Charakterizacia oblasti
na uvod vystizna charakterizacia oblasti, ktorej sa venujeme v tomto kurze;
pochadza z Handbook of Knowledge representation
Knowledge Representation and Reasoning is at the heart of the great challenge of Artificial Intelligence: to understand the nature of intelligence and cognition so well that computers can be made to exhibit human-like abilities. As early as 1958, John McCarthy contemplated Artificial Intelligence systems that could exercise common sense. From this and other early work, researchers gained the conviction that (artificial) intelligence could be formalized as symbolic reasoning with explicit representations of knowledge, and that the core research challenge is to figure out how to represent knowledge in computers and to use it algorithmically to solve problems.
Fifty years later, this book surveys the substantial body of scientific and engineering insights that constitute the field of Knowledge Representation and Reasoning. Advances have been made on three fronts. First, researchers have explored general methods of knowledge representation and reasoning, addressing fundamental issues that cut across application domains. Second, researchers have developed specialized methods of knowledge representation and reasoning to handle core domains, such as time, space, causation and action. Third, researchers have tackled important applications of knowledge representation and reasoning, including query answering, planning and the Semantic Web.
back
suvisiace kurzy
back
vystupy - odoslat mailom
treba ziskat aspon 10 bodov (aspon 2.5 bodu za kazdy vystup)
back
takyto "nadhlad" sa moze utopit v preberanych technikalitach; samozrejme,
bez nich by obraz o latke zdaleka nebol postacujuci, sumar preberanych
technikalit najdete tu
Rekapitulacia zakladnyh potrebnych pojmov logiky: prvoradovy jazyk,
interpretacia, model, vyplyvanie
literatura:
Inteligencia ako vyopcet , dodatok B
literatura:
Inteligencia ako vypocet , dodatok D
zaverecny projekt Michala Antonica
z vlanajska; pouzitemu formalizmu zatial nie sme pripraveni rozumiet
formalizacia scenara z Bikakis, Antoniou
literatura:
Mc Carthy Programs with Common Sense
Suitability of Logic for Knowledge Representation, part 1.5 of
Handbook of Knowledge Representation chapter 1
Inteligencia ako vypocet
cast 1.2, kapitola 2, cast 3.1
projekt pre NASA:
Gelfond et al. A-Ptolog decision suppot system for space shuttle ,
literatura: Inteligencia ako vypocet, cast 4.1.1
literatura:
heuristiky ,
zbierka uloh , Asparagus
, an environment for submitting and archiving benchmark problems and
instances.
literatura k vypoctovym aspektom:
typ uloh na zaverecnu pisomku: na zaklade opisu hierarchickych vztahov v prirodzenom jazyku
vytvorit reprezentaciu v jazyku logiky alebo grafovu reprezentaciu,
odvodzovat dosledky z tej repreznetacie (podla skeptickeho alebo doverciveho
pristupu; pripadne s preferovanim speecifickejsej infroamcie)
typ uloh na zaverecnu pisomku: zistit, ci logicky program je (lokalne)
stratifikovany, vypocitat jeho perfektny model; nejake jednoduche dokazy,
napr. ci nejaky zakladny atom patri aebo nepatri do perfektneho modelu
typ uloh: vypocitat dobre fundovany model jednoducheho programu; jdnoduche
vztahy, suvisiace s informacnym alebo pravdivostnym usporiadanim
literatura:
literatura, linky:
Aleph (A Learning Engine for Proposing Hypotheses) - system induktivneho logickeho
programovania, zdrojovy kod v Prologu
typy uloh - je dana mnozina pozitivnych a mnozina negatrivnych
prikladov a "background knowledge", najst zovseobecnenie
typy uloh - najst abduktivne vysvetlenie (diagnozu) pre dane pozorovanie
a danu teoriu
zaverecne poznamky
typy uloh: je dana mnozina uzlov a zdovodneni (TMS), rozhodnut, kotre
uzly su IN
back
back
back
back
So zameranim kurzu suvisi aj cesko-slovenska seria konferencii Znalosti:
doterajsia
historia s linkami na vsetky konferencie
back
Elektronicky casopis vybornej urovne je
JAIR, Journal of
Artificial Intelligence Research.
Vrcholna svetova konferencia, venovana (kazdy druhy rok) umelej
inteligencii je
IJCAI (International Joint Conference on
Artificial Intelligence).
Europske konferencie ECAI (tiez ob rok, striedavo s IJCAI) organizuje
ECCAI , European Coordinating Committee
for Artificial Intelligence.
Podobne americke konferencie organizuje
AAAI .
back
2010/2011
Podmienky pre absolvovanie kurzu
okem toho bude mozne ziskat bonusve body v minitestoch pocas pednasok
Prednasky
V tychto dvoch suboroch budu pribudat informacie dvoch druhov o preberanej
latke; tu sa pokusim prezentovat isty "nadhlad",
zakladne myslienky, z ktorych by sa mali vycitat ciele kurzu
15.2.
Uvod - podmienky absolvovania, zameranie kurzu.
17.2.
Deklarativne programy - rekapitulacia zakladnych potrebnych pojmov:
herbrandovska interpretacia, herbrandovsky model, najmensi model, T_P
operator
22.2.
uvod k projektu
pozri vlanajsie (akad. rok 2009-2010) scenare a
literaturu z dielne Antoniou a jeho kolegovia
uvod do reprezentacie znalosti
Co budeme rozumiet pod reprezentaciou znalosti. Klasicka logika a reprezentacia znalosti.
Relacne databazy a deduktivne databazy ako reprezentacia znalosti.
Nemonotonnne usudzovanie, negacia v logickom programovani.
24.2.
defaultove teorie
1.3.
defaultove teorie, pokr.
3.3.
defaultove teorie s preferenciami; kontextove defaultove teorie
8.3.
opakovanie - vypocet extenzii defaultovych teorii
problemy s negaciou v logickych programoch; definicia stabilneho modelu
normalneho logickeho programu
10.3.
stabilne modely, pokracovanie
15.3.
vlastnosti stabilnych modelov (generujuce pravidla; atomy podoprete
pravidlami); priklady reprezentacie znalosti logickymi programami a ich
stabilnymi modelmi; suvis syntaktickych vlastnosti pravidiel a
existencie stabilnych modelov
17.3.
logicke programy s preferenciami; logicke programy a kontexty;
parakonzistentna logika (usudzovanie za pritomnosti nekonzistentnosti;
literatura: Inteligencia ako vypocet, cast 3.2);
zbierka uloh
22.3.
defeasible logic programming
24.3.
DeLP, ukoncenie
distributed defeasible reasoning; abstract argumentattion framework
29.3.
midterm
31.3.
vypocitatelnost a zlozitost nemonotonneho usudzovania
5.4.
hierarchicke siete
literatura: Inteligencia ako vypocet, casti 4.2.2, 4.2.3 (pripadne aj
indformacia z 8.2)
7.4.
stratifikovane a lokalne stratifikovane logicke programy;
literatura: Inteligencia ako vypocet, cast. 6.1
12.4.
ddobre fundovane modely logickych programov;
literatura: Inteligencia ako vypocet, cast. 6.2
14.4.
logicke programy s preferenciami
typy uloh: pre dany logicky program s preferenciami intuitivne (na zaklade
preferovanych generujucih pravidiel alebo preferovanych literalov urcit
preferovany stabilny model a zdovodnit rozhodnutie
27.4.
reprezentacia dynamiky v logickom programovani
28.4.
nemonotonne usudzovanie - implemenatcie, aplikacie
3.5.
indukcia; literatura: Inteligencia ako vypocet, cast.5.1;
5.5.
abdukcia; literatura: Inteligencia ako vypocet, cast.5.2
10.5.
cvicenie - typy uloh na zaverecnu pisomku a skusku
12.5.
revizie; literatura: Inteligencia ako vypocet, cast.7.1
Hodnotenie
meno B1 B2 B3 P1 B4 P2 B5
M P3 M2 P4 P S
Adam 2 10 4 10 2 16
10 10 25 20
Baca 10 4 4
Balko 10 5 11.9 7 9
19 20
Beka 1 2 10 8 1.9 13
10 9 25 20
Benko 10 9 16 8 7
17.5 20
Blahunka 10 8 9.4
9 9 16.5 20
Cechovsky 1.5 10 1.5 8
1.5 [7] 7 12 8 17.9 20
Dlugos 1 10 2.75 10 1.8
11.9 10 10 24 20
Durkaj 2 10 2 10 2
12 8 9 25 20
Gaspierik 0.5 10 3 1 10
5 8 10 12
Gergely 10 6 2
Horansky 10 1 7 1.8
8 12 9 25 20
Hornakova 1.5 10 2.75 6 2
16 8 8 25 20
Jurik 10 6 [3.5] 7 10 5
12 20
Kovac 10 3 7 2 16
8 8 25 20
Maduda 3 10 7 12
7 9 25 20
Mandli 10 6 7.4 8 2.5
19 15
Medved 1.25 10 1 7 1.8
9.9 8 8 21 19
Rajnicek 5 9 10 9 9
19 19
Smitala 2.5 9 15.7 10 10
19 10
Sochuliak 10 7 [4] 7 8
7 15 14
Svec 1 2 10 3 10 2
14 10 10 25 20
Urban 5 7 7 8 8 24
20
Vanco 2 10 9 8 8
9 25 20
Vanko 0.75 10 1 7 [3]
7 8 8 17 20
Vrskovy 10 1 9 1 11.8 8
8 18 20
Projekt
prispevky k projektu:
literatura
back
Ucebnica
download: pdf
,
ps
Handbook of Knowledge representation
cela kniha
Dalsia zakladna literatura
back
Dolezite konferencie
Pre zameranie kurzu klucove:
Implementacie
Zaujimave impementacie z oblasti:
Dalsie zdroje o implementaciach
back
AI - vseobecne informacne zdroje
Za zakladny casopis venovany problemom umelej inteligencie mozno povazovat
Journal of Artificial
Intelligence.
z historie kurzu
projekt ZS 2009
literatura
scenare