In dieser Ausarbeitung wird das Thema der Expertensysteme beleuchtet werden, die bereits seit über 45 Jahren existieren. Die grundlegende Idee der Expertensysteme (auch ES oder XPS) ist es, das Wissen hochspezialisierter Fachleute in einem Computersystem nachzubilden, um Menschen bei der Lösung komplexerer Probleme unterstützen zu können. Realisiert wird dies durch Bereitstellung von Handlungsempfehlungen, die vom Programm aus einer zuvor angelegten Wissensbasis abgeleitet werden.
Diese Arbeit beginnt mit einer Definition, bevor darauf eingegangen wird, wie menschliche Experten zu einer Problemlösung gelangen. Danach wird eine Abgrenzung zum Themengebiet der künstlichen Intelligenz geschaffen, gefolgt von der Geschichte und den Gründen für das Einsetzen von Expertensystemen. Außerdem wird erläutert, in welche Arten man das Wissen einteilen kann und wie dieses Wissen genutzt und programmintern verarbeitet, wird um ein Expertensystem aufzubauen.
Inhalt
1 Einführung
2 Definition & Funktionsweise
3 Menschliche Intelligenz beim Schlussfolgern auf einem eng begrenzten Aufgabengebiet
4 Begriffsabgrenzung zur KI
5 Geschichte der Expertensysteme
6 Gründe für das Einsetzen von Expertensystemen
7 Beispiele und Anwendungsgebiete für Expertensysteme
8 Die Arten des Wissens
9 Aufbau eines Expertensystems
10 Wissensspeicherung und -verarbeitung in Expertensystemen
11 Pro und Contra eines Expertensystems
12 Beispiel: Diagnostik einer Transferstraße.
- Citar trabajo
- Erik Leitenberger (Autor), 2015, Expertensysteme für datenbasierte Handlungsempfehlung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/506878
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