--- pl:dydaktyka:krr:start [2016/02/22 21:50]
msl
+++ pl:dydaktyka:krr:start [2019/06/27 15:50] (aktualna)
@@ Linia 1: / Linia 1: @@
-====== Knowledge Representation and Reasoning ======
+====== Knowledge Representation and Reasoning 2017 ======
-==== Wykłady ====
+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.
+----
-  - **23.02.2016**: Przeszukiwanie grafów:
-    * 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. [[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.
 ==== Laboratoria ====
-  **Problemy satysfakcji ograniczeń i optymalizacji dyskretnej**
+== 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 =====
+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.
+[[https://syllabuskrk.agh.edu.pl/en/magnesite/study_plans/2012-2013-stacjonarne-informatyka-stosowana-systemy-inteligentne/module/361-eit-2-105-s-reprezentacja-i-przetwarzanie-wiedzy|Sylabus KRK: EIS ]]
+===== Podręczniki =====
+Podstawowe:
+  * [KRR] [[http://brachman.org/|Ronald Brachman]] [[http://www.cs.toronto.edu/~hector/|Hector Levesque]] //[[http://www.elsevierdirect.com/product.jsp?isbn=9781558609327|Knowledge Representation and Reasoning]]//, Morgan Kaufman, 2004
+  * [KRH] [[http://www.cs.vu.nl/~frankh/|F. van Harmelen]], [[http://www.cs.utexas.edu/~vl/|V. Lifschitz]], [[http://www.cs.utexas.edu/~porter/|B. W. Porter]], //[[http://www.elsevier.com/wps/find/bookdescription.cws_home/713675/description|Handbook of Knowledge Representation]]//, Elsevier Science (2008), **[[http://ii.fmph.uniba.sk/~sefranek/kri/handbook/|ONLINE]]**
+  * [TAC] [[http://www.cs.toronto.edu/~hector/|Hector Levesque]] [[http://mitpress.mit.edu/catalog/item/default.asp?ttype=2&tid=12818|Thinking as Computation]], MIT Press, 2012.
+  * [FCA] [[http://www.cs.ubc.ca/~poole/|D. Poole]], [[http://www.cs.ubc.ca/~mack|A. Mackworth]], //[[http://artint.info|Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents]]//, Cambridge University Press, 2010, **[[http://artint.info/html/ArtInt.html|ONLINE]]**
+Uzupełniające:
+  * [SLG] Peter Flach, [[http://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SimplyLogical.html|Simply logical]], Wiley, 1994, **ONLINE**
+  * [LAI] [[http://www.cse.buffalo.edu/~shapiro/|Stuart C. Shapiro]], [[http://www.cse.buffalo.edu/~shapiro/Courses/CSE563/2010/|Knowledge Representation and Reasoning: Logics for Artificial Intelligence]],  (Lecture notes **ONLINE**)
+  * [AIM] [[http://www.cs.berkeley.edu/~russell/|Stuart Russell]] and [[http://norvig.com/|Peter Norvig]] //[[http://aima.cs.berkeley.edu/|Artificial Intelligence: A Modern Approach]]//, 3rd Ed., Pearson, 2010.
+  * [CIL] [[http://www.cs.ubc.ca/~poole|D. Poole]], A. Mackworth and R. Goebel, //[[http://www.cs.ubc.ca/~poole/ci.html|Computational Intelligence: A Logical Approach]]//, Oxford University Press, 1998.
+Literatura uzupełniająca w języku polskim:
+  * [WSI] [[http://www.ksi.uj.edu.pl/en/mfl|Mariusz Flasiński]], //[[http://ksiegarnia.pwn.pl/produkt/82635/wstep-do-sztucznej-inteligencji.html|Wstęp do sztucznej inteligencji]]//, PWN 2011.
+  * [SIL] [[http://www.math.uni.wroc.pl/~kisiel|A. Kisielewicz]], //[[http://www.informatyczna.pl/index.php?strona,doc,pol,informat,1083,0,48225,1,1083,sztuczna_inteligencja_i_logika._podsumowanie_przedsi%EF%BF%BDwzi%EF%BF%BDcia_naukowego,ant.html|Sztuczna inteligencja. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego]]//, WNT 2011.
+Prolog podręczniki sieciowe:
+  * [PFC] [[http://homepages.inf.ed.ac.uk/pbrna/prologbook/book.html|Prolog Programming A First Course]]
+  * [LPN] [[http://www.learnprolognow.org/|Learn Prolog Now!]]
+  * [AIP] [[http://www.amzi.com/AdventureInProlog/|Adventure in Prolog]]
+  * [ESP] [[http://www.amzi.com/ExpertSystemsInProlog/|Expert Systems in Prolog]]
+Prolog podręczniki:
+  * [BRT] [[http://www.ailab.si/ivan|I. Bratko]], //[[http://www.amazon.com/Programming-Artificial-Intelligence-International-Computer/dp/0321417461/ref=dp_ob_title_bk|Prolog Programming for Artificial Intelligence]]//, 4th ed, Addison-Wesley, 2011.
+  * [LPP] Ulf Nilsson and Jan Małuszyński, //[[http://www.ida.liu.se/~ulfni/lpp|Logic, Programming and Prolog]]// (2ed). **ONLINE**
+  * [PPD] Michael Covington et. al., //[[http://web.ncf.ca/andre/publications/PPID.pdf|Prolog Programming in Depth]]//. **ONLINE**
+===== Materiały =====
+Slajdy:
+  * [KRR] [[http://www.cs.toronto.edu/~hector/PublicKRSlides.pdf|slides]]
+  * [TAC] [[http://www.cs.toronto.edu/~hector/PublicTCSlides.pdf|slides]]
+  * [FCA] [[http://artint.info/html/ArtInt.html|full online]] [[http://artint.info/slides/slides.html|slides]]
+  * [AIM] [[http://aima.eecs.berkeley.edu/slides-pdf/|slides]]
+  * [CIL] [[http://www.cs.ubc.ca/~poole/ci/lectures/lectures.html|slides]]
+  * [AAT] [[http://aitopics.net/pmwiki.php/AITopics/HomePage|AAAI Topics]]
+Inne:
+  * John F. Sowa [[http://www.jfsowa.com/pubs/semnet.htm|Semantic Networks]]
+  * M. Obitko [[http://www.obitko.com/tutorials/ontologies-semantic-web/|Ontologies & SemWeb]]
+===== Organizacja roku =====
+[[http://www.agh.edu.pl/studenci/organizacja-roku-akademickiego/|Organizacja roku 2014/2015 na AGH]]
+===== Ramowy plan wykładu =====
+==== __Edycja 2015__ ====
+  - **Wprowadzenie do reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Ujęcie systemowe. Rola logiki. Prolog: baza wiedzy [3.03.2015]**
+  - **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 ====
+   -  **Wprowadzenie do reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Ujęcie systemowe. Rola logiki. Prolog: bazy wiedzy [4.03.2014]**
+   -  **Podstawy języka Prolog. Model obliczeniowy Prologu - szukanie z nawrotami. Zmienne i ich rola. Podstawy Unifikacji [11.03.2014]**
+   -  **Podstawy języka Prolog. Struktury danych: termy. Podstawy unifikacji termów. Modele obliczeniowe: rekurencja, iteracje, pętle z wymuszeniem nawrotów (fail) [18.03.2014]**
+   -  **Podstawy języka Prolog. Struktury danych: termy. Podstawy unifikacji termów. Modele obliczeniowe: rekurencja, iteracje, pętle z wymuszeniem nawrotów (fail) [25.03.2014]**
+   -  **Podstawy języka Prolog. Struktury danych: listy. Predykaty: member/2, select/3, appemd/2. Obliczenia niedeterministyczne [1.04.2014]**
+   -  **Przetwarzanie list w Prologu. Rekurencja a iteracje. Zagadnienia zaawansowane. Sortowanie list. Przetwarzanie list. Meta-predykaty [8.04.2014]**
+   - **Meta-programowanie w Prologu. Reprezentacja i przetwarzanie wiedzy w Prologu. Przykłady. [15.04.2014]**
+   - **E-learning.  [29.04.2014]**
+   - **Systemy stanowe. Model grafowe. Metody szukania ślepego. Tree serach a graph search. [6.05.2014]**
+   - **Przegląd metod szukania ślepego. Realizacje w Prologu. [13.05.2014]**
+   - **Metody szukania heurystycznego. Algorytm A*. Algorytmy inspirowane biologicznie. [20.05.2014]**
+   - **Wprowadzenie do programowania z ograniczeniami. Backtrack Search. [27.05.2014]**
+   - Programowanie z ograniczeniami - kontynuacja. Biblioteka CSP(FD).[3.06.2014]
+   - [10.06.2014]
+   - [17.06.2014 ?]
+----
+==== Edycja 2013 ====
+  - **Wprowadzenie do problematyki reprezentacji i przetwarzania wiedzy. Prolog: baza wiedzy [26.02.2013]**
+  - **Inżynieria wiedzy. Podejście systemowe. Język naturalny a logika. Budowa systemu z bazą wiedzy. Przykłady w Prologu. Prolog: sterowanie wnioskowaniem [5.03.2013]**
+  - **Prolog: termy i reprezentacja wiedzy. Fakty i klauzule. Składnia. Semantyka [12.03.2013]**
+  - **Prolog: listy. Podstawowa reprezentacja i przetwarzanie [19.03.2013]**
+  - **Prolog: listy. Zaawansowane przetwarzanie. Sortowanie [26.03.2013]**
+  - **Drzewa i grafy. Metody szukania ślepego [9.04.2013]**
+  - **Grafy. Metody szukania heurystycznego** [16.04.2013]
+  - **Systemy dynamiczne. Stan, przestrzeń stanów. Planowanie** [23.04.2013]
+  - **Grafy AND-OR, planowanie, gry** [7.05.2013]
+  - **Systemy regułowe** [14.05.2013]
+  - **Programowanie z ograniczeniami. CSP: wprowadzenie.** [21.05.2013]
+  - **CSP: problemy i metody.**[28.05.2013]
+  - **Przegląd zaawansowanych narzędzi logiki. Wiedza niepewna, niepełna, rozmyta i przybliżona.**[4.06.2013]
+  - **Metody semantyczne: drzewa i grafy, sieci semantyczne, szablony semantyczne. Metody przetwarzania.**[11.06.2013] Podsumowanie.[[http://www.google.pl/url?q=https://www.eti.pg.gda.pl/katedry/kio/dydaktyka/Bazy_Wiedzy//BazyWiedzy_2.pdf&sa=U&ei=8ci5UcaZCKKt4ASNrIHIBg&ved=0CBoQFjAA&sig2=5hKlXbhxeSgbcq31MO--MA&usg=AFQjCNHDwlmrxPKxPTUl18NF8MGwKNNkYg|Materiały pomocnicze - ETI PG]] [[http://ai.ia.agh.edu.pl/wiki/pl:dydaktyka:krr:lab_dl|Materiały + laboratorium]]
+  - ML - wykład zaproszony [18.06.2013]
+  - Problematyka spójności i pełności wiedzy. Wnioskowanie diagnostyczne.
+  - Prolog: metaprogramowanie. Możliwości reprezentacji i przetwarzania wiedzy w Prologu.
+===== Ramowy plan laboratorium =====
+Narzędzia:
+  * [SWI] [[http://www.swi-prolog.org/|SWI Prolog]]
+  * [AIS] [[http://aispace.org|AIspace]]
+  * [MZN] [[http://www.minizinc.org/|MiniZinc]]
+Ćwiczenia
+  - Prolog: baza wiedzy: [[Lab baza wiedzy]], 2014-03-05
+  - Prolog: sterowanie wnioskowaniem: [[Lab sterowanie wnioskowaniem]], 2014-03-12
+  - Prolog: termy i reprezentacja wiedzy: [[Lab_termy]], 2013-03-19
+  - Prolog: listy i podstawy przetwarzania wiedzy: [[pl:prolog:prolog_lab:listy1|Wstęp do pracy z listami]], 2014-03-26
+  - Prolog: listy, zagadnienia zaawansowane: [[pl:prolog:prolog_lab:listy2|Praca z listami]], 2014-04-02
+  - Prolog: metaprogramowanie, 2014-04-09
+    * [[pl:prolog:prolog_lab:reprezentacja_wiedzy|Reprezentacja]]
+    * [[pl:prolog:prolog_lab:prolog_lab_metaprog|Metaprogramowanie]] punkty 1-4
+  - 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]] 3.6-7
+  - CSP: [[pl:dydaktyka:csp:intro|wprowadzenie]], 2014-05-13
+  - CSP: [[pl:dydaktyka:csp:lab1|standardowe problemy]], 2014-05-20
+  - CSP: [[pl:dydaktyka:csp:lab2|techniki modelowania]], 2014-05-27
+<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
+===== VARIA =====
+  * [[http://www.joelonsoftware.com|Joel Spolsky]] [[http://www.joelonsoftware.com/items/2006/08/01.html|Can Your Programming Language Do This?]], Tuesday, August 01, 2006.
+  * [[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 ]]

pl/dydaktyka/krr/start.1456174204.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