Sadržaj se učitava...
mdi-home Početna mdi-account-multiple Djelatnici mdi-script Studiji mdi-layers Katedre mdi-calendar-clock Raspored sati FOI Nastava search apps mdi-login
Uvod u modeliranje znanja
Introduction to Knowledge Modelling
2023/2024
6 ECTSa
Informacijski i poslovni sustavi 1.2 (IPS)
Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti
M3
5. semestar
 Osnovne informacijemdi-information-variant Izvođači nastavemdi-account-group Nastavni plan i programmdi-clipboard-text-outline Model praćenjamdi-human-male-board Ispitni rokovimdi-clipboard-check-outline Rasporedmdi-calendar-clock Konzultacijemdi-account-voice
Izvođenje kolegija
Studij Studijski program Semestar Obavezan
Informacijski i poslovni sustavi 1.2 (IPS) Umjetna inteligencija u poslovanju 5 obavezan
Cilj kolegija
Osnovni cilj predmeta je upoznavanje studenata s osnovama modeliranja i prikaza znanja domene te automatskim rezoniranjem kao temeljnim područjima umjetne inteligencije, Studenti će steći znanja iz teorije automata i propozicijske i predikatne logike te će ta znanja praktično primijeniti za modeliranje i rješavanje problema u različitim domenama iz poslovanja. Također će naučiti ulogu formalizama za modeliranje znanja u cjelokupnom procesu razvoja informacijskih i inteligentnih sustava.
Preduvjeti
Matematika 1 (IPS 1.2)
Norma kolegija
Predavanja
 30 sati
Vježbe u praktikumu
 30 sati
Nastavnik Uloga na kolegiju Oblik nastave Tjedana Sati Grupa
Lovrenčić Sandra Nositelj Predavanja 15 2 1
Sekovanić Vlatka Suradnik Vježbe u praktikumu 15 2 1
Sadržaj predavanja
  • Uvod u predmet. (2 sata)
    Pregled područja, formalni sustavi, značaj teorije automata, značaj automatskog rezoniranja, modeliranje i prikaz znanja domene i rezoniranje kao temeljna područja umjetne inteligencije, motivacijski primjeri
  • Regularni jezici i konačni automati. (6 sati)
    Osnovni pojmovi, regularni jezici, regularni izrazi, deterministički konačni automati, nedeterministički konačni automati, prikaz automata, veza konačnih automata i regularnih izraza, primjeri modeliranja odabranih problema
  • Kontekstno slobodne gramatike. (4 sata)
    Neregularni jezici i lema o nadimanju, Chomskyjeva hijerarhija gramatika, definicija kontekstno slobodnih gramatika, deterministički i nedeterministički potisni automati, veza kontekstno slobodnih gramatika i potisnih automata, Backus-Naur forma, primjeri modeliranja odabranih problema
  • Turingov stroj. (2 sata)
    Definicija, deterministički Turingov stroj, nedeterministički Turingov stroj, prepoznavanje jezika i rješavanje problema, varijacije Turingovog stroja, primjeri primjene
  • Modeliranje znanja u propozicijskoj logici (računu sudova). (2 sata)
    Sintaksa i semantika, interpretacija i istinitost propozicija, logička posljedica, primjeri modeliranja znanja
  • Rezoniranje u propozicijskoj logici. (4 sata)
    Automatsko rezoniranje, disjunktivna i konjunktivna normalna forma, rezolucija za propozicijsku logiku i njezine modifikacije, problem zadovoljivosti i DPLL algoritam, primjeri modeliranja i rješavanja problema.
  • Modeliranje znanja u predikatnoj logici (računu predikata). (2 sata)
    Sintaksa i semantika, prevođenje rečenica, primjeri modeliranja znanja odabranih domena iz poslovanja.
  • Rezoniranje u predikatnoj logici. (4 sata)
    Preneksna normalna forma, Skolemova normalna forma, unifikacija, Hornova klauzula, rezolucija i njezine modifikacije, SLD rezolucija i pretraživanje klauzula, logičko programiranje, primjeri modeliranja i rješavanja problema iz poslovanja
  • Razvoj područja i mogućnosti primjene. (2 sata)
    Druge vrste logike (neizrazita, modalna, vremenska…) i njihov značaj za umjetnu inteligenciju, automatsko dokazivanje teorema, provjera modela, formalna verifikacija softvera i hardvera
 Sadržaj seminara/vježbi
  • Laboratorijske vježbe.
    Na vježbama se rade zadaci vezani uz praktičnu primjenu gradiva za modeliranje znanja i rješavanje problema iz informacijskih znanosti, uključujući teoriju automata i logičke programske jezike.
 Ishodi učenja kolegija
  • Ispitati je li zadani jezik kontestno slobodan te ga opisati nedeterminističkim potisnim automatom.
  • Modelirati zadani problem iz područja informacijskih znanosti pomoću računa predikata.
  • Iskazati osnovne definicije i teoreme te objasniti koncepte vezane uz logičku posljedicu.
  • Oblikovati zadani problem iz područja informacijskih znanosti u disjunktivnu, konjunktivnu i Skolemovu normalnu formu.
  • Primijeniti Davis-Putnam-Logemann-Loveland algoritam za određivanje zadovoljivosti skupa tvrdnji.
  • Primijeniti pravilo rezolucije i njegove modifikacije za određivanje logičke posljedice.
  • Konstruirati Turingov stroj za zadani problem prepoznavanja jezika i zadani problem izračunavanja.
  • Analizirati načine pronalaženja rješenja u logičkim programskim jezicima te osmisliti rješenja jednostavnijih zadanih problema i implementirati ih pomoću zadanog logičkog programskog jezika.
  • Riješiti zadani problem (prepoznavanje riječi, komunikacijski protokoli, itd) u terminima konačnih i potisnih automata.
  • Objasniti osnovne značajke modeliranja problema iz područja informacijskih znanosti pomoću računa sudova i računa predikata.
 Ishodi učenja programa
  • razumjeti i primijeniti matematičke metode, modele i tehnike primjerene rješavanju problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava
  • modelirati poslovne procese i podatke u organizacijama i primijeniti modele u razvoju informacijskih i poslovnih sustava
  • razumjeti i primijeniti metode, tehnike razvoja informacijskih i programskih sustava u suvremenim razvojnim okolinama
  • pratiti stručnu literaturu na hrvatskom i stranom jeziku, pripremiti i samostalno održati prezentacije na hrvatskom i stranom jeziku stručnoj i općoj publici, te kritičku evaluaciju prezentirane stručne teme
 Osnovna literatura
  • Goranko, V. (2017.) Logic as a Tool: A Guide to Formal Logical Reasoning, Wiley
  • O'Reagan, G. (2017.) Concise Guide to Formal Methods: Theory, Fundamentals and Industry Applications, Springer
  • Mozgovoy, M. (2010.) Algorithms, Languages, Automata, and Compilers: A Practical Approach, Jones and Bartlett Publishers
 Dopunska literatura
  • Barwise, J.; Etchemendy, J. (2011.) Language: proof and logic, 2nd edition. CSLI publications
  • Bratko, I. (2011.) Prolog programming for artificial intelligence, 4th edition. Pearson Education Canada
  • Čubrilo, M. (1989). Matematička logika za ekspertne sisteme. Informator
 Slični kolegiji
Redoviti studenti Izvanredni studenti
izvanredni rok
Datum: 13.04.2026.
Vrijeme: 16:00
Opis: Na Fakultetu
U kalendaru ispod se nalaze konzultacije predmetnih nastavnika, no za detalje o konzultacijama možete provjeriti na profilu pojedinog predmetnog nastavnika.
 2025 © Fakultet organizacije i informatike, Centar za razvoj programskih proizvoda