Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Narzędzia wnioskowania

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-2M16NMW
Kod Erasmus / ISCED: 11.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Narzędzia wnioskowania
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty obieralne dla informatyki
Przedmioty obieralne na studiach drugiego stopnia na kierunku bioinformatyka
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

monograficzne

Skrócony opis:

Wykład jest poświęcony praktycznym aspektom wnioskowania. Obejmie przede wszystkim narzędzia wnioskowania (zaimplementowane i ogólnie dostępne) i metody niezbędne dla ich wykorzystania.

Pełny opis:

1) Datalog:

a) projektowanie baz danych,

b) obliczanie zapytań, problem negacji, stratyfikacja, semantyka dobrze ufundowana,

c) reguły rozmyte,

d) wnioskowanie hipotetyczne,

e) implementacje: DES, XSB.

2) Answer Set Programming (ASP):

a) wprowadzenie do metodologii i semantyki ASP,

b) praktyka wykorzystania ASP,

c) problemy optymalizacji w ASP,

d) sformułowanie wybranych problemów w ASP,

e) ASP w reprezentacji wiedzy,

f) Implementacja: Potassco.

3) Programowanie z więzami (CLP):

a) wprowadzenie do metodologii i semantyki CLP,

b) sformułowanie wybranych problemów w CLP,

c) implementacje: ECLiPSe CLP, CLP(R).

4) Inne:

a) Semantyczny Internet, logiki deskrypcyjne (Protégé, Jena),

b) programowanie probabilistyczne (Problog),

c) wnioskowanie w logice I-go rzędu (Vampire).

Literatura:

Datalog:

1. S. Abiteboul, R. Hull, V. Vianu: Foundations of Databases, Addison-Wesley Pub. Co., 1996.

2. F. Saenz-Perez: Datalog Educational System V5.0. User’s Manual, Universidad Complutense de Madrid, 2017.

ASP:

3. M. Gebser, R. Kaminski, B. Kaufmann, T. Schaub: Answer Set Solving in Practice, Morgan & Claypool Publishers, 2012.

4. M. Gelfond, Y. Kahl: Knowledge Representation, Reasoning, and the Design of Intelligent Agents. The Answer Set Programming Approach, Cambridge University Press, 2014.

CLP:

5. K.R. Apt, M. Wallace: Constraint Logic Programming using ECLiPSe Prolog, Cambridge University Press, 2007.

6. A. Niederliński: Programowanie w logice z ograniczeniami: Łagodne wprowadzenie dla platformy ECLiPSe, PKJS Gliwice, 2014, http://www.pwlzo.pl/

Efekty uczenia się:

1. Wiedza

a. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie złożoności, dedukcyjnych baz danych, inżynierii oprogramowania w zakresie systemów inteligentnych (K_W02).

b. Ma wiedzę na temat zarządzania informacją, w tym dotyczącą dedukcyjnych baz danych, logicznego modelowania danych, wyszukiwania informacji (K_W08).

c. Zna logiczne metody definiowania semantyki programów, z ich matematycznymi podstawami i praktycznymi technikami, a także pojęcia poprawności programów oraz techniki i formalizmy dla ich dowodzenia (K_W13).

2. Umiejętności

a. Potrafi zastosować wiedzę matematyczną do formułowania, analizowania i rozwiązywania związanych z informatyką zadań o średnim poziomie złożoności (K_U01).

b. Potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz wiedzy, Internetu oraz innych wiarygodnych źródeł, integrować je, dokonywać ich interpretacji oraz wyciągać wnioski i formułować opinie (K_U02).

c. Potrafi formułować zapytania do bazy danych w wybranym języku zapytań (K_U19).

3. Kompetencje

a. Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia (K_K01)

b. Potrafi samodzielnie wyszukiwać informacje w literaturze, także w językach obcych (K_K04).

Metody i kryteria oceniania:

Ocena końcowa na podstawie projektów zaliczeniowych i zadań rozwiązanych w czasie laboratoriów.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-80474ed05 (2024-03-12)