Grundlagen KI

Karteikarten und Zusammenfassungen für Grundlagen KI an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

What does Interference mean

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What are the main steps of the forward checking consistency algorithm?

Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

When is a CSP-graph arc consistent?

Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

When is a variable arc consistent ?

Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

What is Direct arc consistency ?

Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

What are the main steps of the Arc-Consistency-Algorithm?

Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

Is Backward Chaining...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Depth-First

  2. Breadth-First

  3. None of the above

Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

What is Conditioning ?

[Context: Nearly tree-structured CSPs]

Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

which possibilites are there to gain knowledge?

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when to use theorem proving?
which concepts are required?

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What is the Least Constraining Value heuristic

Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

What's the benefit of a fail-first variable selection like MRV

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Beispielhafte Karteikarten für Grundlagen KI an der TU München auf StudySmarter:

Grundlagen KI

What does Interference mean

Draw (logical, new) conclusions from given premises

Grundlagen KI

What are the main steps of the forward checking consistency algorithm?

  • Assign Value to Variable
  • Check all neighbors of that Var
    • Remove inconsistent Values of their domains
      • (no assignment happens here)
  • Check if a domain is empty
    • No: assign next var
    • Yes: backtrack

Grundlagen KI

When is a CSP-graph arc consistent?

Every variable is arc-consistent with every other variable

Grundlagen KI

When is a variable arc consistent ?

Consistency between X_k and X_a:

  • Every Value in domain D_k has value in D_a, that satisfy constraint in arc (X_k,X_a)

Arc consistency is not commutative!

Grundlagen KI

What is Direct arc consistency ?

  • Only feasible if there are no loops in the graph
  • A graph is direct arc consistent iif
    • every X_i is arc-consistent with each directly following neighbor j > i

Grundlagen KI

What are the main steps of the Arc-Consistency-Algorithm?

  • Init FIFO queue
    • as pre-processing: all arcs
    • as interference: All neighboring arcs of assigned var
  • queue.pop()
    • remove inconsistent vals
      • if none: repeat queue.pop()
      • if some: Check if domain is empty
        • yes: backtrack
        • no: add all neighbors of this Var to queue [except: „partner“ of current arc]
          • repeat queue.pop()

Grundlagen KI

Is Backward Chaining...

  1. Depth-First

  2. Breadth-First

  3. None of the above

Grundlagen KI

What is Conditioning ?

[Context: Nearly tree-structured CSPs]

For graph with loops:

  • Remove subset S, such that the graph becomes a tree
    • fix S to specific value
    • update neighbors
    • reorder CSP as tree

Grundlagen KI

which possibilites are there to gain knowledge?
  • inference
  • declarative approach
  • perception

levels agents can be viewed at:

  • knowledge level
  • implementation level

Grundlagen KI

when to use theorem proving?
which concepts are required?

if the number of models are large but the lengths of proof is short

  • logical equivalence: a implies b and b implies a
  • validity: sentence is valid if its true in all models, also known as tautologies
  • satisfiability: if a sentence is true in some model

Grundlagen KI

What is the Least Constraining Value heuristic

  • Heuristic for choosing order of values
  • Choose value that rules out fewest choices of neighbors
  • „Fail-last“-approach

Grundlagen KI

What's the benefit of a fail-first variable selection like MRV

Prunes the search-tree for first iterations

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