Universität Ulm, Fakultät für Ingenieurwissenschaften und Informatik, Institut für Künstliche Intelligenz up: weitere Lehrveranstaltungen

Wissensmodellierung und wissensbasierte Systeme

Unterlagen zur Vorlesung im SS 2008


Terminänderung:

Aufgrund von Server-Problemen kann momentan nicht auf das für die Übung notwendige OpenCyc zugegriffen werden!
Am kommenden Donnerstag wird stattdessen Vorlesung sein.

 Termine

Vorlesung:
Dienstag14 - 16 Uhr in O27/3211  und
Donnerstag 10 - 12 Uhr in O28/3211
Dr. Thorsten Liebig
Sprechstunde: nach der Vorlesung oder n.V.

Übungen:
Nach Vorankündigung jeweils zu einem der Vorlesungstermine.
Olaf Noppens

 Inhalt der Vorlesung

Die Modellierung und Verarbeitung von symbolischem Wissen stellt eines der zentralen Themen in der Künstlichen Intelligenz dar. Neben der Betrachtung klassischer Anwendungsbereiche wird in dieser Lehrveranstaltung insbesondere auf die Anwendung der entwickelten Methoden im World-Wide-Web eingegangen. Dieses sog. "Semantic Web" hat jüngst zu einer Reaktivierung der Forschung in diesem Kontext geführt.

Die Vorlesung behandelt im wesentlichen vier Themenschwerpunkte:

Parallel zu den theoretischen Hindergründen der Repräsentations- und Verarbeitungsmethoden werden verschiedene Systeme in der Vorlesung vorgestellt und in den Übungen verwendet.

 Vorlesungsunterlagen

Hier finden sich sukzessive die Folien aus der Vorlesung als PDF-Datei.
Zudem können die Folien über den Skriptdruckservice kostenfrei ausgedruckt werden. Siehe hierzu auch die Information der Skriptdrucksystem der SGI.

  1. Inhalte und Einführung
  2. Logik-basierte Wissensmodellierung
    1. Prädikatenlogik
    2. Semantische Netze und Frames
    3. Beschreibungslogiken - Teil 1 (einführendes Beispiel und konzeptbildende Sprachkonstrukte)
    4. Beschreibungslogiken - Teil 2 (relationsbildende Sprachkonstrukte und Terminologie, Loom Kurzeinführung)
    5. Beschreibungslogiken - Teil 3 + Teil 4 (Inferenzdienste, Komplexität, TBox-Eliminierung, OWA)
    6. Beschreibungslogiken - Teil 5 + Teil 6 (Strukturelle Subsumtion, Tableau Verfahren)
    7. Beschreibungslogiken - Teil 7 + Teil 8 (Tableau Verfahren: Blocking, Optimierungen und Implementierungen und Nicht-standard Inferenzen)
  3. Ontologien und Wissensbasen
    1. Ontologien - Teil 1 + Teil 2 (Definition, UML, ER-Diagramm, UMLS, WordNet, SUMO, DLP, KIF)
    2. Ontologien - Teil 3 + Teil 4 (OntoClean, Cyc/Opencyc)
  4. Techniken & Sprachen des Semantic Web
    1. Semantic Web - Teil 1 + Teil 2 (WWW-Entstehungsgeschichte, Vision, XML, RDF, RDF Schema)
    2. Semantic Web - Teil 3 + Teil 4 (OWL 1 und 2, GRDDL, RDFa)

Das gesamte Folienskript in einer PDF-Datei.

 Übungen

In den Übungen werden die in der Vorlesung behandelten Techniken und Methoden in überschaubaren Projekten praktisch angewendet. Dies umfasst die Einarbeitung und Benutzung bestehender Systeme und verschiedener Formalismen aber auch die Implementierung kleinerer Programme. Hierbei ist Gruppenarbeit erwünscht. Die Präsentation der Ergebnisse ist Voraussetzung für die erfolgreiche Teilnahme an der Vorlesung.

  1. Übungsblatt
  2. Übungsblatt
  3. Übungsblatt
  4. Übungsblatt

 Technisches

Typ: Vorlesung im Hauptstudium (3V / 1Ü)
Zuordnung:   Praktische und Angewandte Informatik und Theoretische und mathematische Methoden der Informatik(Kernfach)
Künstliche Intelligenz (Vertiefungsgebiet)


Inst. KI Startseite on - 14.04.2008