Pragmatic AI Labs

Grounded AI: Knowledge Graphs and Validation for Agents

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Grounded AI: Knowledge Graphs and Validation for Agents

Noah Gift

Dozent: Noah Gift

Bei Coursera PlusMehr erfahren enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

6 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Tell terminology from assertions, and write the axioms a corpus needs before it can even be wrong

  • Read and write SHACL shapes, and read the report a violation produces: node, path, value

  • Place a constraint outside the model, on the output side, where it can refuse

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Kürzlich aktualisiert!

September 2026

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Four claims nobody checked, and the one move that refuses them. A README, a config, a dashboard and a model answer all look like facts because nothing with the authority to refuse them ever held them; four honest counts of one repository never agree because no one wrote down what a test is. The move is to write the terminology down, compile it into constraints, bind the claim to the thing, and let a checker say no.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren1 Aufgabe

A shape file, line by line, and the report it produces. One shape over one ordinary artifact, verdict by verdict; a closed shape that refuses what it was not told about; and the same graph handed to two validators that answer opposite ways, both correctly, because silence means different things under the open and closed worlds.

Das ist alles enthalten

4 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

Nine things, four shapes, zero violations, and four things never examined. A shape declares what it is about, and coverage is a set difference nothing computes for you. A reasoner adds a fact nobody wrote, the shape runs against the graph that came out, and the parent-type rule that a string matcher never saw is derived once, offline, so the checker stays small.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

Why grounding happens after the model, not inside it. Everything in the loop is input, and nothing in the loop can say the output is correct; two checks read the output, reviews initialise at fail, and a refusal is a location with a name. One move, four costumes, and the small promise it keeps: this does not make a model correct, it makes wrongness land somewhere visible before anyone believes it.

Das ist alles enthalten

2 Videos4 Lektüren2 Aufgaben

Dozent

Noah Gift
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