SPOC学校专有课程
知识表示与推理
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spContent=本课程的教学目的为教授人工智能领域中符号主义学派基础理论知识,即知识表示与推理的基本理论、方法和工具,具体教学目标包括: 1.熟悉相关知识表示理论基础,包括命题逻辑、描述逻辑、约束编程等基本概念; 2.掌握知识推理经典方法和算法,包括真值表法、SAT算法、GSAT算法、CSP算法、本体构建方法等; 3.熟悉知识表示和推理典型工具的使用,包括SAT Solver,Protege等。
—— 课程团队
课程概述

0. 本课程引入荷兰阿姆斯特丹自由大学Frank Van Harmelen院士课程,由Frank院士指导授课内容,并亲自讲授部分内容。

1. 本课程面向人工智能符号逻辑和概率图模型的基础理论进行授课,为后续人工智能的学习和研究打下坚实基础。

2. 本课程采用国际权威专著及其编写者进行全英文授课,结合多次课程作业让学生能够理论结合实际,同时具备较高的理论知识水平和实践动手能力。

3. 本课程在授课之余采用定期答疑方式,解答课程内的知识点疑问之外,还为学生提供了向国际一流专家请教学术问题的机会。


成绩要求

70%期末考试+30%作业和平时成绩。


课程大纲