Reasoning Web. Causality, Explanations and Declarative Knowledge: 18th International Summer School 2022, Berlin, Germany, September 27–30, 2022, Tutorial Lectures
Leopoldo Bertossi · Guohui Xiao
2023 թ. ապր · Springer Nature
Էլ. գիրք
211
Էջեր
reportԳնահատականները և կարծիքները չեն ստուգվում Իմանալ ավելին
Այս էլ․ գրքի մասին
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.
Հեղինակի մասին
Leopoldo Bertossi,
Skema Business School, Montreal, Canada
Skema Business School, Montreal, Canada
Guohui Xiao
University of Bergen, Bergen, Norway
Գնահատեք էլ․ գիրքը
Կարծիք հայտնեք։
Տեղեկություններ
Սմարթֆոններ և պլանշետներ
Տեղադրեք Google Play Գրքեր հավելվածը Android-ի և iPad/iPhone-ի համար։ Այն ավտոմատ համաժամացվում է ձեր հաշվի հետ և թույլ է տալիս կարդալ առցանց և անցանց ռեժիմներում:
Նոթբուքներ և համակարգիչներ
Դուք կարող եք լսել Google Play-ից գնված աուդիոգրքերը համակարգչի դիտարկիչով:
Գրքեր կարդալու սարքեր
Գրքերը E-ink տեխնոլոգիան աջակցող սարքերով (օր․՝ Kobo էլեկտրոնային ընթերցիչով) կարդալու համար ներբեռնեք ֆայլը և այն փոխանցեք ձեր սարք։ Մանրամասն ցուցումները կարող եք գտնել Օգնության կենտրոնում։
