Handbook of Knowledge Representation
Lingua: inglese
Editore: Elsevier BV, 2008
- Rilegato
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Handbook of Knowledge Representation describes the essential foundations of Knowledge Representation, which lies at the core of Artificial Intelligence (AI). The book provides an up-to-date review of twenty-five key topics in knowledge representation, written by the leaders of each field. It includes a tutorial background and cutting-edge developments, as well as applications of Knowledge Representation in a variety of AI systems. This handbook is organized into three parts. Part I deals with general methods in Knowledge Representation and reasoning and covers such topics as classical logic in Knowledge Representation; satisfiability solvers; description logics; constraint programming; conceptual graphs; nonmonotonic reasoning; model-based problem solving; and Bayesian networks. Part II focuses on classes of knowledge and specialized representations, with chapters on temporal representation and reasoning; spatial and physical reasoning; reasoning about knowledge and belief; temporal action logics; and nonmonotonic causal logic. Part III discusses Knowledge Representation in applications such as question answering; the semantic web; automated planning; cognitive robotics; multi-agent systems; and knowledge engineering. This book is an essential resource for graduate students, researchers, and practitioners in knowledge representation and AI.…
Codice articolo 9780444522115
- Titolo
- Handbook of Knowledge Representation
- Autore
- Bruce Porter
- Editore
- Elsevier BV
- Anno di pubblicazione
- 2008
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0444522115
- ISBN 13
- 9780444522115
- Peso dell'articolo
- 2008 grammi
- Dimensioni
- 250x174x50 mm
The Handbook of Knowledge Representation is an up-to-date review of twenty-five key topics in knowledge representation, written by the leaders of each field.
This book is an essential resource for students, researchers and practitioners in all areas of Artificial Intelligence.
* Make your computer smarter
* Handle qualitative and uncertain information
* Improve computational tractability to solve your problems easily
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Dalla quarta di copertina
This handbook is organized into three parts. Part I deals with general methods in Knowledge Representation and reasoning and covers such topics as classical logic in Knowledge Representation; satisfiability solvers; description logics; constraint programming; conceptual graphs; nonmonotonic reasoning; model-based problem solving; and Bayesian networks. Part II focuses on classes of knowledge and specialized representations, with chapters on temporal representation and reasoning; spatial and physical reasoning; reasoning about knowledge and belief; temporal action logics; and nonmonotonic causal logic. Part III discusses Knowledge Representation in applications such as question answering; the semantic web; automated planning; cognitive robotics; multi-agent systems; and knowledge engineering.
This book is an essential resource for graduate students, researchers, and practitioners in knowledge representation and AI.
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