Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

050011 VU Logische Grundlagen des Knowledge Engineering (2016S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Zusammenfassung

1 Karagiannis , Moodle
2 Karagiannis , Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 03.03. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 10.03. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 17.03. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 07.04. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 14.04. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 21.04. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 28.04. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 12.05. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 19.05. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 02.06. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 09.06. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 16.06. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 23.06. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 30.06. 15:00 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 30.06. 20:15 - 21:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG

Literatur

Dimitris Karagiannis, Rainer Telesko (2001), Wissensmanagement: Konzepte der künstlichen Intelligenz und des Softcomputing
Stuart J. Russell, Peter Norvig (2009), Artificial Intelligence - A Modern Approach

Gruppe 2

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 03.03. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 10.03. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 17.03. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 07.04. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 14.04. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 21.04. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 28.04. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 12.05. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 19.05. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 02.06. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 09.06. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 16.06. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 23.06. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 30.06. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 30.06. 20:15 - 21:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG

Literatur

Dimitris Karagiannis, Rainer Telesko (2001), Wissensmanagement: Konzepte der künstlichen Intelligenz und des Softcomputing
Stuart J. Russell, Peter Norvig (2009), Artificial Intelligence - A Modern Approach

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In Logische Grundlagen des Knowledge Engineering wird eine fundierte Einführung in die Wissensverarbeitung unter Berücksichtigung klassischer und moderner Repräsentationsformen, deren Interpretationen sowie Anwendungen gegeben. Besondere Beachtung finden praktische Beispiele der klassischen Wissensverarbeitung. Ziel ist die Vermittlung des theoretischen Rahmenwerks sowie der grundlegenden Mechanismen zur Wissensverarbeitung.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Im Laufe des Semesters ist ein Projekt zu entwickeln, bei dem Use-Cases für einen Raspberry Pi Roboter modelliert werden (Stichwort Cyber-physical system). Während des Semesters sind Hausübungen abzugeben und am Ende des Semesters ist ein schriftlicher Test zu absolvieren. Für die VU besteht Anwesenheitsplicht. Für einzelne Teilleistungen werden Punkte wie folgt vergeben:

* Schriftlicher Test (Theorie und praktische Beispiele) 50 %
* Projekt 35%
* 6 Hausaufgaben (15%)
* Öfter als dreimaliges Fehlen führt zu einer negativen Note.

Beim schriftlichen Test sind keine Hilfsmittel erlaubt, alle elektronischen Geräte sind abzuschalten. Das zu erstellende Projekt und die Hausarbeiten sind in Einzelarbeit selbstständig umzusetzen.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Für den erfolgreichen Abschluss der Übung sind zumindest 50 von 100 Prozent zu erreichen. Die Note ergibt sich wie folgt:
* sehr gut(1) >= 87,00%
* gut(2) >= 75,00%
* befriedigend(3) >= 62,00%
* genügend(4) >= 50,00 %
* nicht genügend(5) < 50,00 %

Prüfungsstoff

* Introduction to KE
* Information, Knowledge & Knowledge Engineering
* Knowledge Representation
* Agent Based Systems
* Applied KE
* Propositional logic: Reasoning and Proof
* First-order logic: Reasoning and Proof
* Production Systems
* Bayesian Scheme
* Fuzzy Logic I
* Neural Networks I
* Evolutionary Computation I

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29