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World File Search System逻辑推理
<潜水>商业和经济学的战略行为
经济学和政治课程联系时间：45推荐学分：6个ECT - 3美国目标本课程，设计为简要介绍个人决策。它的主要目标是为学生提供决策理论和游戏理论技术，这些技术对于使用逻辑推理，战略性情况，不仅在商业环境中，而且在日常生活中都出现。目录
CSCI-561 人工智能基础——2022 年秋季课程大纲和时间表
家庭作业：共有 3 项编程作业，您将从头开始编写一些 AI 代理，用于搜索、功能优化、游戏、逻辑推理或学习（可能会更改）。良好的编程知识必不可少。我们将使用 vocareum.com，您可以在云端编辑、编译和测试您的代码。支持的语言包括 Python（首选）、Java、C++、C++11 和 C。
更新科学（中一至中三）课程的支持材料
注意：本问题考察学生对光速和声速差异的理解，帮助他们建立对观察到的现象提供科学解释的能力。它强调了基于自然规律的逻辑推理的重要性。正确答案：学生可以解释光速比声速快。（不接受（1）只提到距离（例如：“雷声传播得更远”）；（2）将雷声描述为“回声”或雷声发生在闪电之后，但没有提到光速和声速的差异。）
关系神经机器
摘要：深度学习在拥有大量训练数据的情况下，已在多项任务中取得了令人印象深刻的成果。然而，深度学习只关注预测的准确性，而忽略了导致决策的推理过程，而这是生命攸关应用中的主要问题。概率逻辑推理允许利用统计规律和特定领域的专业知识在不确定的情况下进行推理，但其可扩展性和与处理传感数据的层的脆弱集成极大地限制了其应用。出于这些原因，将深度架构和概率逻辑推理相结合是开发在复杂环境中运行的智能代理的基本目标。本文介绍了关系神经机，这是一种新颖的框架，允许联合训练学习者和基于一阶逻辑的推理器的参数。关系神经机器既可以在纯亚符号学习的情况下从监督数据中恢复经典学习，又可以在纯符号推理的情况下恢复马尔可夫逻辑网络，同时允许在混合学习任务中进行联合训练和推理。设计了适当的算法解决方案，使大规模问题中的学习和推理变得易于处理。实验在不同的关系任务中显示出令人鼓舞的结果。
CS305 人工智能
本课程涵盖智能计算机系统设计的基本思想和方法。其中一些主题包括启发式搜索、问题解决、游戏、知识表示、逻辑推理、规划、不确定性推理、专家系统、学习、感知、机器人技术和语言理解。本课程是一门涵盖核心能力的入门课程，对于那些对机器学习、认知建模、自然语言处理和计算机视觉等未来主题感兴趣的人而言，它是不可或缺的要素。课程内容：
从统计关系到神经符号人工智能
1. 逻辑推理。我们区分了两种逻辑推理方法：基于模型的和基于证明的。根据基于模型的观点，逻辑规则被解释为对布尔变量的一组约束。这种观点产生了 NeSy 方法，其中逻辑转化为神经网络的正则化损失。从证明论的角度来看，逻辑规则被视为推理规则，人们执行一系列推理步骤来获得查询的证明。这种观点导致了 NeSy 方法的产生，其中逻辑是神经网络架构的模板。2. 逻辑语法，我们根据命题、关系或一阶逻辑对系统进行分类。关系和一阶 NeSy 系统在其逻辑语句中引入逻辑变量，从而允许对其学习模块进行结构化（即模板化）定义。 3. 逻辑语义 ，为了实现基于梯度的学习，大多数 NeSy 系统引入了离散布尔逻辑语义的放宽。最常见的选择是模糊逻辑和概率逻辑。 4. 学习。NeSy 系统通常关注学习加权逻辑理论或神经网络权重的参数。一些系统还学习模型的结构，即逻辑规则的形状或神经模块的架构。 5. 符号与子符号。我们可以对比逻辑理论元素的两大类表示
博士入学2024课程大纲用于测试研究/分析 div>
•批判性思维：能够分析和评估论点和证据的能力•口头和非语言推理：能够理解和分析单词，形状和符号之间的模式和关系•决策技巧：决策技巧：能够基于可用信息和逻辑推理做出知情决策的能力•求主逻辑和依据逻辑：使用复杂的逻辑陈述能够使用复杂的逻辑陈述。•拓扑和几何形状：使用连续性，连接性和收敛等概念来分析几何形状和空间的性质的能力。