Einführung in die Methoden der Künstlichen Intelligenz - Goethe ...

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5 Logisches Programmieren ?- 3+4 = X. X = 3+4. ?- 3+4 =:= 7. true. ?- 3+4 =:= X. ERROR: =:=/2: Arguments are not sufficiently instantiated ?- X < 6. ERROR:
5.3 Implementierung logischer Programmiersprachen: Prolog Beachte, dass alle Prädikate, die Werte auswerten, nicht mehr direkt zur P L 1 -Semantik passen. 5.3.4 Listen und Listenprogrammierung Listen können in logischen Programmiersprachen direkt dargestellt werden, da sie direkt als Terme mit zwei verschiedenen Funktionsymbolen konstruiert werden können: • Einer Konstante [] (gesprochen „Nil“) für die leere Liste • Einem zweistelligen Funktionssymbol, dass das Listenelement und die Restliste enthält. Dieses wird üblicherweise als „Cons“ bezeichnet. In Prolog ist dieses Funktionssymbol als Punkt . dargestellt. Man kann daher die Liste [1,2,3] mit dieser Syntax als .(1,.(2,.(3,[]))) darstellen. Prolog erlaubt aber auch die Schreibweise [1,2,3] als syntaktischen Zucker (die intern in den Term .(1,.(2,.(3,[]))) überführt wird). Das kann man auch im Interpreter testen: ?- [1,2,3] = .(1,.(2,.(3,[]))). true. ?- [1,2,3] = .(1,.(2,.(3,.(4,[])))). false. ?- [1,2,3,4] = .(1,.(2,.(3,.(4,[])))). true. Als Listenelemente können beliebig Elemente (nicht nur Zahlen) verwendet werden, die auch verschieden sein dürfen, d.h. die Listen in Prolog sind (im Unterschied zu Haskell) heterogen. Einige Beispiele für Listen (gleich mit der internen Darstellung) sind: ?- [[1], [2,3], [4,5]] = .(.(1,[]), .(.(2,.(3,[])),.(.(4,.(5,[])),[]))). true. ?- [1,[1],[[1]],[[[1]]]] = .(1,.(.(1,[]),.(.(.(1,[]),[]),.( .(.(.(1,[]),[]),[]),[])))). true. ?- [f(g(a)),h(b,x),f(f(f(f(c))))] = .(X,.(Y,.(Z,[]))). X = f(g(a)), Y = h(b, x), Z = f(f(f(f(c)))). Prädikate, die der Berechnung des Kopfelementes (head) und der Restliste ohne Kopfelement (tail) entsprechen, kann man damit schon definieren als: head(.(X,_),X). tail(.(_,XS),XS). Wir testet das gleich: M. Schmidt-Schauß & D. Sabel, Skript KI, WS 2012/13 167 Stand: 7. Januar 2013
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Einführung in die Methoden der Kü
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Inhaltsverzeichnis 2.1.4 Prozeduren
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Inhaltsverzeichnis 5.4.2.1 Lexikon
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1 Einleitung 1.1 Themen und Literat
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1.2 Was ist Künstliche Intelligenz
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1.2 Was ist Künstliche Intelligenz
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1.3 Philosophische Aspekte • Auto
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1.3 Philosophische Aspekte durch Ge
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1.4 KI-Paradigmen Die technische Hy
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1.5 Bemerkungen zur Geschichte zur
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1.6 Intelligente Agenten Agent Sens
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1.6 Intelligente Agenten • Die ak
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1.6 Intelligente Agenten Diese Besc
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2 Suchverfahren 2.1 Algorithmische
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2.1 Algorithmische Suche 1. Dame A-
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2.1 Algorithmische Suche kommt, und
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2.1 Algorithmische Suche 2.1.4 Proz
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2.1 Algorithmische Suche Beachte, d
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2.1 Algorithmische Suche bfs goal s
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2.1 Algorithmische Suche Bemerkung
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2.2 Informierte Suche, Heuristische
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2.3 A ∗ -Algorithmus • Baum-Suc
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2.3 A ∗ -Algorithmus Z S Rechnet
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2.3 A ∗ -Algorithmus Dabei gehen
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2.3 A ∗ -Algorithmus • Der Knot
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2.3 A ∗ -Algorithmus dann nennt m
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2.3 A ∗ -Algorithmus Beispiel 2.3
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2.4 Suche in Spielbäumen 2.4 Suche
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2.4 Suche in Spielbäumen Algorithm
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2.4 Suche in Spielbäumen baum ab e
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2.4 Suche in Spielbäumen 2.4.1 Alp
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2.4 Suche in Spielbäumen Aktualisi
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2.4 Suche in Spielbäumen Im Falle
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2.4 Suche in Spielbäumen Allerding
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2.5 Evolutionäre (Genetische) Algo
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3 Aussagenlogik In diesem Kapitel w
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3.1 Syntax und Semantik der Aussage
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3.2 Folgerungsbegriffe es keine bes
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3.3 Tautologien und einige einfache
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3.4 Normalformen sind, so dass Vert
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3.5 Lineare CNF Beispiel 3.4.7. ((A
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3.5 Lineare CNF Bemerkung 3.5.4. Se
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3.6 Resolution für Aussagenlogik o
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3.6 Resolution für Aussagenlogik T
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3.7 DPLL-Verfahren 3.6.1.3 Subsumti
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3.7 DPLL-Verfahren Das Entfernen de
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3.7 DPLL-Verfahren Dies ergibt eine
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3.7 DPLL-Verfahren höchstens einer
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3.7 DPLL-Verfahren [[-4,-8,-15,5,-1
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3.8 Modellierung von Problemen als
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3.8 Modellierung von Problemen als
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3.9 Tableaukalkül für Aussagenlog
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Seite 127 und 128: 4 Prädikatenlogik 4.1 Syntax und S
Seite 129 und 130: 4.1 Syntax und Semantik der Prädik
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Seite 141 und 142: 4.2 Resolution Satz 4.2.3. Die Grun
Seite 143 und 144: 4.2 Resolution Die Operation auf ei
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Seite 149 und 150: 4.4 Löschregeln: Subsumtion, Tauto
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Seite 159 und 160: 5.1 Von der Resolution zum Logische
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Seite 201 und 202: 6.1 Allens Zeitintervall-Logik A1:
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Seite 221 und 222: 6.8 Eine polynomielle und vollstän
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7.1 Ursprünge Ein Beispiel ist das
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7.2 Attributive Konzeptbeschreibung
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7.3 T-Box und A-Box • SNOMED CT (
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7.3 T-Box und A-Box Da diese T-Box
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7.3 T-Box und A-Box Als Graph wobei
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7.3 T-Box und A-Box kommt aus Huhn
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7.3 T-Box und A-Box Dabei sind Pete
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7.3 T-Box und A-Box wobei a i Indiv
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7.4 Inferenzen in Beschreibungslogi
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7.5 Erweiterungen, weitere Frageste
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7.5 Erweiterungen, weitere Frageste
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7.6 OWL - Die Web Ontology Language
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8.1 Einführung: Maschinelles Lerne
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8.1 Einführung: Maschinelles Lerne
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8.2 Wahrscheinlichkeit und Entropie
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8.3 Lernen mit Entscheidungsbäumen
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LITERATUR Russell, S. J. & Norvig,
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