Commonsense Reasoning SoSe 2021

Dozent:

Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner

Dr. Jesse Heyninck (englischer Teil)

Tutor(en): Meliha Sezgin
Aktuelles:
  • Aktuelle und weiterführende Informationen zur Veranstaltung finden Sie im Moodle-Kursraum.

        https://moodle.tu-dortmund.de/course/view.php?id=26821

Beschreibung:

Die Vorlesung behandelt Ansätze und Methoden zur Darstellung und Verarbeitung von sog. Alltagswissen und setzt sich mit grundlegenden Fragestellungen intelligenter Wissensverarbeitung in realen Umgebungen auseinander. Von zentraler Bedeutung ist die Behandlung von Unsicherheit und Unvollständigkeit des Wissens. Dies macht die Verwendung nichtklassischer Methoden notwendig, wobei explizite Wissensdarstellung und Transparenz der Folgerungsprozesse Basisanforderungen darstellen. Zu den in der Vorlesung angesprochenen Themen gehören u. a.

  • plausibles Schlussfolgern,
  • probabilistische Ansätze,
  • nichtmonotone und parakonsistente Logiken,
  • Argumentation

Die Veranstaltung soll Fähigkeiten in der Auseinandersetzung mit der Problematik der Unsicherheit von Wissen vermitteln. Dies umfasst die Ausbildung von Verständnis für unterschiedliche Facetten des Problems und das Erlernen geeigneter Methoden zur jeweiligen Lösung. Die Teilnehmer sollen formale Ansätze jenseits von Aussagen- und Prädikatenlogik kennen lernen, die eine adäquatere Abbildung von Vorgängen des Commonsense Reasoning gestatten, als dies mit klassischen Methoden möglich ist.

Im SoSe 2021 werden zusätzlich zum normalen (deutschsprachigen) Lehrangebot auch englischsprachige Materialien (Folien, Vorlesungsvideos, Übungen) zu ausgesuchten Themen der Vorlesung angeboten.

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Commonsense Reasoning [English version]
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This lecture is concerned with approaches and methods for the representation of so-called day-to-day knowledge and deals with foundational questions concerning intelligent knowledge processing in realistic contexts. The uncertainty and incompleteness of knowledge is of central importance for this. These aspects of knowledge necessitate the application of non-classical methods, while respecting the basic requirements of explicit knowledge representation and transparency of the inference processes. The themes discussed in the lecture include:

  • plausible inferences
  • probabilistic approaches
  • non-monotonic and paraconsistent logics
  • argumentation

This course aims to transfer skills related to the treatment of uncertainty and incompleteness in knowledge. This includes the formation of an understanding of the different aspects of this problem as well as the familiarization with suitable methods for the respective solutions. The participants will become acquainted with formal approaches that go beyond propositional respectively predicate logic, as such methods allow for a more adequate representation of procedures in common-sense reasoning, than is possible with classical methods.

Termine:
TagZeitOrt
Montag 10 - 12 Uhr online
Donnerstag 12 - 14 Uhr online

 

Vorlesungsbeginn: Montag, 12.04.2021

Übungen: Den Starttermin der Übungen finden Sie im Moodle-Kursraum!
Prüfungen:

Im Studiengang Master Informatik: 

  • Modulprüfung: Mündliche Prüfung oder Klausur
  • Studienleistungen: keine