Prohlížení - Portál OSU

Informace o předmětu KIP / 8REZN : Popis předmětu

• Popis předmětu , vybraná položka
• Studijní programy, do kterých je předmět zařazen
• Seznam studentů předmětu
• Rozvrh předmětu
• Termínyzkoušek předmětu
• Rozvrhové akce předmětu
• Oprávnění u předmětu

Pracoviště / Zkratka	KIP / 8REZN			Akademický rok	2023/2024
Akademický rok	2023/2024
Název	Reprezentace znalostí			Způsob zakončení	Zkouška
Způsob zakončení	Zkouška
Akreditováno / Kredity	Ano, 15 Kred.			Forma zakončení	Ústní
Forma zakončení	Ústní
Rozsah hodin	Přednáška 26 [HOD/SEM] Cvičení 26 [HOD/SEM]			Zápočet před zkouškou	Ne
Zápočet před zkouškou	Ne
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou	Ne
Počítán do průměru	NE
Vyučovací jazyk	-
Obs/max				Automatické uznávání zápočtu před zkouškou	Ne
Letní semestr	0 / -	0 / -	0 / 0	Počítán do průměru	NE
Zimní semestr	0 / -	0 / -	0 / 0	Opakovaný zápis	NE
Opakovaný zápis	NE
Rozvrh	Ano			Vyučovaný semestr	Zimní + Letní
Vyučovaný semestr	Zimní + Letní
Minimum (B + C) studentů	nestanoveno			Volně zapisovatelný předmět	Ano
Volně zapisovatelný předmět	Ano
Vyučovací jazyk	-			Počet dnů praxe	0
Počet hodin kontaktní výuky				Hodnotící stupnice	S|N
Periodicita	každý rok
Periodicita upřesnění				Základní teoretický předmět	Ne
Profilující předmět	Ne
Základní teoretický předmět	Ne
Hodnotící stupnice	S|N
Nahrazovaný předmět	KIP/QREZA
Vyloučené předměty	Nejsou definovány
Podmiňující předměty	Nejsou definovány
Předměty informativně doporučené	Nejsou definovány
Předměty,které předmět podmiňuje	Nejsou definovány
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky: Obrázek PNG ,  XLS

Cíle předmětu (anotace):
Předmět je věnován dalšímu rozšíření znalostí získaných např. absolvováním předmětu FLUI (Formální logika v umělé inteligence). Seznámí studenta s některými modifikacemi FOPL, jsou-li kladeny další požadavky. Nemonotónní způsob dedukce důsledků ze znalostní báze, např. v default logice, zvýší míru přiblížení postupu formální dedukce těm lidskému usuzování, které připouští korekce závěrů na základě zjištění, že předpoklady neodpovídají později zjištěné skutečnosti. Modální logika rozlišuje dva druhy pravdivosti trvalou platnost v daném světě a pouhou platnost bez záruky trvání. Metody dedukce vedou při tomto rozlišení k opatrnějšímu hodnocení výsledků formální dedukce. Náplň předmětu je velmi rozsáhlá, neboť zahrnuje i nové směry vývoje v oblasti reprezentace znalostí, z nichž nejdůležitější se v současnosti jeví tzv. sémantický web věnující se budování další generace webu, který na základě hlubšího pochopení podstaty věci může lidem pomáhat řešit složité problémy.
Požadavky na studenta
Zpracování znalostní báze relevantní k tématu PhD práce vybranou metodou daného předmětu.
Obsah
Reprezentace znalostí Asociativní sítě a reprezentace znalostí konceptuálními grafy Modální logika prvního řádu a default pravidlo, Nemonotónní systémy reprezentace znalostí Budování revidovatelných teorií Sémantický web a Formální ontologie RDF model, OWL jazyky a Deskripční logika
Aktivity
Studijní opory
Garanti a vyučující
Garanti: doc. RNDr. Martin Kotyrba, Ph.D. (100%),  Přednášející: doc. RNDr. Martin Kotyrba, Ph.D. (100%),  Cvičící: doc. RNDr. Martin Kotyrba, Ph.D. (100%),
Literatura
Základní: Lukasová, A., Habiballa, H., Telnarová, Z., Vajgl, M. Formální reprezentace znalostí. Ed. UNIVERSUM, Ostravská universita v Ostravě, 2010. ISBN 978-80-7368-900-1. Základní: Allemang, Dean; Hendler, James A.; Gandon, F. Semantic Web for the Working Ontologist: Third Edition. ACM Press, 2020. ISBN 978-1450376143. Doporučená: Robert Arp, Barry Smith and Andrew D. Spear. Building Ontologies with Basic Formal Ontology. Massachusetts, 2015. ISBN 9780262527811. Doporučená: Jan L.G. Dietz, Hans B. F. Mulder. Enterprise Ontology: A Human-Centric Approach to Understanding the Essence. Springer, 2020. ISBN 978-3-030-38853-9. Doporučená: Michael Gelfond, Yulia Kahl. Knowledge Representation, Reasoning, and the Design of Intelligent Agents: The Answer-Set Programming Approach. Cambridge University Press, 2014. ISBN 9781107029569. Doporučená: Zongmin Ma , Guanfeng Li , Ruizhe Ma. Modeling and Management of Fuzzy Semantic RDF Data. Springer, 2022. ISBN 978-3-031-11669-8. Doporučená: Hiroakira Ono. Proof Theory and Algebra in Logic. Springer, 2019. ISBN 978-981-13-7997-0. Doporučená: Liu, Zhiyuan Lin, Yankai Sun, Maosong. Representation Learning for Natural Language Processing. Springer nature, 2020. ISBN 978-9811555725.  ( DOI: 10.1007/978-981-15-5573-2 ) On-line katalogy knihoven
Časová náročnost
Všechny formy studia Aktivity Časová náročnost aktivity [h] Obhajoba (prací, projektů aj.) 10 Samostudium 50 Příprava na zkoušku 90 Účast na výuce 52 Studium odborného textu v cizím jazyce 90 Semestrální práce 100 Konzultace s vyučujícím (včetně elektronické) 20 Celkem 412
Předpoklady
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: Student pro absolvování tohoto předmětu musí mít znalosti z oblasti logiky prvího řádu.
Výsledky učení
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: Student po absolvování předmětu prokáže své znalosti z oblasti formálních ontologií, sémantického webu, RDF modelu a z oblastí logik - modální logika a nemonotónní logika. Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: Student prokáže dovednosti v podobě navrhu ontologie v systému Protége, umí vytvořit sémantický web na základě RDF modelu.
Hodnoticí metody
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: Ústní zkouška Rozbory děl duševního charakteru (korespondenční úkol, prezentace, výukový list, seminární práce) Rozhovor
Vyučovací metody
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: Metody práce s textem (učebnicí, knihou) Individuální výuka Výuka podporovaná počítačem