Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano it
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

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

Descrizione del progetto

Studiare i legami tra la teoria dell’apprendimento computazionale e l’algebra

La teoria dell’apprendimento computazionale rappresenta una branca dell’informatica che analizza le basi matematiche e algoritmiche dell’apprendimento automatico. Poiché l’intelligenza artificiale sta velocemente guadagnando terreno e trasformando il mondo, la teoria dell’apprendimento computazionale fornisce un metodo per classificare la fattibilità computazionale di diversi problemi di apprendimento. Il progetto LLAMA, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si baserà sui legami di recente individuazione tra teoria dell’apprendimento e algebra universale, al fine di migliorare la comprensione dell’apprendibilità di frammenti di logica del primo ordine. I risultati del progetto avranno implicazioni considerevoli per la gestione dei dati e la rappresentazione delle conoscenze.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
Contributo netto dell'UE
€ 175 572,48
Costo totale
€ 175 572,48