Teaching GuideTerm Faculty of Computer Science |
Grao en Intelixencia Artificial |
Subjects |
Knowledge Representation and Reasoning |
Learning aims |
Identifying Data | 2023/24 | |||||||||||||
Subject | Knowledge Representation and Reasoning | Code | 614G03020 | |||||||||||
Study programme |
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Descriptors | Cycle | Period | Year | Type | Credits | |||||||||
Graduate | 2nd four-month period |
Second | Obligatory | 6 | ||||||||||
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Learning outcomes | Study programme competences / results | ||
Conocer las técnicas de adquisición de conocimiento y las diferentes técnicas en las que se puede representar | A13 A14 |
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 |
C3 |
Conocer y saber representar conocimiento usando reglas de producción | A13 A14 |
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 |
C3 |
Saber diseñar e implementar sistemas basados en conocimiento como uno de los pilares en los que se fundamenta la representación de conocimiento | A13 A14 |
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 |
C3 |
Diseñar, construir y reutilizar ontologías en diferentes dominios de aplicación | A13 A14 |
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 |
C3 |
Conocer y saber utilizar razonadores basados en lógicas descriptivas y lenguajes de consulta basados en ontologías | A13 A14 |
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 |
C3 |
Saber construir sistemas basados en grafos de conocimiento y bases de datos semánticas | A13 A14 |
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 |
C3 |
Analizar un problema y determinar qué técnicas de representación y razonamiento son las más adecuadas | A13 A14 |
B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10 |
C3 |
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