Subject

XSL Content

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

NameInstitutionCategoryDoctorTeaching profileAreaE-mail
ALVEZ GIMENEZ, JAVIERUniversity of the Basque CountryProfesorado Laboral Interino UniversidadDoctorBilingualComputer Languages and Systemsjavier.alvez@ehu.eus
HERMO HUGUET, MONTSERRATUniversity of the Basque CountryProfesorado Titular De UniversidadDoctorNot bilingualComputer Languages and Systemsmontserrat.hermo@ehu.eus
IRUSKIETA QUINTIAN, MIKELUniversity of the Basque CountryProfesorado AgregadoDoctorBilingualTeaching of Language and Literature mikel.iruskieta@ehu.eus
LUCIO CARRASCO, FRANCISCAUniversity of the Basque CountryProfesorado Titular De UniversidadDoctorNot bilingualComputer Languages and Systemspaqui.lucio@ehu.eus
RIGAU CLARAMUNT, GERMANUniversity of the Basque CountryProfesorado Titular De UniversidadDoctorNot bilingualComputer Languages and Systemsgerman.rigau@ehu.eus

Competencies

NameWeight
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

TypeFace-to-face hoursNon face-to-face hoursTotal hours
Lecture-based101525
Applied laboratory-based groups203050

Training activities

NameHoursPercentage of classroom teaching
Lectures25.040 %
Prácticas con ordenador, laboratorio, salidas de campo, visitas externas50.040 %

Assessment systems

NameMinimum weightingMaximum weighting
Others20.0 % 20.0 %
Practical tasks40.0 % 40.0 %
Presentations20.0 % 20.0 %
Written examination20.0 % 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