Knowledge Representation and Reasoning 2014

Prezentacja podstawowych problemów, metod symbolicznego reprezentowania wiedzy i automatycznego jej przetwarzania - wnioskowania
Przekazanie praktycznych umiejętności wykorzystania wybranych narzędzi pozwalających na reprezentowanie i przetwarzanie wiedzy symbolicznej.

Sylabus KRK: EIS

Podstawowe:

• [KRR] Ronald Brachman Hector Levesque Knowledge Representation and Reasoning, Morgan Kaufman, 2004
• [KRH] F. van Harmelen, V. Lifschitz, B. W. Porter, Handbook of Knowledge Representation, Elsevier Science (2008), ONLINE
• [TAC] Hector Levesque Thinking as Computation, MIT Press, 2012.
• [FCA] D. Poole, A. Mackworth, Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, Cambridge University Press, 2010, ONLINE

Uzupełniające:

• [SLG] Peter Flach, Simply logical, Wiley, 1994, ONLINE
• [LAI] Stuart C. Shapiro, Knowledge Representation and Reasoning: Logics for Artificial Intelligence, (Lecture notes ONLINE)
• [AIM] Stuart Russell and Peter Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Ed., Pearson, 2010.
• [CIL] D. Poole, A. Mackworth and R. Goebel, Computational Intelligence: A Logical Approach, Oxford University Press, 1998.

Literatura uzupełniająca w języku polskim:

• [WSI] Mariusz Flasiński, Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN 2011.
• [SIL] A. Kisielewicz, Sztuczna inteligencja. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego, WNT 2011.

Prolog podręczniki sieciowe:

• [PFC] Prolog Programming A First Course
• [LPN] Learn Prolog Now!
• [AIP] Adventure in Prolog
• [ESP] Expert Systems in Prolog

Prolog podręczniki:

• [BRT] I. Bratko, Prolog Programming for Artificial Intelligence, 4th ed, Addison-Wesley, 2011.
• [LPP] Ulf Nilsson and Jan Małuszyński, Logic, Programming and Prolog (2ed). ONLINE
• [PPD] Michael Covington et. al., Prolog Programming in Depth. ONLINE

Slajdy:

• [KRR] slides
• [TAC] slides
• [FCA] full online slides
• [AIM] slides
• [CIL] slides
• [AAT] AAAI Topics

Inne:

• John F. Sowa Semantic Networks
• M. Obitko Ontologies & SemWeb

Organizacja roku 2014/2015 na AGH

1. Wprowadzenie do reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Ujęcie systemowe. Rola logiki. Prolog: baza wiedzy [3.03.2015]
2. Podstawy języka Prolog. Model obliczeniowy Prologu - szukanie z nawrotami. Zmienne i ich rola. Podstawy Unifikacji [10.03.2015]
3. Podstawy języka Prolog. Struktury danych: termy. Podstawy unifikacji termów. [17.03.2015]
4. Podstawy języka Prolog. Modele obliczeniowe: rekurencja, iteracje, pętle z wymuszeniem nawrotów (fail). Struktury danych: listy. Predykaty: member/2, select/3, appemd/2. Obliczenia niedeterministyczne [24.03.2015]
5. Przetwarzanie list w Prologu. Rekurencja a iteracje. Zagadnienia zaawansowane. Sortowanie list. Przetwarzanie list. Meta-predykaty [31.03.2015]
6. Listy - zagadnienia zawansowane. Meta-programowanie w Prologu. Reprezentacja i przetwarzanie wiedzy w Prologu. Przykłady. [14.04.2015]
7. Metaprogramowanie. Reprezentacja wiedzy. Przykłady. [21.04.2015]
8. Podsumowanie programowania w Prologu. Przykłady. Przygotowanie do kolokwium. [28.04.2015]
9. Systemy stanowe. Model grafowe. Metody szukania ślepego. Tree search and graph search. [5.05.2015]
10. E-learning: Przegląd metod szukania ślepego. Algorytmy BFS i DFS. Algorytm Dijkstry. [12.05.2015] Grafy: reprezentacja, BFS, DFS, algorytm Dijkstry
11. E-learning: Algorytmy szukania. Problem Solving as Search
12. Metody szukania heurystycznego. Algorytm A*. Algorytmy inspirowane biologicznie.
13. Wprowadzenie do programowania z ograniczeniami. Backtrack Search.
14. Programowanie z ograniczeniami - kontynuacja. Biblioteka CSP(FD).

1. Wprowadzenie do reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Ujęcie systemowe. Rola logiki. Prolog: bazy wiedzy [4.03.2014]
2. Podstawy języka Prolog. Model obliczeniowy Prologu - szukanie z nawrotami. Zmienne i ich rola. Podstawy Unifikacji [11.03.2014]
3. Podstawy języka Prolog. Struktury danych: termy. Podstawy unifikacji termów. Modele obliczeniowe: rekurencja, iteracje, pętle z wymuszeniem nawrotów (fail) [18.03.2014]
4. Podstawy języka Prolog. Struktury danych: termy. Podstawy unifikacji termów. Modele obliczeniowe: rekurencja, iteracje, pętle z wymuszeniem nawrotów (fail) [25.03.2014]
5. Podstawy języka Prolog. Struktury danych: listy. Predykaty: member/2, select/3, appemd/2. Obliczenia niedeterministyczne [1.04.2014]
6. Przetwarzanie list w Prologu. Rekurencja a iteracje. Zagadnienia zaawansowane. Sortowanie list. Przetwarzanie list. Meta-predykaty [8.04.2014]
7. Meta-programowanie w Prologu. Reprezentacja i przetwarzanie wiedzy w Prologu. Przykłady. [15.04.2014]
8. E-learning. [29.04.2014]
9. Systemy stanowe. Model grafowe. Metody szukania ślepego. Tree serach a graph search. [6.05.2014]
10. Przegląd metod szukania ślepego. Realizacje w Prologu. [13.05.2014]
11. Metody szukania heurystycznego. Algorytm A*. Algorytmy inspirowane biologicznie. [20.05.2014]
12. Wprowadzenie do programowania z ograniczeniami. Backtrack Search. [27.05.2014]
13. Programowanie z ograniczeniami - kontynuacja. Biblioteka CSP(FD).[3.06.2014]
14. [10.06.2014]
15. [17.06.2014 ?]

1. Wprowadzenie do problematyki reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Prolog: baza wiedzy [26.02.2013]
2. Inżynieria wiedzy. Podejście systemowe. Język naturalny a logika. Budowa systemu z bazą wiedzy. Przykłady w Prologu. Prolog: sterowanie wnioskowaniem [5.03.2013]
3. Prolog: termy i reprezentacja wiedzy. Fakty i klauzule. Składnia. Semantyka [12.03.2013]
4. Prolog: listy. Podstawowa reprezentacja i przetwarzanie [19.03.2013]
5. Prolog: listy. Zaawansowane przetwarzanie. Sortowanie [26.03.2013]
6. Drzewa i grafy. Metody szukania ślepego [9.04.2013]
7. Grafy. Metody szukania heurystycznego [16.04.2013]
8. Systemy dynamiczne. Stan, przestrzeń stanów. Planowanie [23.04.2013]
9. Grafy AND-OR, planowanie, gry [7.05.2013]
10. Systemy regułowe [14.05.2013]
11. Programowanie z ograniczeniami. CSP: wprowadzenie. [21.05.2013]
12. CSP: problemy i metody.[28.05.2013]
13. Przegląd zaawansowanych narzędzi logiki. Wiedza niepewna, niepełna, rozmyta i przybliżona.[4.06.2013]
14. Metody semantyczne: drzewa i grafy, sieci semantyczne, szablony semantyczne. Metody przetwarzania.[11.06.2013] Podsumowanie.Materiały pomocnicze - ETI PG Materiały + laboratorium
15. ML - wykład zaproszony [18.06.2013]
16. Problematyka spójności i pełności wiedzy. Wnioskowanie diagnostyczne.
17. Prolog: metaprogramowanie. Możliwości reprezentacji i przetwarzania wiedzy w Prologu.

Narzędzia:

• [SWI] SWI Prolog
• [AIS] AIspace
• [MZN] MiniZinc

Ćwiczenia

1. Prolog: baza wiedzy: Lab baza wiedzy, 2014-03-05
2. Prolog: sterowanie wnioskowaniem: Lab sterowanie wnioskowaniem, 2014-03-12
3. Prolog: termy i reprezentacja wiedzy: Lab_termy, 2013-03-19
4. Prolog: listy i podstawy przetwarzania wiedzy: Wstęp do pracy z listami, 2014-03-26
5. Prolog: listy, zagadnienia zaawansowane: Praca z listami, 2014-04-02
6. Prolog: metaprogramowanie, 2014-04-09
   • Reprezentacja
   • Metaprogramowanie punkty 1-4
7. Szukanie heurystyczne: przeszukiwanie wraz z sekcją Dla zainteresowanych, 2015-05-06
   • proszę poczytać o metodach szukania w AI można znaleźć w podręczniku [FCA]: 3 States and Searching 3.6-7
8. CSP: wprowadzenie, 2014-05-13
9. CSP: standardowe problemy, 2014-05-20
10. CSP: techniki modelowania, 2014-05-27

- Reguły w Prologu, 2014-05-07, wprowadzenie do systemów ekspertowych

1. Problemy automatycznego planowania: Lab_pddl
2. Reprezentacje ustrukturalizowane, DL: Lab DL, 2014-06-04
3. Kolokwium, 2014-06-11

• Joel Spolsky Can Your Programming Language Do This?, Tuesday, August 01, 2006.
• Paul Graham, Hackers and Painters (esej), May 2003; więcej w książce: Hackers and Painters, O'Reilly, 2004.
• Lambda the Ultimate The Programming Languages Weblog