MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ



Podobné dokumenty
MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Logika. 5. Rezoluční princip. RNDr. Luděk Cienciala, Ph. D.

Logika a logické programování

Systém přirozené dedukce výrokové logiky

Vybrané přístupy řešení neurčitosti

Fuzzy logika. Informační a znalostní systémy

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Expertní systémy. 1. Úvod k expertním systémům. Cíl kapitoly:

Výroková logika - opakování

pseudopravděpodobnostní Prospector, Fel-Expert

1. Znalostní systémy a znalostní inženýrství - úvod. Znalostní systémy. úvodní úvahy a předpoklady. 26. září 2017

Umělá inteligence a rozpoznávání

PROJEKTOVÁNÍ A KOMUNIKACE

Úvod do expertních systémů

LOGIKA VÝROKOVÁ LOGIKA

Téma 48 (dříve 47) Martin Staviař, 16. srpna 2006

ZÁKLADY LOGIKY A METODOLOGIE

Usuzování za neurčitosti

Úvod do TI - logika Výroková logika - pokračování (3.přednáška) Marie Duží

7. Inferenční metody. Inferenční metody Václav Matoušek, Josef Strolený Úvod do znalostního inženýrství, ZS 2014/

Zpracování neurčitosti

Logika II. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu

Matematická indukce, sumy a produkty, matematická logika

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Kapitola Výroky

Logika pro sémantický web

Logika a studijní předpoklady

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

Marie Duží

vhodná pro strojové dokazování (Prolog) metoda založená na vyvracení: dokazuje se nesplnitelnost formulí

Klasická výroková logika - tabulková metoda

teorie logických spojek chápaných jako pravdivostní funkce

Formálnílogickésystémy pro aplikaci v informatice Martin Žáček

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

Pro každé formule α, β, γ, δ platí: Pro každé formule α, β, γ platí: Poznámka: Platí právě tehdy, když je tautologie.

5 Inteligentní usuzování

Formální systém výrokové logiky

Výroková a predikátová logika - V

Matematická logika. Rostislav Horčík. horcik

1. Predikátová logika jako prostedek reprezentace znalostí

Obsah Předmluva Rekapitulace základních pojmů logiky a výrokové logiky Uvedení do predikátové logiky...17

přednáška 2 Marie Duží

Sémantika predikátové logiky

Reprezentace znalostí - úvod

4. Moudrost. Znalosti

Reprezentace znalostí. Katedra kybernetiky, ČVUT v Praze.

Každé formuli výrokového počtu přiřadíme hodnotu 0, půjde-li o formuli nepravdivou, a hodnotu 1, půjde-li. α neplatí. β je nutná podmínka pro α

1 Expertní systémy. 1.1 Základní informace. 1.2 Výstupy z učení. 1.3 Expertní systém (ES) 1.4 Komponenty expertních systémů

Výroková a predikátová logika - III

Booleovská algebra. Booleovské binární a unární funkce. Základní zákony.

Petr Křemen. Katedra kybernetiky, FEL ČVUT. Petr Křemen (Katedra kybernetiky, FEL ČVUT) Sémantické sítě a rámce 1 / 112

Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY

Václav Matoušek KIV. Umělá inteligence a rozpoznávání. Václav Matoušek / KIV

Výroková logika syntaxe a sémantika

Matematika pro informatiky KMA/MATA

6 Reprezentace a zpracování neurčitosti

Úvod do logiky (VL): 4. Zjištění průběhu pravdivostních hodnot formule tabulkovou metodou

Fuzzy logika. Posibilistická teorie (1) Systémy s umělou inteligencí

výrok-každésdělení,uněhožmásmyslseptát,zdaječinenípravdivé, aproněžprávějednaztěchtodvoumožnostínastává.

Znalosti a jejich reprezentace

Rezoluční kalkulus pro výrokovou logiku

Logika III. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Logický agent, výroková logika

3.10 Rezoluční metoda ve výrokové logice

Znalostní technologie proč a jak?

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, Varnsdorf, IČO: tel Číslo projektu

Výroková a predikátová logika - II

POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ

14 Porovnání přístupů

UITS / ISY. Ústav inteligentních systémů Fakulta informačních technologií VUT v Brně. ISY: Výzkumná skupina inteligentních systémů 1 / 14

Cvičení z logiky II.

Metody odvozování. matematická východiska: logika, Prolog

Úvod do TI - logika Výroková logika (2.přednáška) Marie Duží

Výroková logika. Sémantika výrokové logiky

1 Výroková logika 1. 2 Predikátová logika 3. 3 Důkazy matematických vět 4. 4 Doporučená literatura 7

Základy umělé inteligence

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole Aplikace booleovské logiky

Logický agent, výroková logika

Úvod do logiky (VL): 11. Ověřování, zda je formule tautologií metodou protipříkladu

Logika Libor Barto. Výroková logika

Logika. 6. Axiomatický systém výrokové logiky

Výroková a predikátová logika - III

Základy fuzzy řízení a regulace

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017

Matematická logika. Lekce 1: Motivace a seznámení s klasickou výrokovou logikou. Petr Cintula. Ústav informatiky Akademie věd České republiky

Logika 5. Základní zadání k sérii otázek: V uvedených tezích doplňte z nabízených adekvátní pojem, termín, slovo. Otázka číslo: 1. Logika je věda o...

Výroková a predikátová logika - II

Úvod do logiky a logického programování.

6. Logika a logické systémy. Základy logiky. Lucie Koloušková, Václav Matoušek / KIV. Umělá inteligence a rozpoznávání, LS

Výroková a predikátová logika - II

Konceptualizace, komunikace a reprezentace znalostí

Umělá inteligence I. Roman Barták, KTIML.

KMA/MDS Matematické důkazy a jejich struktura

Přednáška 2: Formalizace v jazyce logiky.

Prolog PROgramming in LOGic část predikátové logiky prvního řádu rozvoj začíná po roce 1970 Robert Kowalski teoretické základy Alain Colmerauer, David

Logický agent, výroková logika. Návrh logického agenta

Matematika II. dvouletý volitelný předmět

Transkript:

MATEMATICKÁ metodický list č. 1 Řešení úloh Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení vybraných pojmů z oblasti řešení úloh. Tématický celek je rozdělen do těchto dílčích témat: 1. Řešení úloh ve stavovém prostoru 2. Teorie her 1. dílčí téma: Řešení úloh ve stavovém prostoru K prvnímu dílčímu tématu si přečtěte kapitolu 1 v BERKA,P.: Inteligentní systémy, Skripta Doplňující literaturou je kapitola 2 v MAŘÍK,V. - ŠTĚPÁNKOVÁ,O. - LAŽANSKÝ,J. a kol.: Umělá inteligence I. Academia, Praha, 1993 stavový prostor heuristika rozdíl mezi slepým a heuristickým prohledáváním rozdíl mezi prohledáváním do hloubky a do šířky 2. dílčí téma: Teorie her K druhému dílčímu tématu si přečtěte kapitolu 3 v BERKA,P.: Inteligentní systémy, Skripta Doplňující literaturou je kapitola 2 v MAŘÍK,V. - ŠTĚPÁNKOVÁ,O. - LAŽANSKÝ,J. a kol.: Umělá inteligence I. Academia, Praha 1993 a kapitola v 6 v MAŘÍK,V. - ŠTĚPÁNKOVÁ,O. - LAŽANSKÝ,J. a kol.: Umělá inteligence III. Academia, Praha 2001. 1

3. Vysvětlit pojmy maticový tvar hry strategie princip minimaxu 4. Pochopit rozdíl mezi hrou s nulovým a hrou s nenulovým součtem rozdíl mezi kooperativní a nekooperativní hrou 2

metodický list č. 2 Reprezentace a zpracování znalostí Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních způsobů reprezentace a zpracování znalostí.. Tématický celek je rozdělen do těchto dílčích témat: 1. Reprezentace znalostí 2. Zpracování znalostí 1. dílčí téma: Reprezentace znalostí K prvnímu dílčímu tématu si přečtěte kapitolu 4 v BERKA,P.: Inteligentní systémy, Skripta Doplňující literaturou je kapitola 4 v MAŘÍK,V. - ŠTĚPÁNKOVÁ,O. - LAŽANSKÝ,J. a kol.: Umělá inteligence I. Academia, Praha 1993 formule sémantická síť rámce pravidla případy ontologie rozdíl mezi výrokovou a predikátovou logikou rozdíl mezi tautologií, kontradikcí a splnitelnou formulí rozdíl mezi rámci a sémantickými sítěmi rozdíl mezi procedurálním a deklarativním chápáním pravidel roli dat, informací a znalostí v procesu rozhodování 3

2. dílčí téma: Zpracování znalostí K druhému dílčímu tématu si přečtěte kapitolu 5 v BERKA,P.: Inteligentní systémy, Skripta Doplňující literaturou je kapitola 3 v MAŘÍK,V. - ŠTĚPÁNKOVÁ,O. - LAŽANSKÝ,J. a kol.: Umělá inteligence I. Academia, Praha, 1993 logický důsledek splnitelnost důkaz sporem metrika rozdíl mezi dedukčním a rezolučním pravidlem rozdíl mezi přímým a zpětným řetězením rozdíl mezi usuzováním založeným na pravidlech a na případech metodu odvozování pomocí tabla rezoluční metodu odvozování metody odvozování v diagnostických expertních systémech metody odvozování v generativních expertních systémech inferenční cyklus v systémech případového usuzování 4

metodický list č. 3 Práce s neurčitostí Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních způsobů vyjádření a zpracování nejisté informace. K tématickému celku si přečtěte kapitoly 2 a 6 v BERKA,P.: Inteligentní systémy, Skripta Doplňující literaturou je kapitola 2 v MAŘÍK,V. - ŠTĚPÁNKOVÁ,O. - LAŽANSKÝ,J. a kol.: Umělá inteligence II. Academia, Praha 1997 fuzzy množiny vícehodnotová logika fuzzy relace nejistota vágnost rozdíl mezi fuzzy a crisp množinami rozdíl mezi pravděpodobností a možností rozdíl mezi rozhodováním za rizika a rozhodováním za neurčitosti rozdíl mezi numerickým vyjádřením neurčitosti a vyjádřením neurčitosti pomocí nemonotonního usuzování rozdíl mezi kompozicionálním a nekompzicionálním vyhodnocováním pravidel metody definování průniku, sjednocení a doplňku pro fuzzy množiny metody definování konjunkce, disjunkce a negace ve fuzzy logice 5

metodický list č. 4 Učení a adaptace Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních principů adaptivních a učících se systémů. K tématickému celku si přečtěte kapitolu 8 v BERKA,P.: Inteligentní systémy, Skripta VŠE, 2008. Doplňující literaturou je kapitola 7 v MAŘÍK,V. - ŠTĚPÁNKOVÁ,O. - LAŽANSKÝ,J. a kol.: Umělá inteligence I. Academia, Praha 1993. učení se konceptům učení s učitelem a bez učitele učení jako prohledávání učení jako aproximace rozdíl mezi učením a adaptací základní podobu úlohy učení s učitelem způsob reprezentace dat pro úlohy strojového učení možné způsoby reprezentování znalostí získaných v průběhu učení způsob hodnocení kvality znalostí získaných v průběhu učení 6

metodický list č. 5 Komunikace a kooperace Cílem tohoto tematického celku je prezentace metod rozhodování založených na komunikaci a kooperaci více aktérů (agentů). K tématickému celku si přečtěte kapitolu 9 v BERKA,P.: Inteligentní systémy, Skripta VŠE, 2008. Doplňující literaturou je kapitola 4 v MAŘÍK,V. - ŠTĚPÁNKOVÁ,O. - LAŽANSKÝ,J. a kol.: Umělá inteligence II. Academia, Praha, 1997 a kapitola 4 v MAŘÍK,V. - ŠTĚPÁNKOVÁ,O. - LAŽANSKÝ,J. a kol.: Umělá inteligence III. Academia, Praha, 2001 multiagentní systém deliberativní agent BDI sociální znalosti mediátor rozdíl mezi kooperací a koordinací rozdíl mezi anglickou aukcí, holandskou aukcí a aukcí Vickrey rozdíl mezi přímou a nepřímou komunikací typy architektur multiagentních systémů 7