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Relational Artificial Intelligence Days 2018

Dettagli dell'evento

Quando

dal 27/08/2018 alle 08:30
al 04/09/2018 alle 18:00

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Relational Artificial Intelligence Days, RAID 2018, si tengono dal 27 agosto al 4 settembre a Palazzo Tassoni Estense, sede del Dipartimento di Architettura, (via della Ghiara, 36)

RAID 2018 include tre eventi:

●     ACAI 2018: 18th Advanced Course on Artificial Intelligence, dal 27 al 31 agosto

●     PLP 2018: 5th Workshop on Probabilistic Logic Programming, 1 settembre

●     ILP 2018: 28th International Conference on Inductive Logic Programming, dal 2 al 4 settembre

 

L’Intelligenza Artificiale Relazionale si occupa in modo molto efficace di domini incerti che coinvolgono numerose entità collegate tra loro da relazioni complesse. Dati relazionali sono sempre più diffusi sotto forma di Knowledge Graphs (“grafi della conoscenza”), Linked Data (letteralmente, “dati collegati”), Web Semantico, Ontologie, Logiche Descrittive, Database Relazionali, Programmi Datalog e Logici. RAID 2018 mira a riunire i ricercatori in Intelligenza Artificiale Relazionale e le sue recenti estensioni per la gestione dell’incertezza e l’estrazione della conoscenza.

 

ACAI 201818th Advanced Course on Artificial Intelligence

ACAI è una scuola estiva di Intelligenza Artificiale sponsorizzata da EurAI, l’Associazione Europea per l’Intelligenza Artificiale. Il tema dell’edizione 2018 è l’Intelligenza Artificiale Statistico-Relazionale (Statistical Relational Artificial Intelligence o StarAI). È aperta principalmente a studenti di dottorato e post-dottorato, e più in generale a tutti coloro che sono interessati ad un corso specializzato su StarAI. StarAI è un’area emergente che combina Intelligenza Artificiale logica (o relazionale) e Intelligenza Artificiale probabilistica (o statistica). La scuola include corsi sui fondamenti di AI relazionale e statistica insieme a corsi avanzati su nuovi approcci e applicazioni di StarAI. I corsi forniranno un background teorico, esempi pratici e applicazioni reali. I corsi al momento confermati sono:

●     Luc De Raedt: Probabilistic Programming

●     Paolo Frasconi: Kernels and deep networks for structured data

●     Sebastian Riedel: Differentiable Program Interpreters

●     Artur d’Avila Garcez: Neural-symbolic learning

●     Marco Lippi: Applications of Statistical Relational Artificial Intelligence

●     Sriraam Natarajan: Human-in-the-loop SRL

●     Mathias Niepert and Alberto García Durán: Multi-Modal Neural Link Prediction

●     Kristian Kersting: Lifted Statistical Machine Learning

●     Fabrizio Riguzzi: Probabilistic Inductive Logic Programming

 

PLP 2018: 5th Workshop on Probabilistic Logic Programming

La programmazione logica probabilistica (PLP) affronta la necessità di ragionare su domini relazionali in presenza di incertezza. PLP fa anche parte del recente campo della programmazione probabilistica. Il workshop mira a riunire i ricercatori su tutti gli aspetti della programmazione logica probabilistica, compresi il lavoro teorico, le implementazioni dei sistemi e le applicazioni.

PLP 2018 include relazioni invitate di:

  • Riccardo Zese, Università di Ferrara
  • Angelika Kimmig, Cardiff University

 

ILP 201828th International Conference on Inductive Logic Programming

La programmazione logica induttiva (Inductive Logic Programming o ILP) è un sottocampo dell’apprendimento automatico che si basa sulla programmazione logica come linguaggio di rappresentazione uniforme per esprimere esempi, conoscenza di background e ipotesi. Grazie all’espressività del formalismo di rappresentazione, basato sulla logica del primo ordine, ILP fornisce un ottimo strumento per l’apprendimento multi-relazionale e il data mining. La serie di conferenze ILP, iniziata nel 1991, è il principale forum internazionale per l’apprendimento da dati relazionali strutturati o semi-strutturati. Originariamente focalizzata sull’induzione dei programmi logici, nel corso degli anni ha ampliato notevolmente il suo orizzonte di ricerca e accoglie contributi a tutti gli aspetti dell’apprendimento multi-relazionale, incluso l’apprendimento relazionale-statistico, il mining di alberi e grafi e l’apprendimento in domini non proposizionali.

ILP 2018 include relazioni invitate di:

  • William Cohen, Carnegie Mellon University
  • Marco Gori, Università di Siena
  • Maximilian Nickel, Facebook AI Research

 

RAID è organizzato da:

Fabrizio Riguzzi, Università di Ferrara

Elena Bellodi, Università di Ferrara

Riccardo Zese, Università di Ferrara

Kristian Kersting, TU Darmstadt

Marco Lippi, Università di Modena e Reggio Emilia

Sriraam Natarajan, University of Texas at Dallas

Tom Schrijvers, KU Leuven

 

Per registrarsi

 

Per informazionifabrizio.riguzzi@unife.it.