Hybride KI mit Machine Learning und Knowledge Graphs
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Publikationsdatum
2025
Typ der Arbeit
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Typ
03 - Sammelband
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Themenheft
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Reihe / Serie
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Verlag / Herausgebende Institution
Springer
Verlagsort / Veranstaltungsort
Wiesbaden
Auflage
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Zusammenfassung
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 Sammelband zeigt, wie innovative hybride KI-Verfahren bereits heute erfolgreich in der Praxis eingesetzt werden. Dies ist ein Open Access-Buch.
Schlagwörter
Machine Learning, Wissensnetze, Künstliche Intelligenz, Wissensbasierte KI
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-3-658-44780-9
978-3-658-44781-6
978-3-658-44781-6
ISSN
Sprache
Deutsch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Fachlektorat/Editorial Review
Open Access-Status
Gold
Lizenz
Zitation
Hinkelmann, K., Hoppe, T., & Humm, B. G. (2025). Hybride KI mit Machine Learning und Knowledge Graphs. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-658-44781-6