Pokročilé metody reprezentace znalostí

• Stránky předmětu: http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a4m33rzn/start
• Přednášející: Křemen, Kléma
• Cvičící: Radomír Černoch

Semestrálka 1 – Do 22.10.2010. Viz zip z prvního cvičení.

Semestrálka 2 - gpm

Semestrálka 3 - fuzzy

Instalace Gurobi

Priprava na zkousku ze Bayes. siti

Preved do horizontalni podoby:

A = <1,3,3> (byl to obrazek) a mel jsi spocitat 2*A-A

Preved do horizontalni vertikální podoby:

Vysledek:

A = ←1,1,2> (byl to obrazek) a mel jsi spocitat

Vysledek:

rzn_cviceni_dl_.pdf

rzn_cviceni_fuzzy_.pdf

rzn_cviceni_bn_.pdf

• k dispozici dostanete tahák s důležitými vzorečky (zvlášť u fuzzy si nic pamatovat nemusíte)

• pouze zaškrtávací otázky, multiple choise
• za špatné zaškrtnutí/nezaškrtnutí -1 bod
  • resi Reiteruv alg dotazy typu Q()? F
  • dotaz je O(poly) pri pouziti SHION/SHOIR..? F
  • umet najit MUPS z 3 axiomu
  • axiom „Existuje“hasArm.“FALSE“ je splnitelny..F
  • …

• čemu se rovná sdružená pravděpodobnost v bayesovské síti a čemu obecně
  • stacilo napsat vzorecky

 
  BN: P(X1,X2,..,Xn)=P(X1|rodice(X1))*P(X2|rodice(X2))..P(Xn|rodice(Xn))
  obecne: P(X1,..,Xn)=P(X1)*P(X2,..,Xn|X1)=P(X1)*P(X2|X1)*P(X3,..,Xn|X1,X2)=...

• slovní úloha a tři grafy, ohodnotit je, který je příčinný, správný, efektivní
• pomocí inference odvodit z daného grafu jednoduchý dotaz
  • bylo potreba umet proskrtavani nepotrebnych uzlu (nepozorované a nedotazované listy, lze odstraňovat rekurzivně)

• co je to řezová dědičnost a k čemu slouží
• zadaná dvě fuzzy čísla obrázkem, vypočítat B-A^2 a nakreslit do obrázku
• dokázat rovnost dvou výrazů s alfa, beta, gama (byly tam pouze součinové konjukce a disjunkce)
  • na tohle tam byly ty vzorecky z cheatsheetu, nebylo potreba umet z hlavy

1. Tableau alg., je zadana ontologie nekonzistentni?
   1. Pokud ano, napiste model
   2. Pokud ne, najdete MIPS
2. Zadana query
   1. Napiste rozlisene(distinguished) a nerozlisene promenne
   2. lze najit odpoved pokud je ontologie v ACL?
   3. Co je a jak cemu nam pomaha v queries finite-model property? (nebo neco podobnyho)

Vse jako multiple choice

1. Zadany fuzzy mnozina grafem - otazky na Support, core, vertikalni, horizontalni reprezentace
2. Z casti vyplnena „relacni tabulka“. Muze to byt doplneno na S-ekvivalenci?
3. Co je interpretaci fuzzy conceptu?

1. Napsat pravidlo faktorizace pro sdruzenou pst. obecne a pro Bayes. site
2. EM algoritmus pro doplneni chybejicich hodnot
3. Slovni uloha
   1. 3 site - ktera pricinna, spravna, efektivni
   2. nejaka inference v tom