Представление знаний

Магистратура 2020/2021

Статус: Курс по выбору (Промышленное программирование)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Когда читается: 2-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Ямщиков Иван Павлович

Прогр. обучения: Промышленное программирование

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 44

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Представление знаний» является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков представления знаний, а также применения и создания различных методов сущностно-ориентированного поиска. В результате изучения этой дисциплины студенты будут владеть основными концепциями представления знаний в различных областях, иметь практические навыки в создании объектно-ориентированных моделей представления знаний, владеть навыками разработки различных систем знаний и сущностно-ориентированного поиска. В результате освоения дисциплины студент должен: демонстрировать знания − математических моделей представления знаний; − принципов построения экспертных систем; − современных систем искусственного интеллекта и принятия решений; и демонстрировать умение: − разрабатывать программные реализации экспертных систем на ЭВМ; − применять различные модели представления знаний при реализации экспертных систем на ЭВМ.

Цель освоения дисциплины

формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков представления знаний, а также применения и создания различных методов сущностно-ориентированного поиска.

Планируемые результаты обучения

Демонстрирует логический подход к представлению знаний, показывает логику высказываний, знает объектно-ориентированные модели представления знаний
Знает история, идеи, стандарты, инструменты Semantic Web, принципы, нотации, типы данных, язык, классы, отношения RDF, RDF(S), RDFa
Демонстрирует знание разработки систем знаний, семантического поиска и парсинга

Содержание учебной дисциплины

Введение, обзор курса. Представление знаний в различных областях знаний
Введение. Обзор курса. Краткая история дициплины. Данные — информация — знания. Представление знаний в различных отраслях знаний. Язык и знания. Проблема представления знания в философии. Логика. Искусственный интеллект и представление знаний. Логический подход к представлению знаний. Логика высказываний. Логика первого порядка. Логический вывод. Нормальные формы. Дескрипционная логика. Продукционные системы. Объектно-ориентированные модели представления знаний.
Semantic Web. Семантические и лингвистические ресурсы.
Semantic Web: история, идеи, стандарты, инструменты. RDF, RDF(S), RDFa: принципы, нотации, типы данных, язык, классы, отношения. SPARQL, OWL. Инструменты. Semantic & Linguistic Resources: dbpedia, yago, wikidata, wordnet, FrameNet, VerbNet, AMR, OpenIE
Разработка систем знаний. Семантический поиск и парсинг.
Разработка систем знаний. Semantic Search. Semantic parsing.

Элементы контроля

Домашнее задание №1
Домашнее задание №2
Устный экзамен

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.25 * Домашнее задание №1 + 0.25 * Домашнее задание №2 + 0.5 * Устный экзамен

Программа дисциплины