Automated reasoning [ LINGI2264 ]
5.0 crédits ECTS
30.0 h + 15.0 h
1q
Enseignant(s) |
Pecheur Charles ;
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Langue d'enseignement: |
Anglais
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Lieu de l'activité |
Louvain-la-Neuve
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Ressources en ligne |
> https://www.icampus.ucl.ac.be/claroline/course/index.php?cid=INGI2264
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Préalables |
INGI2261 (Artificial intelligence) ou des fondements équivalents en logique et intelligence artificielle
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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.
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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.
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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)
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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
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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
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Bibliographie |
- Pas de livre obligatoire mais de nombreux ouvrages de référence
- Transparents et documents en ligne
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Cycle et année d'étude |
> Master [120] : ingénieur civil en informatique
> Master [120] en sciences informatiques
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Faculté ou entité en charge |
> INFO
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