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[ 993TASMKPLU22 ] UE (*)Knowledge Representation and Learning
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Es ist eine neuere Version 2023W dieser LV im Curriculum Masterstudium Artificial Intelligence 2024W vorhanden.
(*) Leider ist diese Information in Deutsch nicht verfügbar.
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
1,5 ECTS M1 - Master 1. Jahr Artificial Intelligence Johannes Fürnkranz 1 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Masterstudium Artificial Intelligence 2022W
Ziele (*)Students have practical experience in logic programming with Prolog and are able to handle logic-based database query languages such as Datalog. They can employ inductive logic programming and relational learning algorithms such as Foil or Progol on practical problems.
Lehrinhalte (*)Prolog, Datalog, Practical Logic-Based Learning algorithms (Foil, Progol, Aleph)
Beurteilungskriterien (*)Project Assignment
Lehrmethoden (*)Practical Demonstrations, Coding Assignments
Abhaltungssprache Englisch
Literatur (*)Lecture Slides, Software Documentations
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Sonstige Informationen (*)Until term 2022S known as: 993TARKKPLU21 UE Knowledge Representation and Learning
until term 2021S known as: 993TARKSAIU19 UE Symbolic AI
Frühere Varianten Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
993TARKKPLU21: UE Knowledge Representation and Learning (2021W-2022S)
993TARKSAIU19: UE Symbolic AI (2019W-2021S)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 35
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung