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La page que vous consultez correspond à l'offre de formation 2023-2024.
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Symbolic AI and Explainability
- Cours (CM) 12h
- Cours intégrés (CI) -
- Travaux dirigés (TD) 9h
- Travaux pratiques (TP) 9h
- Travail étudiant (TE) -
Langue de l'enseignement : Anglais
Enseignement proposé : en présentiel enrichi de ressources pédagogiques numériques
Niveau de l'enseignement : B2-Avancé - Utilisateur indépendant
Description du contenu de l'enseignement
Introduction to XAI (Explainable AI) Development of Knowledge-Based and Semantic Systems Current trends in XAI
Compétences à acquérir
Development of Intelligent or Smart Systems
Bibliographie, lectures recommandées
• S. Russell and P. Norvig “Artificial Intelligence: A Modern Approach” Prentice Hall, 2003, Second Edition
• T. B. Passin, « Explore’s guide to the Semantic Web », Manning Ed., 2008.
• E. Luczak, « A Guide to the Semantic Web », Leading Edge Forum Technology Grant, 2004.
• G. Antoniou, F. van Harmelen, « A Semantic Web Primer », The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 1999.
• R. Sharman, R. Kishore, R. Ramesh, Ontologies : A Handbook of Principles, Concepts and Applications in Information Systems, Springer
• T. B. Passin, « Explore’s guide to the Semantic Web », Manning Ed., 2008.
• E. Luczak, « A Guide to the Semantic Web », Leading Edge Forum Technology Grant, 2004.
• G. Antoniou, F. van Harmelen, « A Semantic Web Primer », The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 1999.
• R. Sharman, R. Kishore, R. Ramesh, Ontologies : A Handbook of Principles, Concepts and Applications in Information Systems, Springer
Pré-requis recommandés
Knowledge in propositional and first order logic recommended. Strong skills in programming required.
Contact
UFR de mathématique et d'informatique
7, rue René Descartes67084 STRASBOURG CEDEX
0368850200
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Responsable
Pierre Collet
