[SBP INFORMATIKA UNINDRA] Grup 8 x S7C * Representasi Pengetahuan
Summary
TLDRThe video script discusses knowledge representation in expert systems, focusing on its definition, purpose, and types. It explains that knowledge representation is essential for capturing problem characteristics and making information accessible to problem-solving procedures. The script covers various representation methods, including semantic networks, frames, decision tables, and scripts. It also touches on logic-based representation and the use of deduction and induction in problem-solving. The presentation aims to provide a comprehensive understanding of how knowledge is structured and utilized within artificial intelligence systems.
Takeaways
- 📚 Knowledge Representation is a method used to encode knowledge within an expert system based on knowledge, aimed at capturing important problem characteristics and making the information accessible to problem-solving procedures.
- 🌐 Types of Knowledge Representation include Network, Structured Networks, Logic, Semantic Networks, Frames, and Decision Tables.
- 🔍 Network Representation captures knowledge as a graph where nodes represent objects or concepts of the problem, and edges represent relationships or associations.
- 📊 Structured Networks expand on the basic network by making nodes complex data structures, such as frames, logic, neural networks, and genetic algorithms.
- 🧠 Logic Representation involves the use of deductive and inductive reasoning processes that are compatible with symbolic or mathematical manipulation by computers.
- 🔗 Semantic Networks graphically represent knowledge, showing hierarchical relationships among basic components of objects or concepts.
- 🖼️ Frame Representation is a more complex way to store objects and attribute values, allowing objects to inherit values from other objects, unlike Semantic Networks.
- 📈 Decision Tables are used to solve complex logic within algorithmic programs, containing multi-level decisions that are difficult to represent directly with structured English or pseudo code.
- 🌳 Decision Trees are an example of a structured representation that graphically represents decision-making processes based on symptoms or conditions.
- 🎓 The script also includes an example scenario of a student exam process, illustrating the use of scripts and frames to represent knowledge about events and actions.
Q & A
What is the definition of knowledge representation as mentioned in the script?
-Knowledge representation is a method used to encode knowledge in an expert system that is based on knowledge. It is intended to capture important characteristics of a problem and make that information accessible by problem-solving procedures.
What is the purpose of knowledge representation?
-The purpose of knowledge representation is to capture the important features of a problem and make the information accessible by problem-solving procedures, enabling programmers to express the knowledge required to find solutions to problems.
What are the types of knowledge representation mentioned in the script?
-The script mentions several types of knowledge representation including Network, Structured Network, Logic, Semantic Network, Frame, Decision Table, and Script.
How does a Network representation capture knowledge?
-A Network representation captures knowledge as a graph where nodes represent objects or concepts of the problem faced, while edges represent the relationships or associations between nodes.
What is the difference between a Semantic Network and a Structured Network?
-A Semantic Network represents knowledge in a graphical form showing the hierarchical relationships of objects, while a Structured Network expands on this by making nodes into complex data structures.
What is Logic representation and how does it relate to computer reasoning?
-Logic representation is a scientific study of a series of reasoning, principles, and procedures that assist in the reasoning process. It involves the use of deductive and inductive reasoning in a form suitable for computer manipulation, such as symbolic logic.
Can you explain the Frame representation in the context of the script?
-A Frame is a more complex way to store objects and attribute values compared to a Semantic Network. It adds intelligence to the data representation, allowing objects to inherit values from other objects.
How does a Decision Table represent knowledge?
-A Decision Table is used as an aid to solve logic within an algorithmic program. It contains multi-level decisions and is structured with four main parts: condition ST, condition entry, action stop, and action entry.
What is a Script representation and how does it depict knowledge?
-A Script representation depicts knowledge based on known characteristics as experiences, describing objects and the sequence of events. It uses slots containing information about objects and actions that occur in a certain sequence.
What is an example of a Script representation provided in the script?
-An example of a Script representation given in the script is the preparation and conduct of an examination, detailing the steps from preparing exam papers to collecting and checking answer sheets.
What are the limitations of knowledge representation as discussed in the script?
-The script implies that knowledge representation should be clear, comprehensive, and efficient in displaying the existing natural limitations. It should make things transparent and complete.
Outlines
📚 Introduction to Knowledge Representation
The speaker begins by introducing themselves and their team, Del Group, comprising Zahra Fitri as the presenter, Mailiana as the reference finder, and Reza Ramadan as the PPT compiler. They delve into the concept of knowledge representation, defining it as a method used to encode knowledge within an expert system based on knowledge. The purpose of knowledge representation is to capture the essential characteristics of a problem and make this information accessible to problem-solving procedures. The presentation covers the objectives and types of knowledge representation, including capturing important problem features and enabling programmers to express the knowledge needed to solve problems. Various representation models are discussed, such as Network, Structured Network, Semantic Network, Frame, Decision Table, and Script.
🔍 Deep Dive into Knowledge Representation Models
This paragraph provides a detailed explanation of different knowledge representation models. It starts with the Semantic Network, which graphically represents knowledge showing hierarchical relationships among basic components. The paragraph then moves on to describe the Frame model, which is more complex than the Semantic Network and allows objects to inherit values from other objects. The Decision Table model is also discussed, which is used to solve logic within algorithmic programs and contains multi-level decisions. The Decision Table consists of four main parts: condition ST, condition entry, action stop, and action entry. Each condition has two possibilities: being met (symbolized by 'y') or not met (symbolized by 'n'). The paragraph also includes an example of a Decision Table for a tennis game, considering factors like Outlook, Temperature, Humidity, and Windy. Lastly, the Script model is introduced, which represents knowledge based on known characteristics and experiences, and is used to describe sequences of events.
Mindmap
Keywords
💡Knowledge Representation
💡Expert System
💡Network Representation
💡Structured Representation
💡Semantic Network
💡Logic Representation
💡Frame Representation
💡Decision Table
💡Decision Tree
💡Script Representation
💡Transparency and Efficiency
Highlights
Definition of knowledge representation as a method used to encode knowledge in an expert system.
Purpose of knowledge representation is to capture important problem characteristics and make information accessible to problem-solving procedures.
Knowledge representation as an expansion and visualization of expert knowledge for storage in a knowledge base.
Types of knowledge representation include Network, Structured Network, Logic, Semantic Network, Frame, Decision Table, and Script.
Network representation captures knowledge as a graph with nodes representing objects or concepts and edges representing relationships.
Structured Network expands on Network representation by making nodes complex data structures.
Logic representation involves deductive and inductive reasoning processes suitable for computer manipulation.
Semantic Network graphically represents knowledge showing hierarchical relationships between basic components.
Frame representation stores objects and attribute values, adding intelligence to data representation.
Decision Table is a tool for solving logic in algorithms containing multi-level decisions.
Script representation presents knowledge based on known characteristics as experiences or sequences of events.
Decision Table consists of four main parts: Condition ST, Condition Entry, Action Stop, and Action Entry.
Example of a Decision Table for a tennis game with conditions like Outlook, Temperature, Humidity, and Windy.
Script representation example with a scenario of a student taking an exam, including preparation, examination, and post-examination steps.
Characteristics of good knowledge representation include being explicit, complete, and efficient in displaying natural limitations.
Conclusion of the group's presentation on the material of knowledge representation.
Transcripts
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh yang terhormat Bapak furkoni
Yudistira SSI mkom selaku dosen mata
kuliah sistem berbasis pengetahuan dan
teman-teman semua perkenalkan kami dari
kelompok Del yang beranggotakan saya
Zahra fitriihat sebagai presenter
mailiana sebagai pencari referensi dan
Reza Ramadan sebagai penyusun PPT pada
kesempatan kali ini saya akan
menjelaskan materi tentang representasi
pengetahuan yang pertama saya akan
menjelaskan definisi representasi
pengetahuan representasi pengetahuan
merupakan metode yang digunakan untuk
mengodekan pengetahuan dalam sebuah
sistem pakar yang berbasis pengetahuan
representasian dimaksudkan untuk
menangkap sifat-sifat penting problema
dan membuat informasi itu dapat diakses
oleh prosedur pemecah problema atau
representasi pengetahuan merupakan
pengembaran pengetahuan atau visualisasi
pengetahuan dari si pakar untuk dapat
dilakukan penyimpanan ke dalam basis
pengetahuan selanjutnya tujuan dan jenis
representasi pengetahuan tujuan
representasi pengetahuan ialah bertujuan
menangkap sifat-sifat penting suatu
permasalahan dan membuat informasi
tersebut dapat diakses oleh prosedur
pemecah permasalahan bahasa presentasi
pengetahuan harus dapat membuat seorang
pemogram mampu mengekspresikan
pengetahuan yang diperlukan untuk
mendapatkan solusi
permasalahan jenis-jenis representasi
pengetahuan yaitu representasi Network
menangkap pengetahuan sebagai sebuah
graf di mana simpul-simpulnya
menggambarkan objek atau konsep dari
permasalahan yang dihadapi sedangkan Ed
menggambarkan hubungan atau asosiasi
antar simpul representasi terstruktur
memperluas Network dengan cara membuat
simpul menjadi sebuah struktur data
kompleks dan lain-lain seperti Fuji
logage jaringan syaraf tiuan algoritma
genetika beberapa model representasi
pengetahuan yang pertama logika atau
logik logika merupakan suatu pengkajian
ilmiah tentang serangkaian penalaran
sistem kaidah dan prosedur yang membantu
proses penawaran dalam melakukan
penawaran komputer harus dapat
menggunakan proses penalaran deduktif
dan induktif ke dalam bentuk yang sesuai
dengan manipulasi dengan manipulasi
komputer yaitu logika simbolik atau
logika
matematik penalaran deduktif ini
bergerak dari penalaran umum menuju ke
konklusi khusus umumnya dimulai dari
suatu silogisme atau pernyataan premis
dan inferensi yang biasanya terdiri dari
tiga bagian yaitu premis Mayor premis
minor dan konklusi sedangkan penalaran
induktif merupakan kebalikan dari
penalaran deduktif dimulai dari masalah
khusus menuju ke masalah umum penalaran
ini menggunakan sejumlah fakta atau
prenis yang mantap untuk menarik
kesimpulan umum B jaringan semantik
representasi jaringan semantik merupakan
penggambaran grafis dari pengetahuan
yang memperlihatkan hubungan hierarkis
dari objek-objek komponen dasar untuk
mempresentasikan pengetahuan dalam
bentuk jaringan semantik adalah simpul
node dan penghubul yaitu link simpul
mempresentasikan objek konsep atau
situasi simpul digambarkan dengan kotak
atau lingkaran penghubung menghubungkan
antar simpul penghubung digambarkan
dengan panah dan panah berarah dan
diberi label untuk menyatakan hubungan
yang dipresentasikan di bawah ini adalah
contoh sebuah Bagaimana pengetahuan
dapat di dipresentasikan menggunakan
jaringan
semantik selanjutnya C bingkai atau
frame bingkai merupakan cara yang lebih
kompleks untuk menyimpan objek dan nilai
atribut bila dibandingkan dengan
jaringan semantik bingkai menambahkan
kecerdasan pada representasi data dan
mengizinkan objek untuk menurunkan nilai
dari objek yang lain seperti pada
jaringan semantik tidak ada standar
untuk mendefinisikan sistem berbasis
bingkai bingkai dan dapat dipandang
sebagai suatu struktur record pada
bahasa tingkat tinggi atau sebuah atom
dengan mendaftar propertinya D tabel
keputusan tabel keputusan atau decision
table adalah tabel yang digunakan
sebagai alat bantu untuk menyelesaikan
logika dalam program algoritma yang
berisi keputusan bertingkat yang banyak
sekali sangat sulit untuk digambarkan
langsung dengan struktur English atau
pseud code dan dapat dibuat terlebih
dahulu dengan menggunakan tabel kep
kepusan struktur tabel keputusan terdiri
dari empat bagian utama yang pertama ada
condition ST bagian ini berisi kondisi
yang akan diseleksi yang kedua condition
entry bagian ini berisi kemungkinan dari
kondisi yang diseleksi yaitu terpenuhi
diberi simbol y dan tidak terpenuhi
diberi simbol n setiap kondisi yang
diseleksi akan mempunyai dua kemungkinan
kejadian yaitu terpenuhi dan tidak
terpenuhi bila ada X di kondisi yang
diseleksi maka akan terdapat n
kemungkinan kejadian yaitu sebesar 2x =
n yang ketiga action stop bagian berisi
pernyataan-pernyataan yang akan
dikerjakan baik kondisi yang diseleksi
terpenuhi atau tidak terpenuhi yang
keempat action entry bagian ini
digunakan untuk memberi tanda tindakan
mana yang akan dilakukan dan yang mana
akan tidak
dilakukan berikut ini contoh data tabel
keputusan untuk flly tenis terdapat di
dalam tabel ada nomor Outlook temperatur
humidityti Windy dan
play selanjutnya e pohon keputusan
contoh gejala utama daun menguning yang
digambarkan dalam tabel
gu1 kaidah 1 if daun menguning n daun
pucat n daun rontok n layu n terdapat
tubuh buah n terdapat miselium n
terdapat spora then busuk akar kaidah du
if daun menguning n daun pucak n daun
rontok n layu n terdapat miselium n
terdapat spora dan
madu yang terakhir scrip yaitu skema
representasi pengetahuan yang sama
dengan frame yaitu mempresentasikan
pengetahuan berdasarkan karakteristik
yang sudah dikenal sebagai
pengalaman-pengalaman
peredaannya FR mengambarkan objek
sedangkanip mengambarkan urutan
peristiwa dalam menggambarkan urutan
peristiwaip menggunak slot yang berisi
informasi tentang orang objek dan
tindakan-tindakan yang terjadi suatu
[Musik]
peristiwatop yaitu jalur atau ujian
tertulis mata kuliah kecerdasan buatan r
atau per mahasiswa penga
pendukar berjawaban absen pena dan
lain-lain kondisi input mahasiswa
terdaftar untuk mengikuti ujian berikut
ini contoh adegan 1 dari skrip persiapan
pengawal persiapan
pengawas selanjutnya pengawas menyiapkan
lembar soal pengawas menyiapkan lembar
jawaban pengawas menyiapkan lembar
presentasi adegan mahasiswa masuk
ruangan
pengawasersil mahasiswa masuk pengawas
membagikan lembar soal pengawas
membagikan lembar jawab pengawas
memimpin doa adegan 3 mahasiswa
mengerjakan soal ujian mahasiswa
menuliskan identitas di lembar jawaban
mahasiswa mendatangani lembar jawab
mahasiswa mengerjakan soal mahasiswa
mengecek jawaban adegan 4 mahasiswa
telah selesai ujian pengawas
mempersilkan mahasiswa keluar
ruangan mengumpulkan kembali lembar
jawaban mahasiswa keluar ruangan adeg 5
mahasiswa mengemasi lembar jawab
pengawas mengurutkan lembar jawab
pengawas mengecek lembar jawab dan absen
pengawas meninggalkan ruangan hasilnya
mahasiswa merasa senang dan lega
mahasiswa merasa kecewa karakteristik
representasi yang
baikemukakan hal secara
eksisit ah menjadi transparan komplit
dan efisien menampilkan batasan-batasan
alami yang ada baik demikianlah hasil
dari presentasi kelompok kami mengenai
materi representasi pengetahuan
関連動画をさらに表示
What is Symbolic Artificial Intelligence? Prediction: ChatGPT + Symbolic AI = Mind Blowing
Two particles of masses m_1 and m_2 are tied to the ends of an elastic string of natural length a..
Week 1 Integrated Information System
IMT - AI (1) - Apa itu AI?, Sejarah, dan Penerapan AI
Need and Justification of Expert Systems
Number System Session 01 || Numbers tree || CAT Preparation 2024 || Quantitative Aptitude #cat2024
5.0 / 5 (0 votes)