Subject
Automated Reasoning
General details of the subject
- Mode
- Face-to-face degree course
- Language
- English
Description and contextualization of the subject
El objetivo de esta asignatura es presentar las técnicas fundamentales de razonamiento automático, así como los lenguajes de representación del conocimiento para que puedan ser utilizados de forma automática. Se incidirá en la relación entre la expresividad de diferentes lenguajes y la eficiencia del razonamiento automático. También se pretende dotar a el/la estudiante de cierta experiencia en el uso de diversos formalismos y de los razonadores automáticos asociados, en particular, en el marco de una de las aplicaciones más avanzadas del razonamiento automático: la web semántica. Los contenidos a grandes rasgos son: lógica matemática y su utilidad en representación del conocimiento.; métodos deductivos de razonamiento automático en los que se basan las herramientas automáticas de razonamiento; y lógicas de descripciones, herramientas automáticas y sus aplicaciones.Teaching staff
Name | Institution | Category | Doctor | Teaching profile | Area | |
---|---|---|---|---|---|---|
HERMO HUGUET, MONTSERRAT | University of the Basque Country | Profesorado Titular De Universidad | Doctor | Not bilingual | Computer Languages and Systems | montserrat.hermo@ehu.eus |
LUCIO CARRASCO, FRANCISCA | University of the Basque Country | Profesorado Titular De Universidad | Doctor | Not bilingual | Computer Languages and Systems | paqui.lucio@ehu.eus |
Competencies
Name | Weight |
---|---|
Ability to manage and adapt the most relevant symbolic methods for research in language technologies. | 20.0 % |
Ability to establish how to design and use computer applications of automatic reasoning. | 20.0 % |
Identify and apply knowledge representation techniques. | 30.0 % |
Understanding the basic strategies of automatic reasoning and further their application in specific applications. | 30.0 % |
Study types
Type | Face-to-face hours | Non face-to-face hours | Total hours |
---|---|---|---|
Lecture-based | 10 | 15 | 25 |
Applied computer-based groups | 20 | 30 | 50 |
Training activities
Name | Hours | Percentage of classroom teaching |
---|---|---|
Computer work practice, laboratory, site visits, field trips, external visits | 50.0 | 40 % |
Lectures | 25.0 | 40 % |
Assessment systems
Name | Minimum weighting | Maximum weighting |
---|---|---|
OTROS | 20.0 % | 20.0 % |
Practical tasks | 40.0 % | 40.0 % |
Presentations | 20.0 % | 20.0 % |
Written examination | 20.0 % | 20.0 % |
Learning outcomes of the subject
Identify problems that require mathematical representation of knowledge.Ability to represent knowledge in mathematical logic language.
Knowledge of the basic deduction methods used in automatic reasoning tools.
Ability to handle automated reasoning tools and understand the results they produce.
Implementation of specific tasks that require automated reasoning.
Temary
- Introducción.- Representación matemática de conocimiento.
- Métodos deductivos automatizables: Tableaux y Resolución.
- Lógicas de descripciones.
- Herramientas automáticas de razonamiento.
Bibliography
Basic bibliography
- V. Sperschneider, G. Antoniou, Logic: a foundation for computer science, Addison-Wesley, 1991- U. Schöning, Logic for Computer Scientists, Birkhauser, 1989.
- M. Anthony and N, Biggs. Computational Learning Theory. An Introduction, Cambridge Tracts in Theoretical Computer Science. Cambridge University Press, 1992