This post has been edited 2 times, last edit by "Informatik Minister" (Oct 10th 2005, 11:26pm)
Senior Schreiberling
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Original von dimi
hi
hab gehört, dass bei Künstliche Intelligenz I Klausur gar keine Prolog aufgaben drankommen. Stimmt das?
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Das ganze findet in einem n*m-Raster statt (so ca. 15*15 denke ich), in dem einige Felder Hindernisse sind, also nicht besucht werden können. Nun gilt es also Breiten- oder Tiefensuche bzw. eine Variante davon anzuwenden. Ist ist Grunde wie in der Übungsklausur.Quoted
Original von Informatik Minister
Eine dritte Aufgabe bittet euch, doch netterweise einen Weg von S zu G zu "berechnen", einmal mit einem banalen Verfahren (Felder zählen zum Ziel oder so) und einmal per Manhattan Distanz.
Bei letzerem ging es um RDF. Gefragt war nach einem Vergleich der Aussagekraft von RDF und der Prädikatenlogik.Quoted
Dann gab es, wie hier schon richtig bemerkt, auch Wissensfragen, werfe hier mal wahllos wenige Worte ein, die mir dazu einfallen: modens ponens, Negation in Prolog, irgendein Vergleich der Mächtigkeit von verschiedenen "Sprachen"...
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Original von Informatik Minister
Es sollte ein Entscheidungsbaum mit quasi-äquivalenter Funktion gemalt werden.
Guru
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"quasi-äquivalent" ist ja auch kein Fachausdruck, sondern selber ausgedacht.Quoted
Original von Sinan
Quoted
Original von Informatik Minister
Es sollte ein Entscheidungsbaum mit quasi-äquivalenter Funktion gemalt werden.
Entscheidungsbaum mit quasi-äquivalenter Funktion
das sagt mir irgendwie gar nicht
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Original von Joachim
"quasi-äquivalent" ist ja auch kein Fachausdruck, sondern selber ausgedacht.
Quoted
If you observe variable Y, the variables whose posterior probability is
different from their prior are:
The ancestors of Y and
their descendants
Guru
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Ich meine mich daran zu erinnern, daß alle gemeint sind, würde aber nicht drauf wetten. Das Thema Belief Networks kam in der Vorlesung (die ich damals gehört habe) leider ganz und gar nicht rüber. Und die obskuren Folien von einer anderen Uni halfen auch nicht weiter ...Quoted
Original von Sinan
Wenn man eine Variable Y in einem Bleif-Networt betrachtet, dann ändern sich die Wahrscheinlichkeiten der Vorfahren und der Nachkommen von Y.
so steht's ja im Skript:
Quoted
If you observe variable Y, the variables whose posterior probability is
different from their prior are:
The ancestors of Y and
their descendants
Meine Frage ist, ob damit nur die DIREKTEN oder ALLE Vorfahren und Nachkommen gemeint sind.
Das Prinzip von Belief Networks ist eigentlich total einfach: Man ordnet jedem Knoten (für jede Statuskombination der direkten Vorgänger) Wahrscheinlichkeiten dafür zu, daß sie selber den Status "wahr" oder "falsch" annehmen. Beobachtet man nun einen (oder mehrere) Werte, so lassen sich daraus mit der Bayeschen Formel und einigen Berechnungen Wahrscheinlichkeiten dafür ausrechnen, daß die anderen Knoten einen bestimmten Status haben.Quoted
egentlich hab ich noch eine, und zwar, hängt P(N) nur von I ab, oder von I,B und C? (bezogen auf das Beispiel im Skript).
This post has been edited 1 times, last edit by "Joachim" (Jan 30th 2005, 9:32pm)
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Original von Joachim
EDIT: Hab nochmal drüber nachgedacht. In Belief Networks sind nur Knoten, die keine gemeinsamen Vorfahren haben, in jedem Fall unabhängig. Daher ist meine Aussage von oben richtig.
Quoted
Also eigentlich eine völlig banale Aufgabe: Wertetabelle machen, Baum zeichnen.
Guru
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Genau.Quoted
Original von Sinan
Quoted
Original von Joachim
EDIT: Hab nochmal drüber nachgedacht. In Belief Networks sind nur Knoten, die keine gemeinsamen Vorfahren haben, in jedem Fall unabhängig. Daher ist meine Aussage von oben richtig.
versteh ich das jetzt richtig?
wenn man z.B. P betrachtet, dann können nicht nur E,F und L ihren Wert verändern, sondern auch K,Q,R und S, da diese E als gemeinsamen Vorfahren mit P haben.
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Alter Hase
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