Docente: S. Bandini
Crediti: 6
Prerequisiti: Nozioni di base di Logica e di Intelligenza Artificiale
Il corso prevede di introdurre le tematiche fondamentali della Knowledge Representation, focalizzandosi tanto sugli aspetti più strettamente rappresentazionali e statici della disciplina, quanto su quelli più spiccatamente dinamici relativi alla nozione di inferenza. Il corso introduce diversi strumenti formali che hanno caratterizzato nel passato e caratterizzano attualmente lo sviluppo di tale disciplina, senza dimenticare i contesti applicativi che rappresentano oggi la sfida per lo studio e l'analisi della loro trattabilità computazionale.
In particolare, le lezioni affronteranno:
- Panoramica sui linguaggi formali di rappresentazione della conoscenza "tradizionali"
- Logica Classica proposizionale e di quella predicativa
- Logica Modale, quale strumento di rappresentazione simbolica della conoscenza alternativo alla logica del primo ordine. Applicazioni della logica modale in robotica, pianificazione automatica, Pervasive Computing e Agent Technology.
- Common Sense Reasoning. Principali logiche nonmonotone (L: : ogica di Default, Logica Autoepistemica). Introduzione ai linguaggi di programmazione AnswerSet Prolog e DLV.
- Description Logic (o "Logiche terminologica").
Sono previste una serie di esercitazioni in laboratorio, nel corso delle quali si affronteranno alcune delle problematiche relative all'applicazione dei principali formalismi descritti durante il corso a domini reali, suggeriti dagli studenti perché relativi a loro progetti di ricerca in fase di sviluppo.
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