--- pl:dydaktyka:krr:start [2015/03/03 15:03]
ligeza [Edycja 2015]
+++ pl:dydaktyka:krr:start [2019/06/27 15:50] (aktualna)
@@ Linia 1: / Linia 1: @@
-====== Knowledge Representation and Reasoning 2014 ======
+====== Knowledge Representation and Reasoning 2017 ======
+Wykłady z KRR w roku 2017 prowadzone są w oparciu o materiał kursu w języku angielskim.
+[[http://ai.ia.agh.edu.pl/wiki/en:dydaktyka:krr:start|Plan wykładów 2017]]
+Wskazane poniżej materiały są aktualne. Nowe materiały pomocnicze będą uzupełniane na stronie j.w.
+==== Wykłady_KRR:2016 ====
+  - **Wprowadzenie do zagadnień reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Grafy i drzewa. Systemy statyczne i dynamiczne; przestrzeń stanów. Poszukiwanie ścieżek w grafie (przykład 25 ścieżek).** [23.02.2016]
+  - **Przeszukiwanie grafów. Graph Search vs. Tree Search. Backtracking Search. Implementacja w Prologu i w Pythonie.** [23.02.2016]
+  - **Algorytmy BFS i DFS. Algorytm Dijkstry. [[http://edu.i-lo.tarnow.pl/inf/alg/001_search/0122.php|Grafy: reprezentacja, BFS, DFS, algorytm Dijkstry]] Algorytmy szukania (blind). [[http://artint.info/html/ArtInt_46.html|Problem Solving as Search]]** [1.03.2016]
+  - **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]
+  -**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]
+  - **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.
+----
+==== Laboratoria ====
+== Problemy satysfakcji ograniczeń i optymalizacji dyskretnej ==
+Poniższe laboratoria będą poświęcone reprezentacji problemów z rodziny satysfakcji ograniczeń i optymalizacji dyskretnej przy użyciu metod programowania z ograniczeniami. Po ich ukończeniu student powinien nabyć zdolności do modelowania problemów poprzez identyfikację występujących w nich zmiennych oraz stałych wraz z dotyczącymi ich ograniczeniami. Poruszona również zostanie kwestia skutecznego przeszukiwania przestrzeni stanów.
+  - [[pl:dydaktyka:csp:intro|Wprowadzenie do problematyki i programowania z ograniczeniami]], 24.02.2016
+  - [[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: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**
+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.
+  - [[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
+**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 ======
 ===== Cele kursu =====
@@ Linia 50: / Linia 114: @@
 ===== Organizacja roku =====
-[[http://www.dzn.agh.edu.pl/nowa/index.php?option=com_content&view=article&id=18&Itemid=48|Organizacja roku 2013/14 na AGH]]
+[[http://www.agh.edu.pl/studenci/organizacja-roku-akademickiego/|Organizacja roku 2014/2015 na AGH]]
 ===== Ramowy plan wykładu =====
@@ Linia 58: / Linia 122: @@
 ==== __Edycja 2015__ ====
- -  **Wprowadzenie do reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Ujęcie systemowe. Rola logiki. Prolog: baza wiedzy [3.03.2015]**
+  - **Wprowadzenie do reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Ujęcie systemowe. Rola logiki. Prolog: baza wiedzy [3.03.2015]**
- -  **Podstawy języka Prolog.[10.03.2015]**
+  - **Podstawy języka Prolog. Model obliczeniowy Prologu - szukanie z nawrotami. Zmienne i ich rola. Podstawy Unifikacji [10.03.2015]**
+  -  **Podstawy języka Prolog. Struktury danych: termy. Podstawy unifikacji termów. [17.03.2015]**
+  -  **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]**
+   -  **Przetwarzanie list w Prologu. Rekurencja a iteracje. Zagadnienia zaawansowane. Sortowanie list. Przetwarzanie list. Meta-predykaty [31.03.2015]**
+   - **Listy - zagadnienia zawansowane. Meta-programowanie w Prologu. Reprezentacja i przetwarzanie wiedzy w Prologu. Przykłady. [14.04.2015]**
+   - **Metaprogramowanie. Reprezentacja wiedzy. Przykłady.  [21.04.2015]**
+   - **Podsumowanie programowania w Prologu. Przykłady. Przygotowanie do kolokwium. [28.04.2015]**
+   - **Systemy stanowe. Model grafowe. Metody szukania ślepego. Tree search and graph search. [5.05.2015]**
+   - E-learning: Przegląd metod szukania ślepego. Algorytmy BFS i DFS. Algorytm Dijkstry. [12.05.2015] [[http://edu.i-lo.tarnow.pl/inf/alg/001_search/0122.php|Grafy: reprezentacja, BFS, DFS, algorytm Dijkstry]]
+   - E-learning: Algorytmy szukania. [[http://artint.info/html/ArtInt_46.html|Problem Solving as Search]]
+   - Metody szukania heurystycznego. Algorytm A*. Algorytmy inspirowane biologicznie.
+   - Wprowadzenie do programowania z ograniczeniami. Backtrack Search.
+   - Programowanie z ograniczeniami - kontynuacja. Biblioteka CSP(FD).
 ==== Edycja 2014 ====
@@ Linia 118: / Linia 194: @@
     * [[pl:prolog:prolog_lab:reprezentacja_wiedzy|Reprezentacja]]
     * [[pl:prolog:prolog_lab:prolog_lab_metaprog|Metaprogramowanie]] punkty 1-4
-  - Szukanie ślepe, 2014-04-16
+  - Szukanie heurystyczne: [[http://ai.ia.agh.edu.pl/wiki/pl:dydaktyka:ai:2015:labs:lab_search|przeszukiwanie]] wraz z sekcją //Dla zainteresowanych//, 2015-05-06
-    * proszę poczytać o metodach szukania w AI można znaleźć w podręczniku [FCA]: [[http://artint.info/html/ArtInt_46.html|3 States and Searching]] 3.1-3.5
-    * lab: [[pl:prolog:prolog_lab:prolog_lab_graphsearch]]
-    * praca własna: [[pl:prolog:prolog_lab:prolog_lab_system|Integracja z systemem operacyjnym]]
-  - Kolokwium: reprezentacja wiedzy w Prologu 2014-04-23
-  - Szukanie heurystyczne, 2014-04-30
     * proszę poczytać o metodach szukania w AI można znaleźć w podręczniku [FCA]: [[http://artint.info/html/ArtInt_46.html|3 States and Searching]] 3.6-7
-  - Reguły w Prologu, 2014-05-07, [[pl:prolog:prolog_lab:prolog_lab_metaprog#tematsystemy_ekspertowe|wprowadzenie do systemów ekspertowych]]
+  - CSP: [[pl:dydaktyka:csp:intro|wprowadzenie]], 2014-05-13
-  - CSP: [[pl:dydaktyka:csp:intro|wprowadzenie]], 2014-05-14
+  - CSP: [[pl:dydaktyka:csp:lab1|standardowe problemy]], 2014-05-20
-  - CSP: [[pl:dydaktyka:csp:lab1|standardowe problemy]], 2014-05-21
+  - CSP: [[pl:dydaktyka:csp:lab2|techniki modelowania]], 2014-05-27
-  - CSP: [[pl:dydaktyka:csp:lab2|techniki modelowania]], 2014-05-28
+<del>  - Reguły w Prologu, 2014-05-07, [[pl:prolog:prolog_lab:prolog_lab_metaprog#tematsystemy_ekspertowe|wprowadzenie do systemów ekspertowych]]</del>
+  - Problemy automatycznego planowania: [[Lab_pddl]]
   - Reprezentacje ustrukturalizowane, DL: [[Lab DL]], 2014-06-04
   - Kolokwium, 2014-06-11
@@ Linia 136: / Linia 208: @@
   * [[http://www.paulgraham.com|Paul Graham]],  [[http://www.paulgraham.com/hp.html|Hackers and Painters]] (esej), May 2003; więcej w książce: [[http://www.paulgraham.com/hp.html|Hackers and Painters]], O'Reilly, 2004.
   * [[http://lambda-the-ultimate.org/|Lambda the Ultimate
-The Programming Languages Weblog]]
+The Programming Languages Weblog ]]

pl/dydaktyka/krr/start.1425391415.txt.gz · ostatnio zmienione: 2019/06/27 15:52 (edycja zewnętrzna)

Pokaż stronę Poprzednie wersje

Menadżer multimediów Do góry

AIwiki

Menu

Dla Studentów

Old specialized AI courses

SMaDA/SMaIDA/AIDA

Informatyka (EAIiIB)

Studia Dr

Inne materialy dydaktyczne

Archiwum

Dyplomanci

Geist Season of Code

HeKatE

Public

Różnice