Universidade Nova de Lisboa

Universidade Nova de Lisboa

Faculdade de Ciências e Tecnologia

Representação de Conhecimento e Raciocínio

Código

3336

Unidade Orgânica

Faculdade de Ciências e Tecnologia

Departamento

Departamento de Informática

Créditos

6.0

Professor responsável

João Alexandre Carvalho Pinheiro Leite, José Júlio Alves Alferes

Horas semanais

4

Total de horas

56

Língua de ensino

Português

Objectivos

Conhecimento:

  • Principais formalismos baseados em lógica para representação e raciocínio sobre conhecimento de senso-comum.
  • Formalismos gerais para representação e raciocínio sobre Ontologias.
  • Linguagens para representação e raciocínio sobre Acções
  • Linguagens para representação de Argumentos e raciocínio Dialectico.

Aptidões:

  • Desenvolver meta-interpretadores simples, em Prolog, para semânticas de programas em lógica não monotónicos
  • Escolher e empregar os formalismos de representação de conhecimento adequados à representação de conhecimento em áreas de aplicação práticas.
  • Usar Resolvedores de ASP, XSB-Prolog e DL Reasoners.

Competências

  • Aplicação de conhecimentos teóricos formais em aplicações práticas.
  • Estar ciente de trade-offs no desenho.

Conteúdo

  1. Introdução à Representação de Conhecimento e Raciocínio
  2. Introdução às Lógicas não-monotónicas
    1. Pressuposto do Mundo Fechado
    2. Circunscrição
    3. Lógica de Default 
    4. Logica Autoepistémica 
  3. Programação em Lógica Não-Monotónica 
    1. Negação por falha 
    2. Semantica dos Modelso Estáveis/Programação por Conjuntos de Resposta 
    3. Semântica Bem-Fundada 
    4. Semanticas Paraconsistentes 
  4. Logicas de Descrição 
    1. A Lógica de Descrição ALC 
    2. Famílias de Lógicas de Descrição 
    3. Raciocínio com Lógicas de Descrição 
  5. Raciocínio sobre Acções 
    1. Cálculo de Situações 
    2. Linguagens de Acções 
  6. Teoria da Argumentação 
    1. Argumentação Abstracta 
    2. Argumentação Estruturada

Bibliografia

  • Knowledge Representation and Reasoning by Ronald Brachman  &  Hector Levesque, Morgan Kaufmann 2004.
  • Handbook of Knowledge Representation edited by Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz and Bruce Porter, Elsevier 2007.
  • Nonmonotonic Reasoning. Grigoris Antoniou. MIT Press, 1996.
  • Knowledge Representation, Reasoning and Declarative Problem Solving. Chitta Baral. Cambridge University Press, 2003
  • The Description Logic Handbook: Theory, Implementation, and Applications. F. Baader, D. Calvanese, D. McGuinness, D. Nardi, and P. F. Patel-Schneider. Cambridge University Press, 2003

Método de avaliação

A avaliação de conhecimentos inclui:

  • 2 testes individuais teóricos (ou um exame). As datas marcadas no CLIP são não são definitivas, estão sujeitas a ajustes.
  • 2 trabalhos práticos, elaborados em grupo de 2 estudantes

Cada componente é avaliado numa escala de 0-20 valores.

Cada componente tem um peso de 25% na nota final.

Para obter aprovação é necessário obter, cumulatvamente:

  • nota final igual ou superior a 10 valores
  • média dos 2 testes individuais teóricos (ou exame) igual ou superior a 10 valores

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