ЗНАНИЕ ИНЖИНИРИНГ - ВЕСЛАВ ТРАЧИК

Stan: dobry (jak zdjęciach)

Uwagi: nieznaczne przetarcia i zagniecenia okładki, nieznaczne otarcia krawędzi okładki i odchodząca laminacja na krawędziach okładki, środek w stanie bardzo dobrym

Opis pozycji:

Inżynieria wiedzy to dział informatyki obejmujący metody i systemy służące do -wspmaganego komputerem - uzyskiwania użytecznych informacji na podstawie dostępnej wiedzy i konkretnych danych.

Metody te sprawdziły się w licznych zadaniach wspomagania decyzji, diagnostyki, prognozowania, zarządzania, planowania, klasyfikacji i są wykorzystywane w technice, ekonomii, medycynie, wojskowości itd.

Spis treści:

1. Wiedza

1.1. Knowledge is power!

1.2. Definicje i rodzaje wiedzy

2. Reprezentacje wiedzy deklaratywnej

2.1. Podstawowe określenia

2.2. Stwierdzenia i ich związki

2.3. Reguły i klauzule

2.4. Semantyka formuł

2.5. Tablice i drzewa decyzyjne

3. Wnioskowanie na podstawie reguł i klauzul

3.1. Ogólne zasady

3.2. Metody wnioskowania dedukcyjnego

3.3. Wnioskowanie na podstawie klauzul

3.4. Budowa reguł i wnioskowania

4. Wnioskowanie przybliżone

4.1. Informacje nieidealne

4.2. Informacje niedokładne

4.3. Informacje niepewne i niejednoznaczne

5. Systemy eksperckie

5.1. Zadania i struktury

5.2. Zastosowania

5.3. Problemy

5.4. Przykłady systemów szkieletowych

6. Wnioskowanie probabilistyczne

6.1. Logika probabilistyczna

6.2. Sieci bayesowskie

6.3. Diagramy działania

6.4. Drzewa decyzyjne

6.5. Przykładowe systemy

7. Wiedza o zależnościach czasowych

7.1. Zdarzenia i relacje

7.2. Zasady wnioskowania

7.3. Akcje i zmiany

7.4. Logika temporalna

8. Wiedza strukturalna

8.1. Onotlogie

8.2. Opisy graficzne

8.3. Ramy

8.4. Logiki dla wiedzy strukturalnej

9. Języki dla semantycznego Internetu

9.1. Języki znakowania

9.2. Języki ontologii

10. Wnioskowanie na podstawie znanych przypadków

10.1. Informacje ogólne

10.2. Główne zadania

10.3. Przykłady systemów CBR