Corso di Rappresentazione della Conoscenza

 

 

Docente: Floriana Esposito
Dipartimento di Informatica
Universita' di Bari
Via Orabona 4
70126 Bari - Italy

Tel/Fax: +39 0805443264
Email: esposito@di.uniba.it

 

 

Materiale didattico per l'anno accademico 2007 - 2008 Corso di Laurea in Informatica Specialistica

 

Modulo 1.1

Introduzione: cosa è una rappresentazione di conoscenza.

Modulo 1.2

Rappresentare la conoscenza.

Modulo 1.3

Il modello di computazione. I Pattern Directed Inference Systems, i sistemi basati su conoscenza e i sistemi di produzioni. La strategia di controllo: il recognize-act cycle, il matching e la soluzione dei conflitti. Ragionamento in avanti e ragionamento all'indietro

 

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Modulo 2.1 (aggiornato il 09/05/2008)

I sistemi esperti: obiettivi, caratteristiche e architettura. Il ciclo di sviluppo di un sistema esperto. Ambienti per lo sviluppo di sistemi esperti

Modulo 2.2 (aggiornato il 09/05/2008)

Il matching negli ambienti a regole di produzione. La famiglia OPS: l’algoritmo RETE per un matching efficiente.

Modulo 2.3 (aggiornato il 09/05/2008)

CLIPS: C Language Integrated Production System.

Modulo 2.4 (aggiornato il 09/05/2008)

Ingegneria dei sistemi basati su conoscenza: la fase di acquisizione della conoscenza.

 

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Modulo 3.1 (aggiornato il 09/05/2008)

La logica come linguaggio di rappresentazione della conoscenza: generalità e riferimenti storici.

Modulo 3.2 (aggiornato il 09/05/2008)

La fase di concettualizzazione.

Modulo 3.3 (aggiornato il 09/05/2008)

Programmazione Logica e Prolog.

Modulo 3.4 (aggiornato il 09/05/2008)

Schemi per la rappresentazione della conoscenza: frames e scripts.

Modulo 3.5 (aggiornato il 09/05/2008)

Come confrontare le rappresentazioni di conoscenza? Le dimensioni delle rappresentazioni.

Modulo 3.6 (aggiornato il 09/05/2008)

La qualità della conoscenza. Ragionamento automatico: ragionamento modale e temporale, ragionamento non monotono, ragionamento abduttivo.

 

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Modulo 4 (aggiornato il 09/05/2008)

Descriptions Logics, basics and applications to ontologies.

 

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Modulo 5.1

La acquisizione automatica di conoscenza. L'Apprendimento Automatico per creare la base di conoscenze.

Modulo 5.2

Apprendimento Automatico di conoscenza in forma dichiarativa.

Modulo 5.3

Apprendimento induttivo concettuale guidato in domini non strutturati: alberi di decisione, apprendimento di regole con la metodologia STAR.

Modulo 5.4

Apprendimento induttivo concettuale guidato in domini strutturati. Il sistema ARCH e la versione della metodologia STAR in domini strutturati (INDUCE).

Modulo 5.5

Apprendimento induttivo concettuale e formazione di concetti: una formalizzazione in logica. Il Candidate Elimination Algorithm e lo spazio delle versioni.

Modulo 5.6

Apprendimento induttivo concettuale da osservazioni: il clustering concettuale.

Modulo 5.7

Inductive Logic Programming.

 

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Articoli di Riferimento

A. Newell - The knowledge level.

 

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Materiale didattico A.A. precedenti

Materiale didattico per l'anno accademico 2006 - 2007 Corso di Laurea in Informatica Specialistica