Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den accesskey-Taste und Taste 1 
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den accesskey und Taste 2 

Foto: Matthias Friel

Advanced Declarative Problem Solving and Optimization - Einzelansicht

Veranstaltungsart Vorlesung/Praktikum Veranstaltungsnummer 554941
SWS Semester SoSe 2023
Einrichtung Institut für Informatik und Computational Science   Sprache englisch
Belegungsfrist 03.04.2023 - 10.05.2023

Belegung über PULS
Gruppe 1:
     jetzt belegen / abmelden
    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Übung Do 12:00 bis 14:00 wöchentlich 20.04.2023 bis 27.07.2023  N.N. Laferriere ,
Romero Davila ,
Prof. Dr. Schaub ,
Tignon
 
Einzeltermine anzeigen
Vorlesung Fr 12:00 bis 14:00 wöchentlich 21.04.2023 bis 28.07.2023  2.70.0.11 Romero Davila ,
Prof. Dr. Schaub ,
Tignon
28.04.2023: 
09.06.2023: 
Einzeltermine anzeigen
Vorlesung Fr 12:00 bis 14:00 14-täglich 28.04.2023 bis 09.06.2023  2.70.0.01 Romero Davila ,
Prof. Dr. Schaub ,
Tignon
12.05.2023: 
26.05.2023: 
Praktikum -  bis  wöchentlich am   Laferriere ,
Romero Davila ,
Prof. Dr. Schaub ,
Tignon
 
Kommentar

The goal of this course is to learn and experience advanced modeling and implementation techniques in the area of declarative problem solving, more precicely, answer set programming (ASP); it is conceived as a continuation of the course on Declarative Problem Solving and Optimization.

The course starts on Friday 21st of April.

More information about the course is available at Moodle.

Literatur
  • Answer Set Solving in Practice by Martin Gebser, Roland Kaminski, Benjamin Kaufmann, and Torsten Schaub. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Morgan and Claypool
  • Potassco User Guide by the Potassco team, https://github.com/potassco/guide/releases
  • Answer Set Programming by Vladimir Lifschitz. Springer
  • Knowledge Representation, Reasoning, and the Design of Intelligent Agents: The Answer-Set Programming Approach by Michael Gelfond and Yulia Kahl. Cambridge University Press
Voraussetzungen Either previous or simultaneous course on Declarative Problem Solving and Optimization.
Leistungsnachweis Implementation, documentation, presentation.
Lerninhalte
  • Motivation
  • Sophisticated modeling
  • Multi-shot solving
  • Theory solving
  • Heuristic-driven solving
  • Systems
  • Preferences and Optimization
  • Applications
Zielgruppe

MSc students who want to deepen their practical knowledge in declarative problem solving, more precisely, answer set programming (ASP)


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2023 , Aktuelles Semester: SoSe 2024