Reasoning Web. Causality, Explanations and Declarative Knowledge: 18th International Summer School 2022, Berlin, Germany, September 27–30, 2022, Tutorial Lectures
Leopoldo Bertossi · Guohui Xiao
אפר׳ 2023 · Springer Nature
ספר דיגיטלי
211
דפים
reportהביקורות והדירוגים לא מאומתים מידע נוסף
מידע על הספר הדיגיטלי הזה
The purpose of the Reasoning Web Summer School is to disseminate recent advances on reasoning techniques and related issues that are of particular interest to Semantic Web and Linked Data applications. It is primarily intended for postgraduate students, postdocs, young researchers, and senior researchers wishing to deepen their knowledge. As in the previous years, lectures in the summer school were given by a distinguished group of expert lecturers.
The broad theme of this year's summer school was “Reasoning in Probabilistic Models and Machine Learning” and it covered various aspects of ontological reasoning and related issues that are of particular interest to Semantic Web and Linked Data applications.
The following eight lectures were presented during the school: Logic-Based Explainability in Machine Learning; Causal Explanations and Fairness in Data; Statistical Relational Extensions of Answer Set Programming; Vadalog: Its Extensions and Business Applications; Cross-Modal Knowledge Discovery, Inference, and Challenges; Reasoning with Tractable Probabilistic Circuits; From Statistical Relational to Neural Symbolic Artificial Intelligence; Building Intelligent Data Apps in Rel using Reasoning and Probabilistic Modelling.
The broad theme of this year's summer school was “Reasoning in Probabilistic Models and Machine Learning” and it covered various aspects of ontological reasoning and related issues that are of particular interest to Semantic Web and Linked Data applications.
The following eight lectures were presented during the school: Logic-Based Explainability in Machine Learning; Causal Explanations and Fairness in Data; Statistical Relational Extensions of Answer Set Programming; Vadalog: Its Extensions and Business Applications; Cross-Modal Knowledge Discovery, Inference, and Challenges; Reasoning with Tractable Probabilistic Circuits; From Statistical Relational to Neural Symbolic Artificial Intelligence; Building Intelligent Data Apps in Rel using Reasoning and Probabilistic Modelling.
על המחבר
Leopoldo Bertossi,
Skema Business School, Montreal, Canada
Skema Business School, Montreal, Canada
Guohui Xiao
University of Bergen, Bergen, Norway
רוצה לדרג את הספר הדיגיטלי הזה?
נשמח לשמוע מה דעתך.
איך קוראים את הספר
סמארטפונים וטאבלטים
כל מה שצריך לעשות הוא להתקין את האפליקציה של Google Play Books ל-Android או ל-iPad/iPhone. היא מסתנכרנת באופן אוטומטי עם החשבון שלך ומאפשרת לך לקרוא מכל מקום, גם ללא חיבור לאינטרנט.
מחשבים ניידים ושולחניים
ניתן להאזין לספרי אודיו שנרכשו ב-Google Play באמצעות דפדפן האינטרנט של המחשב.
eReaders ומכשירים אחרים
כדי לקרוא במכשירים עם תצוגת דיו אלקטרוני (e-ink) כמו הקוראים האלקטרוניים של Kobo, צריך להוריד קובץ ולהעביר אותו למכשיר. יש לפעול לפי ההוראות המפורטות במרכז העזרה כדי להעביר את הקבצים לקוראים אלקטרוניים נתמכים.
