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 : en présence

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

Pré-requis recommandés

Knowledge in propositional and first order logic recommended. Strong skills in programming required.

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UFR de mathématique et d'informatique

7, rue René Descartes
67084 STRASBOURG CEDEX
0368850200

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Responsable

Pierre Collet