Lògica per a la Intel·ligència Artificial

Crèdits
6
Tipus
Optativa
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits , però té capacitats prèvies
Departament
URV;CS
Web
https://campusvirtual.urv.cat
Mail
antonio.moreno@urv.cat
Introducció als mecanismes bàsics de representació del coneixement i raonament utilitzant formalismes de la Lògica Matemàtica.

Professorat

Responsable

Hores setmanals

Teoria
2
Problemes
1
Laboratori
0
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
7

Competències

Competències Tècniques Generals

Genèriques

  • CG1 - Capacitat per a projectar, dissenyar i implantar productes, processos, serveis i instal·lacions en tots els àmbits de la Intel·ligència Artificial.
  • CG3 - Capacitat per a la modelització, càlcul, simulació, desenvolupament i implantació en centres tecnològics i d'enginyeria d'empresa, particularment en tasques de recerca, desenvolupament i innovació en tots els àmbits relacionats amb la Intel·ligència Artificial.

    • Competències Tècniques de cada especialitat

    Acadèmiques

  • CEA13 - Capacitat de comprendre les tècniques avançades de Modelització, Raonament i Resolució de problemes, i saber dissenyar, implementar i aplicar aquestes tècniques en el desenvolupament d'aplicacions, serveis o sistemes intel·ligents.

    • Professionals

  • CEP3 - Capacitat d'aplicació de les tècniques d'Intel·ligència Artificial en entorns tecnològics i industrials per a la millora de la qualitat i la productivitat.
  • CEP5 - Capacitat de dissenyar noves eines informàtiques i noves tècniques d'Intel·ligència Artificial en l'exercici professional.

    • Competències Transversals

    Ús solvent dels recursos d'informació

  • CT4 - Gestionar l'adquisició, l'estructuració, l'anàlisi i la visualització de dades i informació de l'àmbit d'especialitat, i valorar de forma crítica els resultats d'aquesta gestió.

    • Raonament

  • CT6 - Capacitat d'avaluar i analitzar de manera raonada i crítica sobre situacions, projectes, propostes, informes i estudis de caracter cientific-tecnic. Capacitat d'argumentar les raons que expliquen o justifiquen aquestes situacions, propostes, etc.

    • Objectius

    1. Entendre els elements bàsics de la Lògica Matemàtica i el seu ús com a mecanisme de representació del coneixement i raonament dins d'un sistema intel·ligent.
      Competències relacionades: CT4, CEA13, CG3,
    2. Saber aplicar les eines de la Lògica Matemàtica per solucionar problemes específics.
      Competències relacionades: CT6, CEA13, CG1, CEP5, CEP3,

    Continguts

    1. Lògica de Primer Ordre
      Ús de la lògica de primer ordre com a mecanisme de representació del coneixement i raonament.
      Formalització. Resolució. Teoria de Models.
    2. Programació Lògica
      Programació lògica: fets i regles. Raonament cap endarrera. Operador de tall. Negació com a fracàs.
    3. Lògiques descriptives.
      Lògiques descriptives. Llenguatge: conceptes, rols i constants. Operadors per definir conceptes complexes. Mecanismes de raonament.
    4. Xarxes d'herència.
      Raonament revocable sobre xarxes d'herència. Connexions i camins positius i negatius. Connexions i camins admissibles. Extensions crèdules. Tipus de raonaments.
    5. Raonament per defecte.
      Raonament de món tancat. Circumscripció. Lògica per defecte. Lògica autoepistèmica.
    6. Grafs de coneixement.
      Definició de Knowledge Graphs. Representació en RDF, RDF(S). Exemples: DBpedia, wikidata. Ontologies. Consultes en SPARQL.

    Activitats

    Activitat Acte avaluatiu


    Classes de teoria

    Classes magistrals que cobreixen la part teòrica de l'assignatura.
    • Teoria: Classes de teoria
    Objectius: 1
    Continguts:
    Teoria
    30h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Classes de problemes

    Resolució d'exercicis i problemes sobre els temes vists a classe
    • Problemes: Sessions de problemes
    Objectius: 2
    Continguts:
    Teoria
    0h
    Problemes
    15h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Exercicis

    Exercicis fets a classe durant el semestre
    Objectius: 2
    Setmana: 1
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Examen

    Examen teòric de l'assignatura
    Objectius: 1
    Setmana: 15
    Teoria
    0h
    Problemes
    0h
    Laboratori
    0h
    Aprenentatge dirigit
    0h
    Aprenentatge autònom
    0h

    Metodologia docent

    Metodologies docents utilitzades:
    * Classe magistral.
    * Classe expositiva participativa.
    * Treball autònom.
    * Tutories.
    * Preparació de proves d'avaluació.

    Mètode d'avaluació

    Examen final: 50%.
    Exercicis individuals: 50%

    Bibliografia

    Bàsic

    Complementari

    Web links

    Capacitats prèvies

    No és necessari haver fet algun curs introductori de Lògica.