Both sides previous revision
Poprzednia wersja
Nowa wersja
|
Poprzednia wersja
Nowa wersja
Both sides next revision
|
pl:dydaktyka:krr:start [2016/03/16 08:18] msl [Laboratoria] |
pl:dydaktyka:krr:start [2016/06/08 01:34] msl [Laboratoria] |
- **Metody szukania heurystycznego. Algorytm A*. Algorytmy inspirowane biologicznie. Przeszukiwanie wiązką.** [8.03.2016] | - **Metody szukania heurystycznego. Algorytm A*. Algorytmy inspirowane biologicznie. Przeszukiwanie wiązką.** [8.03.2016] |
- **Wprowadzenie do programowania z ograniczeniami. Backtracking Search in Prolog. Przykłady problemów i rozwiązań. Biblioteka clp(fd).** [15.03.2016] | - **Wprowadzenie do programowania z ograniczeniami. Backtracking Search in Prolog. Przykłady problemów i rozwiązań. Biblioteka clp(fd).** [15.03.2016] |
- Programowanie z ograniczeniami. Problemy rozwiązywania CP. Propagacja ograniczeń. [22.03.2016] | -**Programowanie z ograniczeniami. Biblioteka clp(fd) - przykłady zastosowań. Problemy rozwiązywania CP. Propagacja ograniczeń. Dekompozycja i porządkowanie ograniczeń. Przykład: SEND+MORE=MONEY (best solution)** [22.03.2016] |
- Święta Wielkanocne [29.03.2016] | - Święta Wielkanocne [29.03.2016] |
- Programowanie z ograniczeniami. Wybrane narzędzia. Przykład problemu harmonogramowania produkcji. Problem harmonogramowania pracy zmianowej. [5.04.2016] | - **Programowanie z ograniczeniami. Wybrane metody propagacji ograniczeń. Przykład problemu harmonogramowania produkcji.** [5.04.2016] |
| - **Constraint Programming: Shift-Work Scheduling (NRP). Systemy regułowe - wprowadzenie.** [12.04.2016: ALi] |
| - **Systemy regułowe. Reprezentacja wiedzy, wnioskowanie, sterowanie wnioskowaniem. Wybrane narzędzia.** [19.04.2016] |
| - **Systemy regułowe. Synteza i analiza. Narzędzia i przykłady.** [10.05.2016] |
| - **Przykłady systemów regułowych. Automatyczne planowanie. Zbiory rozmyte. ** [17.05.2016] |
| - Zbiory, relacje i systemy rozmyte. Rozmyte systemy regułowe. Logika rozmyta. Diagnostyka systemów. Wnioskowanie abdukcyjne i wnioskowanie na bazie niespójności. [24.05.2016] |
| - Egzamin zerowy testowy. [31.05.2016] |
| - Answer Set Programming (ASP). |
| - Metody optymalizacji w obszarze AI. Metaheurystki. |
| - Metody reprezentacji i przetwarzania wiedzy. |
| |
| |
- [[pl:dydaktyka:csp:lab1|Flagowe problemy programowania z ograniczeniami]], 02-03-2016 | - [[pl:dydaktyka:csp:lab1|Flagowe problemy programowania z ograniczeniami]], 02-03-2016 |
- [[pl:dydaktyka:csp:lab2|Podstawowe techniki modelowania w programowaniu z ograniczeniami]], 09-03-2015 | - [[pl:dydaktyka:csp:lab2|Podstawowe techniki modelowania w programowaniu z ograniczeniami]], 09-03-2015 |
- [[pl:dydaktyka:csp:lab3|Rozwiązywania praktycznych problemów optymalizacyjnych]], 16-03-2015 | - [[pl:dydaktyka:csp:lab3|Rozwiązywania praktycznych problemów optymalizacyjnych]], 16-03-2016 |
| - Dalszy ciąg [[pl:dydaktyka:csp:lab3|Rozwiązywania praktycznych problemów optymalizacyjnych]], 23-03-2016 |
| - Kolokwium, 06-04-2016 |
| |
**Problemy planowania i gry** | **Problemy planowania i gry** |
Dział będzie dotyczył problemów planowania, zarówno w kontekście ogólnym jak też szczególnego przypadku gier z wieloma graczami. W trakcie laboratoriów student nabędzie umiejętności definiowania problemów planowania przy użyciu standardu PDDL oraz zapozna się z deklaratywnym opisem gier wraz z podstawowymi algorytmami służącymi do automatycznego grania. | Dział będzie dotyczył problemów planowania, zarówno w kontekście ogólnym jak też szczególnego przypadku gier z wieloma graczami. W trakcie laboratoriów student nabędzie umiejętności definiowania problemów planowania przy użyciu standardu PDDL oraz zapozna się z deklaratywnym opisem gier wraz z podstawowymi algorytmami służącymi do automatycznego grania. |
| |
**Logiczna reprezentacja wiedzy i wnioskowanie** | - [[pl:dydaktyka:planning:intro|Wprowadzenie do problematyki automatycznego planowania]], 06-04-2016 |
| - [[pl:dydaktyka:planning:pddl|Modelowanie problemów planowania w języku PDDL]], 13-04-2016 |
| - [[pl:dydaktyka:planning:pddl_2|Rozszerzenie problemów PDDL o fluenty]], 20-04-2016 |
| - [[pl:dydaktyka:ggp:gdl|Regułowa reprezentacja gier w języku GDL]], 27-04-2016 |
| - [[pl:dydaktyka:ggp:game_tree|Drzewo gry - algorytm MiniMax z cięciami Alpha-Beta]], 11-05-2016 |
| - [[pl:dydaktyka:ggp:mcts|Drzewo gry - Monte Carlo Tree Search]], 18-05-2016 |
| - Kolokwium, 25-05-2016 |
| |
Poniższy dział będzie dotyczył modelowania wiedzy przy zastosowaniu logik deskryptywnych. Poruszona zostanie kwestia zapisu wiedzy w postaci zdań logicznych oraz sposoby wnioskowania z danego zbioru zdań. | **Logiczna reprezentacja wiedzy i wnioskowanie** |
| |
| Poniższy dział będzie dotyczył modelowania wiedzy przy zastosowaniu logik deskrypcyjnych. Poruszona zostanie kwestia zapisu wiedzy w postaci zdań logicznych oraz sposoby wnioskowania z danego zbioru zdań. |
| |
| - [[pl:dydaktyka:krr:lab_dl|(dość formalny) wstęp do logik deskrypcyjnych]], 01-06-2016 |
| - [[pl:dydaktyka:krr:lab_dl_reasoning|Wnioskowanie w logikach deskrypcyjnych]], 08-06.2016 |
====== KRR: lata 2013-2015 ====== | ====== KRR: lata 2013-2015 ====== |
| |