|
Guía DocenteCurso Facultade de Informática |
| Grao en Enxeñaría Informática |
 Asignaturas |
| Representación do Coñecemento e Razoamento Automático |
| Contidos |
|
|
| Datos Identificativos | 2022/23 | |||||||||||||
| Asignatura | Representación do Coñecemento e Razoamento Automático | Código | 614G01036 | |||||||||||
| Titulación |
|
|||||||||||||
| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grao | 2º cuadrimestre |
Terceiro | Optativa | 6 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Temas | Subtemas |
| 1.Cuestiones Preliminares |
1.1.Representación do Coñecemento 1.2.Razoamento Automático |
| 2.Representaciones Formales del Conocimiento | 2.1. Representación e Razoamento Proposicional 2.2. Representación e Razoamento Relacional 2.3. Cálculo de Predicados |
| 3.Razonamiento Categórico y Corrección Bayesiana |
3.1.Elementos do Razoamento Categórico 3.2.Base Lóxica Expandida e Base Lóxica Reducida 3.3.Razoamento Diferencial Categórico 3.4.Corrección Bayesiana ao Razoamento Categórico 3.5.Probabilidades Condicionais 3.6.Inconvenientes da Corrección Bayesiana |
| 4.Redes de Creencia | 4.1.Introdución á Teoría de Grafos 4.2.Representación do Coñecemento en Redes de Crenza. 4.3.Inferencia con Redes de Crenza 4.4.Aprendizaxe e redes de crenza |
| 5.Razonamiento Cuasi-Estadístico | 5.1.Factores de Certidumbre 5.2.Combinación de Evidencias 5.3.Propagación de Incerteza 5.4.Teoría Evidencial 5.5.Marco de Discernimiento 5.6.Medidas de verosimilitud 5.7.Credibilidade, Plausibilidad e Confianza |
| 6.Razonamiento Difuso |
6.1.Conxuntos Difusos 6.2.Representación do Coñecemento Difuso 6.3.Inferencia e Razoamento Difusos 6.4.Control Difuso. |
|
