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Logic and Learning: an Algebra and Finite-Model-Theory Approach

Description du projet

Étudier les liens entre la théorie de l’apprentissage informatique et l’algèbre

La théorie de l’apprentissage informatique (TAI) est une branche de l’informatique qui étudie les fondements mathématiques et algorithmiques de l’apprentissage automatique. Alors que l’intelligence artificielle se développe rapidement et transforme notre monde, la TAI permet de classer la faisabilité informatique de différents problèmes d’apprentissage. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet LLAMA s’appuiera sur les nouvelles connexions récemment identifiées entre la théorie de l’apprentissage et l’algèbre universelle, dans le but d’améliorer la compréhension de la capacité d’apprentissage pour les fragments de la logique du premier ordre. Les résultats du projet auront des implications importantes pour la gestion des données et la représentation des connaissances.

Objectif

Computational learning theory is a branch of computer science that studies the mathematical and algorithmic underpinnings of machine learning. It provides the concepts and methods to classify the computational feasibility of different learning problems. This project lies at the intersection of computational learning theory and logic, and it builds on recently identified new connections between learning theory and universal algebra. Its high-level goals are (i) to improve our understanding of learnability for fragments of first-order logic, motivated by applications in data management and knowledge representation, and (ii) to further develop and exploit the recently identified connections with universal algebra (as well as combinatorial graph theory, finite model theory, and fixed point logics), to developing a rich technical framework for proving new results. More concretely, we will study aspects of computational learning theory for fragments of first order logic under constraints (that is, in the presence of a background theory), with applications in data management and knowledge representation.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020

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Coordinateur

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
Contribution nette de l'UE
€ 175 572,48
Coût total
€ 175 572,48