Representasi Pengetahuan

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
REPRESENTASI PENGETAHUAN - 2
Advertisements

Referensi : Kusumadewi, Sri. Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya, Yogayakarta, Graha Ilmu, 2003 Pandjaitan, Lanny. Dasar – Dasar Komputasi Cerdas,
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Representasi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan
Pengenalan Logika Informatika
Pengantar Logika Proposional
REPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUANI
Sistem Pakar.
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Kalimat Berkuantor.
PREDIKAT dan FUNGSI PROPOSISIONAL
1.2. Logika Predikat Pada pembahasan pasal sebelumnya kita telah
Knowledge Representation (lanjutan)
REPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN.
Proposisi. Pengantar  Pokok bahasan logika, atau objek dari logika adalah pernyataan-pernyataan atau kalimat yang memiliki arti tertentu dan memiliki.
Pengantar Logika Proposisional
Representasi Pengetahuan (II)
Representasi Pengetahuan (I)
Course MMS 2901 Departement of Computer Science Gadjah Mada University © Aina Musdholifah & Sri Mulyana.
TOPIK 1 LOGIKA.
REPRESENTASI PENGETAHUAN - LOGIKA
1.2. Logika Predikat Pada pembahasan pasal sebelumnya kita telah
REPRESENTASI PENGETAHUAN
KALKULUS PREDIKAT/ KALIMAT BERKUANTOR
Model Representasi Pengetahuan
Bab V : Logika Order Pertama
Sistem Pakar.
Ubahlah ekspresi logika berikut menjadi CNF dan DNF
Representasi Pengetahuan
REPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 6 dan 7.
REPRESENTASI PENGETAHUAN DENGAN TEKNIK LOGIKA
Representasi Pengetahuan
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Intelegensia Buatan Silabus Perkembangan AI
KNOWLEDGE REPRESENTATION
Pertemuan 4 Representasi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan lanjut
Model Representasi Pengetahuan
Proposisi.
REPRESENTASI PENGETAHUAN
LogikA MATEMATIKA.
REPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN
KALKULUS PREDIKAT/ KALIMAT BERKUANTOR
LOGIKA INFORMATIKA.
KNOWLEDGE REPRESENTATION
Akuisisi dan Representasi Pengetahuan
Logika matematika Kel. 4 Nama Kelompok: Naptia eka wulandari
HIMPUNAN.
Representasi Pengetahuan
KALKULUS PREDIKAT/ KALIMAT BERKUANTOR
Rerepresentasi Pengetahuan
Pengembangan Sistem Pakar
KALKULUS PREDIKAT/ KALIMAT BERKUANTOR
REPRESENTASI PENGETAHUAN - LOGIKA
Representasi Pengetahuan
KNOWLEDGE REPRESENTATION
REPRESENTASI PENGETAHUAN dan Reasoning (Penalaran)
REPRESENTASI PENGETAHUAN I
Rerepresentasi Pengetahuan
REPRESENTASI PENGETAHUAN
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Reperentasi Pengetahuan.
Logika Informatika A Pertemuan 1
Transcript presentasi:

Representasi Pengetahuan By: Edi, MKM

Pengetahuan Algoritma + Struktur Data = Program Pengetahuan + Inferensi = Sistem Pakar

Knowledge Engineering Process Validasi Pengetahuan Sumber Pengetahuan Akuisisi Pengetahuan Basis Pengetahuan Representasi Pengetahuan Pengkodean Justifikasi Penjelasan Inferensi

Pengetahuan (Lanjutan…) Ada tiga kategori pengetahuan: Pengetahuan deklaratif Pengetahuan prosedural Pengetahuan tacit

Pengetahuan Deklaratif Pengetahuan deklaratif terkait dengan nilai kebenaran (benar atau salah). Penyajiannya menggunakan basis logika dan pendekatan relasi. Representasi logika menggunakan logika proporsional dan logika predikat. Pendekatan relasi menggunakan model jaringan semantik, graphs, dan decision tree.

Pengetahuan Prosedural Pengetahuan prosedural terkait dengan bagaimana melakukan sesuatu. Pengetahuan prosedural menggunakan algoritma sebagai prosedur pemecahan masalah.

Pengetahuan Tacit Pengetahuan tacit (tacit knowledge) disebut juga pengetahuan tidak sadar (unconscious knowledge). Tacit knowledge adalah sesuatu yang kita ketahui dan alami, namun sulit untuk diungkapkan secara jelas dan lengkap.

Representasi Pengetahuan Metode yang digunakan untuk mengkodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar. Dimaksudkan untuk menangkap sifat-sifat penting masalah dan membuat informasi itu dapat diakses oleh prosedur pemecahan masalah.

Model Representasi Pengetahuan Beberapa model representasi pengetahuan Jaringan Semantik (Semantic Nets) Bingkai (Frame) Kaidah Produksi (Production Rule) Logika Predikat (Predicate Logic)

Jaringan Semantik Jaringan semantik adalah teknik representasi pengetahuan yang digunakan untuk informasi proporsional. Komponen dasar untuk merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk jaringan semantik adalah simpul (node) dan penghubung (link). Objek direpresentasikan oleh simpul (node) dan hubungan antar objek-objek dinyatakan oleh penghubung (link) yang diberi label untuk menyatakan hubungan yang direpresentasikan .

Jaringan Semantik Contoh jaringan semantik mikroprosesor

Jaringan Semantik Contoh jaringan PC

Bingkai Bingkai berupa kumpulan slot-slot yang berisi atribut untuk mendeskripsikan pengetahuan. Pengetahuan bisa berupa kejadian, lokasi, situasi maupun elemen-elemen lainnya. Bingkai memuat deskripsi sebuah objek dengan menggunakan tabulasi informasi yang berhubungan dengan objek.

Bingkai (Lanjutan…) Bingkai sepeda motor Bingkai sepeda motor honda Slots Fillers Nama Sepeda motor Spesialisasi Jenis kendaraan beroda dua Produk Honda, Yamaha, Kawasaki Bahan bakar Bensin Slots Fillers Nama Honda Spesialisasi dari Produk sepeda motor Type Supra, Karisma, Vario, Revo buatan Jepang

Kaidah Produksi Kaidah produksi dituliskan dalam bentuk jika-maka (if-then). Kaidah if-then menghubungkan antesenden dengan konsekuensi yang diakibatkannya.

Contoh Kaidah Produksi RULE 1 : JIKA konflik internasional mulai MAKA harga emas naik   RULE 2 : JIKA laju inflasi berkurang MAKA harga emas turun RULE 3 : JIKA konflik internasional berlangsung lebih dari tujuh hari dan JIKA konflik terjadi di Timur Tengah MAKA beli emas

Logika Predikat Logika predikat selain digunakan untuk menentukan kebenaran/kesalahan sebuah pernyataan, juga dapat digunakan untuk merepresentasikan pernyataan tentang objek tertentu. Logika predikat menganalisa struktur internal kalimat tersebut.

Logika predikat Jika kalkulus proposisional membahas proposisi sederhana, LTP menambahkan predikat dan kuantor. Misalnya: Sokrates adalah seorang manusia Plato adalah seorang manusia Kedua kalimat di atas dalam kalkulus proposisional adalah dua proposisi yang tidak berhubungan, misalnya dilambangkan dengan p dan q. Dalam LTP, keduanya dihubungkan dengan satu sifat, yaitu Manusia(x), artinya x adalah seorang manusia. Bila x = Socrates kita mendapatkan proposisi pertama, p; dan jika x = Plato kita mendapatkan proposisi kedua, q.

Logika predikat Semua manusia perlu makan Socrates adalah manusia Socrates perlu makan Dalam kalkulus proposional, ketiga kalimat di atas diterjemahkan sebagai: A B ∴ C Ketiga kalimat di atas tidak dapat dihubungkan dalam kalkulus proposional. Dalam LTP, kita dapat menerjemahkan ketiga kalimat itu sebagai: ∀ x ( Manusia ( x ) → PerluMakan ( x ) ) Manusia (Socrates) ∴ PerluMakan(Socrates)

Istilah dalam Logika Predikat Term : kata benda atau subjek Predikat : properti dari term Fungsi proposisional=fungsi Kuantor Universal: yang selalu bernilai benar (). Eksistensial: bisa bernilai benar atau salah().

Contoh Kuantor Universal •Semua gajah mempunyai belalai •G(x) = gajah •B(x) = belalai Bentuk logika predikat x(G(x)B(x)) Dibaca: untuk semua x, jika x seekor gajah, maka x mempunyai belalai.

Contoh Kuantor Eksistensial •Ada bilangan prima yang bernilai genap. •P(x) = bilangan prima •G(x) = bernilai genap Bentuk logika predikat x(P(x)G(x)) Dibaca: ada x, yang x adalah bilangan prima dan x bernilai genap.

Ubah dalam bentuk logika predikat : Jika Siti mirip Dewi dan Dewi mirip Santi, maka Siti mirip Santi. Badu sangat sibuk, tetapi Dito tidak. Amir kenal Bapak Bowo, tetapi Pak Bowo tidak kenal Amir. Tidak semua orang kaya raya. Semua harimau adalah pemangsa.