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Automated reasoning [ LINGI2264 ]


5.0 crédits ECTS  30.0 h + 15.0 h   1q 

Enseignant(s) Pecheur Charles ;
Langue
d'enseignement:
Anglais
Lieu de l'activité Louvain-la-Neuve
Ressources
en ligne

> https://www.icampus.ucl.ac.be/claroline/course/index.php?cid=INGI2264

Préalables

INGI2261 (Artificial intelligence) ou des fondements équivalents en logique et intelligence artificielle

Thèmes abordés
  • Raisonnement automatisé
  • Raisonnements basés sur la logique des propositions :  generation de modèles, Davis Putnam, ...
  • Raisonnements basés sur la logique classique : résolution, méthodes des tableaux, ...
  • Raisonnement avec théorie de l'égalité : paramodulation, unification. réécriture, ...
  • Raisonnement basés sur l'induction
  • Raisonnements basés sur des logiques non classiques : théorie des types, unification d'ordre supérieure, matching, logiques non monotones, logique multivaluée, logique temporelle, ...
  • Applications : modélisation et résolution de problèmes en utilisant des méthodes de raisonnements automatisés.
Acquis
d'apprentissage

Les étudiants ayant suivi avec fruit ce cours seront capables de

  • décrire les techniques de bases ainsi que les bases théoriques utilisées en raisonnement automatisé.
  • expliquer les avantages respectifs des différentes formes de logiques, notamment pour leur utilisation dans le raisonnement automatisé.
  • appliquer à bon escient les techniques et méthodes de raisonnements automatisés
  • utiliser les systèmes de raisonnements automatisés existants et représentatifs.
  • développer des applications basées sur l'utilisation de méthodes de raisonnements automatisés.

Les étudiants auront développé des compétences méthodologiques et opérationnelles.  En particulier, ils auront développé leur capacité à :

  • se documenter sur les outils disponibles dans un domaine,
  • présenter de manière claire et complète un logiciel,
  • décrire une situation, la modéliser et l'analyser en utilisant un outil adéquat.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
  • Missions et présentation d'un autre outil (50% de la note finale)
  • Examen oral (50% de la note finale)
Méthodes d'enseignement

Cours magistral: découvrir les fondements du raisonnement automatisé

  • Bases théoriques, les logiques
  • Techniques de base, avantages et inconvénients

Labos: appliquer deux outils du raisonnement automatisé

  • 2 missions avec Alloy et Maude introduites par des séances en salle
  • Apprendre à utiliser des outils, développer des applications basées sur les outils

Lecture: découvrir d'autres outils

  • Chaque élève en présente un à la classe
Contenu
  • Introduction
  • Logique propositionnelle
  • Diagrammes de décision binaires
  • Logique du premier ordre
  • Fondements d'Alloy
  • Egalité
  • Fondements de Maude
  • Théories du premier ordre
  • Au-delà de la logique du premier ordre
Bibliographie
  • Pas de livre obligatoire mais de nombreux ouvrages de référence
  • Transparents et documents en ligne
Cycle et année
d'étude
> Master [120] : ingénieur civil en informatique
> Master [120] en sciences informatiques
Faculté ou entité
en charge
> INFO


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