Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.
Explore les systèmes de raisonnement automatisés pratiques comme TPTP, TSTP et CASC, en soulignant l'importance de la cohérence et des développements futurs.
Plongez dans les systèmes de règles, les simulations et les mondes parallèles, en explorant Prolog, les algorithmes de retour en arrière, la complexité logique, la simulation Game of Life et le concept de Simulats.
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Explore la planification automatisée, les contraintes et les applications dans divers domaines, en mettant l'accent sur les défis et l'efficacité de la résolution des problèmes de planification.
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