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Ingénierie des connaissances textuelles
Le module Ingénierie des Connaissances Textuelles vise à initier les étudiants à la représentation, la structuration et le raisonnement sur les connaissances textuelles.
Il couvre les principaux standards du web sémantique tels que RDF, RDFS et OWL, ainsi que les logiques de description (LD) pour modéliser des ontologies et extraire des connaissances à partir de textes. À la fin de ce module, l’étudiant sera capable de :
- Comprendre et manipuler les connaissances textuelles à l’aide de logiques de description (LD).
- Représenter les connaissances avec RDF (Resource Description Framework) pour structurer l’information.
- Définir des classes, propriétés et relations en utilisant RDFS pour enrichir sémantiquement les données.
- Construire et exploiter des ontologies avec OWL pour modéliser des connaissances complexes.
- Interroger et raisonner sur les connaissances grâce aux logiques de description et aux ontologies.
- Appliquer ces techniques dans le développement de systèmes basés sur les connaissances textuelles et le web sémantique.
Introduction to Python Programming
Introduction to Python Programming provides a comprehensive foundation in programming concepts and
skills, and is aligned to the scope of most introductory courses.
Knowledge Representation and Reasoning
Welcome to this course !!!
This course is taught in English. It is delivered in four chapters. The lectures material, tutorial sheets and lab sheets are written in English, however the explanations, discussions and student questions during the sessions are possible in three languages: Arabic, English and French.
Abstract:
The artificial intelligence solves the problem using two main approaches. Historically, the first used approach is the knowledge-base solution and the second one is the data-driven solution. In the former approach, the solution is developed upon the representation of expert knowledge for a specific application domain in a specific formalism. We mean by formalism a formal representation language.
Syllabus
Chapter 1: Introduction to knowledge representation and reasoning
Chapter 2: Non-classical logics
Chapter 3: Uncertain reasoning
Chapter 4: Theory of fuzzy sets