An Introduction to Knowledge Engineering
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An Introduction to Knowledge Engineering
An Introduction to Knowledge Engineering presents a simple but detailed exploration of current and established work in the field of knowledge-based systems.
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商品＃: 90807070

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この商品の利点

Foundational Concepts
Offers a clear overview of essential knowledge engineering principles, making it perfect for beginners eager to build a solid understanding and application in real-world scenarios.
Practical Applications
Includes case studies and examples that demonstrate how knowledge engineering is applied in various industries, providing readers with tangible insights and enhancing learning effectiveness.
Accessible Language
Written in a straightforward style, this introduction ensures that complex concepts are easily understood, catering to diverse audiences, including students and professionals entering the field.

製品詳細

Shop An Introduction to Knowledge Engineering online at a best price in 日本. 1846284759
Publisher Springer
Publication date October 4, 2006
Edition 2007th
Language English
Print length 300 pages
ISBN-10 1846284759
ISBN-13 978-1846284755
Item Weight 15 ounces (425.25 grams)
Dimensions 6.14 x 0.68 x 9.25 inches (15.6 x 1.7 x 23.5 cm)

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お客様からの質問と回答

  • 質問: Who is this book suitable for?

    回答: The book is suitable for undergraduate and postgraduate students in computing science, knowledge engineering, AI, and related disciplines.
  • 質問: What topics does the book cover?

    回答: It covers a variety of technologies including expert systems, neural networks, and intelligent agents among others.
  • 質問: Does the book include activities for readers?

    回答: Yes, it includes numerous activities and self-assessment questions to enhance understanding.

Expert Systems Editorial Review

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  • User-friendly interface
  • Stylish and modern design
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特徴と利点

  • Comprehensive introduction to knowledge-based systems and technologies.
  • Covers expert systems, neural networks, genetic algorithms, and more.
  • Includes numerous activities for reader engagement and research.
  • Self-assessment questions ensure understanding of concepts.
  • Ideal for undergraduate and postgraduate students in computing fields.
  • Reinforces knowledge applicable to various disciplines like AI and robotics.

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