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帰納的論理プログラミングとは
帰納的論理プログラミング (ILP) として知られる記号人工知能のサブフィールドでは、例、背景知識、および論理プログラミングを一貫した表現として使用します。 仮説。 ILP システムは、既知の背景知識のエンコードと、事実の論理データベースとして表現される例のコレクションが提供される場合、仮説を立てた論理プログラムを開発します。 このプログラムにはすべての肯定的な例が含まれますが、否定的な例は含まれません。このモデルでは、仮説は肯定的な例、否定的な例、および背景知識から導き出されます。
どのようなメリットが得られるか
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: 帰納的論理プログラミング
第 2 章: Stephen Muggleton
第 3 章: プロゴール
第 4 章: プログラム合成
第 5 章: 帰納的プログラミング
第 6 章: 一次論理
第 7 章: 推論規則のリスト
第 8 章: 選言正規形
第 9 章: 解決 (論理)
第 10 章: 解答セット プログラミング
(II) 帰納的論理プログラミングに関する一般のよくある質問に答える。
(III) 多くの分野で帰納的論理プログラミングを使用する実際の例。
(IV)
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Produktbeschreibung
帰納的論理プログラミングとは

帰納的論理プログラミング (ILP) として知られる記号人工知能のサブフィールドでは、例、背景知識、および論理プログラミングを一貫した表現として使用します。 仮説。 ILP システムは、既知の背景知識のエンコードと、事実の論理データベースとして表現される例のコレクションが提供される場合、仮説を立てた論理プログラムを開発します。 このプログラムにはすべての肯定的な例が含まれますが、否定的な例は含まれません。このモデルでは、仮説は肯定的な例、否定的な例、および背景知識から導き出されます。

どのようなメリットが得られるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 帰納的論理プログラミング

第 2 章: Stephen Muggleton

第 3 章: プロゴール

第 4 章: プログラム合成

第 5 章: 帰納的プログラミング

第 6 章: 一次論理

第 7 章: 推論規則のリスト

第 8 章: 選言正規形

第 9 章: 解決 (論理)

第 10 章: 解答セット プログラミング

(II) 帰納的論理プログラミングに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野で帰納的論理プログラミングを使用する実際の例。

(IV) 帰納的論理プログラミングのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。

本書の対象者>

専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の帰納的論理プログラミングに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。