Representing and Reasoning With Probabilistic Knowledge: A Logical Approach to Probabilities (Artificial Intelligence)
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Beschreibung
"Representing and Reasoning With Probabilistic Knowledge: A Logical Approach to Probabilities" von Fahiem Bacchus ist ein Buch, das sich mit der Integration von probabilistischem Wissen in die logische Wissensrepräsentation und -verarbeitung befasst. Es bietet einen systematischen Ansatz zur Kombination von Logik und Wahrscheinlichkeitstheorie, um Unsicherheiten in der Künstlichen Intelligenz zu modellieren und zu handhaben. Das Buch behandelt theoretische Grundlagen sowie praktische Anwendungen und zeigt auf, wie probabilistische Aussagen formalisiert und logisch verarbeitet werden können. Bacchus diskutiert verschiedene Methoden zur Repräsentation von unsicherem Wissen und entwickelt Techniken für das Schlussfolgern unter Unsicherheit, was insbesondere für komplexe KI-Systeme relevant ist.
Produktdetails
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Über den Autor
- hardcover
- 456 Seiten
- Erschienen 1995
- Springer
- hardcover
- 302 Seiten
- Erschienen 2016
- Cambridge University Press
- Kartoniert
- 159 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 467 Seiten
- Erschienen 2017
- Cambridge University Press
- Gebunden
- 183 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- hardcover
- 336 Seiten
- Erschienen 2020
- The MIT Press
- hardcover
- 446 Seiten
- Erschienen 1988
- Prentice-Hall
- paperback
- 396 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- hardcover
- 202 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer
- Gebunden
- 1157 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- paperback
- 288 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 652 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- paperback
- 264 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- hardcover
- 440 Seiten
- Erschienen 2004
- Addison Wesley



