nireEHU Gaia
Arrazoiketa Automatikoa
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Ingelesa
Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua
Irakasgai honetan helburua arrazoibide logikorako teknika nagusiak eta ezagutzaren errepresentazioko lengoaiak aurkeztea da, era automatikoan erabili ahal izateko. Besteak beste, lengoaien adierakortasuna eta arrazobide metodoen eraginkortasunaren arteko erlazioa azpimarratuko da. Era berean, ikasleek formalismo eta dagozkien arrazoibiderako tresna desberdinen erabileran eskarmentua hartzea nahi da, bereziki arrazoibide automatikoaren aplikazio aurreratuenetariko batean: web semantikoa. Oro har, edukiak honako hauek dira: logika matematikoa eta ezagutzaren errepresentazioan erabilera; arrazoibiderako tresna automatikoek erabiltzen dituzten metodo deduktiboak; deskribapen-logika, dagozkion tresna automatikoak eta aplikazioak.Irakasleak
| Izena | Erakundea | Kategoria | Doktorea | Irakaskuntza-profila | Arloa | Helbide elektronikoa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HERMO HUGUET, MONTSERRAT | Euskal Herriko Unibertsitatea | Unibertsitateko Irakaslego Titularra | Doktorea | Elebakarra | Hizkuntza eta Sistema Informatikoak | montserrat.hermo@ehu.eus |
Gaitasunak
| Izena | Pisua |
|---|---|
| Habilidad para el manejo y la adaptación de los métodos simbólicos más relevantes para la investigación en las tecnologías de la lengua. | 20.0 % |
| Capacidad para establecer cómo diseñar y utilizar aplicaciones informáticas de razonamiento automático. | 20.0 % |
| Identificar y aplicar técnicas de representación de conocimiento. | 30.0 % |
| Comprender las estrategias básicas de razonamiento automático y profundizar en su aplicación en aplicaciones concretas. | 30.0 % |
Irakaskuntza motak
| Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
|---|---|---|---|
| Magistrala | 10 | 15 | 25 |
| Ordenagailuko p. | 20 | 30 | 50 |
Irakaskuntza motak
| Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
|---|---|---|
| Eskola magistralak | 25.0 | 40 % |
| Ordenagailuko praktikak, irteerak, bisitak | 50.0 | 40 % |
Ebaluazio-sistemak
| Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
|---|---|---|
| Idatzizko azterketa | 60.0 % | 60.0 % |
| Lan praktikoak | 40.0 % | 40.0 % |
Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak
Ezagutza matematikoki adieraztea eskatzen duten problemak identifikatzea.Logika matematikaren lengoaian ezagutza adieraztea.
Arrazoibide automatikorako tresnek erabiltzen dituzten oinarrizko metodo deduktiboak ezagutzea.
Arrazoibide automatikorako tresnak erabiltzeko eta ateratzen diren emaitzak ulertzeko gaitasuna.
Arrazoibide automatikoa eskatzen duten zeregin espezifikoak inplementatzea.
Irakasgai-zerrenda
- Sarrera.- Ezagutzaren adierazpen matematikoa.
- Metodo deduktiboak: Tableaux eta Ebazpena.
- Arrazobiderako tresna automatikoak.
Bibliografia
Oinarrizko bibliografia
- Logic for Computer Scientists. Uwe Schöning. "Progress in Mathematics". Springer, 2008.- V. Sperschneider, G. Antoniou, Logic: a foundation for computer science, Addison-Wesley, 1991.
- M. Anthony and N, Biggs. Computational Learning Theory. An Introduction, Cambridge Tracts in Theoretical Computer Science. Cambridge University Press, 1992.
- Handbook of Automated Reasoning. Alan Robinson and Andrei Voronkov. The MIT Press (North-Holland),
2001.
Ezin izan da edukia sortu, beranduago saiatu. Arazoak aurrera jarraitzen badu, jarri harremanetan CAUrekin (Tlf: 946014400 / Email: cau@ehu.eus / Web: https://lagun.ehu.eus).