachbereich Informatik der Hochschule Darmstadt. Seit über 35 Jahren beschäftigt er sich mit KI und führt regelmässig nationale und internationale KI-Forschungsprojekte mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft durch. 

      



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