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Raisonnement automatisé dans la pratique

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Description

Cette séance de cours porte sur les aspects pratiques du raisonnement automatisé, en mettant l'accent sur des systèmes tels que TPTP, TSTP et CASC. Il s'inscrit dans l'histoire et les applications du raisonnement automatisé, des systèmes réussis comme Isabelle et Coq, et l'infrastructure du projet TPTP. La séance de cours traite également des outils d'analyse, de vérification de type et de fonctionnement des systèmes de raisonnement automatisés, soulignant l'importance d'un langage TPTP cohérent et de l'ontologie. En outre, il étudie les développements futurs sur le terrain, comme la combinaison de preuves et l'accès à l'information sur la provenance.

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Concepts associés (32)

Démonstration automatique de théorèmes

La démonstration automatique de théorèmes (DAT) est l'activité d'un logiciel qui démontre une proposition qu'on lui soumet, sans l'aide de l'utilisateur. Les démonstrateurs automatiques de théorème ont résolu des conjectures intéressantes difficiles à établir, certaines ayant échappé aux mathématiciens pendant longtemps ; c'est le cas, par exemple, de la , démontrée en 1996 par le logiciel EQP.

Raisonnement automatisé

vignette|Visualisation commune du réseau de neurones artificiels avec puce NOTOC Le raisonnement automatisé est un domaine de l'informatique consacré à la compréhension des différents aspects du raisonnement de manière à permettre la création de logiciels qui permettraient aux ordinateurs de « raisonner » de manière automatique, ou presque. Il est considéré habituellement comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, mais possède aussi de fortes connexions avec l'Informatique théorique et même avec la philosophie.

Ontologie (philosophie)

L'ontologie est une branche de la philosophie et plus spécifiquement de la métaphysique qui, dans son sens le plus général, s'interroge sur la signification du mot « être ». est une question considérée comme inaugurale, c'est-à-dire première dans le temps et première dans l'ordre de la connaissance. Elle est celle des premiers penseurs de la Grèce antique, tels Parménide et Platon. Elle déborde très largement le strict cadre de la métaphysique qui, née chez Aristote, étudie les différentes modalités et propriétés de l'être (ne posant déjà plus de problème en soi), avec quoi on a tendance à la confondre.

Ontologie (informatique)

En informatique et en science de l'information, une ontologie est un modèle de données contenant des concepts et relations permettant de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné. Les concepts sont organisés dans un graphe dont les relations peuvent être : des relations sémantiques ; des relations de subsomption. Les ontologies sont employées dans l’intelligence artificielle, le web sémantique, le génie logiciel, l'informatique biomédicale ou encore l'architecture de l'information comme une forme de représentation de la connaissance au sujet d'un monde ou d'une certaine partie de ce monde.

Upper ontology

In information science, an upper ontology (also known as a top-level ontology, upper model, or foundation ontology) is an ontology (in the sense used in information science) which consists of very general terms (such as "object", "property", "relation") that are common across all domains. An important function of an upper ontology is to support broad semantic interoperability among a large number of domain-specific ontologies by providing a common starting point for the formulation of definitions.

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Séances de cours associées (64)

Représentation des connaissances : sémantique et structures de données

Explore la représentation des connaissances, les structures de données, la sémantique et les défis de la recherche de données sur le Web.

Neuroinformatique : Ontologies MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore le rôle des ontologies dans les neurosciences, en mettant l'accent sur l'organisation des données et la définition des propriétés des entités.

Comprendre les graphiques de connaissances MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.

Web sémantique & Extraction d'information

Explore le Web sémantique, les ontologies, l'extraction de l'information, les phrases clés, les entités nommées et les bases de connaissances.

Web sémantique : Ontologies et modélisation RDF

Couvre la création et l'encodage d'ontologies, la modélisation des énoncés RDF, la syntaxe et la classification.

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