2.10.5 IS/Representación Avanzada del Conocimiento y Razonamiento.
Tópicos
- Representación estructurada.
- a)
- Frames y objetos.
- b)
- Lógicas de descripción.
- c)
- Sistemas de herencia.
- Razonamiento no monotónico.
- a)
- Lógicas no clásicas.
- b)
- Razonamiento por defecto.
- c)
- Revisión de creencias.
- d)
- Lógicas de preferencia.
- e)
- Integración de fuentes de conocimiento.
- f)
- Agregación de creencias conflictivas.
- Razonamiento sobre acción y cambio.
- a)
- Cálculo de situaciones.
- b)
- Cálculo de eventos.
- c)
- Problemas de ramificación.
- Razonamiento temporal y espacial.
- Incerteza.
- a)
- Razonamiento probabilístico.
- b)
- Redes Bayesianas.
- c)
- Teoría de la decisión.
- Representación del conocimiento para diagnóstico, representación cualitativa.
- Ingeniería ontológica.
- Redes semánticas.
Objetivos
- Comparar y contrastar los modelos más comunes usados para representación de conocimiento estructurado, resaltando sus fortalezas y debilidades.
- Caracterizar los componentes de razonamiento no monotónico y su utilidad como un mecanismo de representación para sistemas de creencia.
- Aplicar cálculos de situaciones y eventos para problemas de acción y cambio.
- Articular la distinción entre razonamiento temporal y espacial, explicando como se interrelacionan.
- Describir y contrastar las técnicas básicas para representar incerteza.
- Describir y contrastar las técnicas básicas para diagnóstico y representación cualitativa.
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, Universidad Católica San Pablo, Arequipa-Peru
basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM