Universität Wien
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050011 VU Logical Foundations of Knowledge Engineering (2016S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Continuous assessment of course work

Summary

1 Karagiannis , Moodle
2 Karagiannis , Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
Registration information is available for each group.

Groups

Group 1

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

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

Reading list

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

Group 2

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

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

Reading list

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

Aims, contents and method of the course

The aim of this course is to demonstrate a variety of techniques for capturing human knowledge and represent it in a computer in a way that enables the machine to reason over the data represented and mimic the human ability to deal with incomplete or uncertain data. In LGKE we will cover the basics of data representation techniques and reasoning concepts based on monotonic and non-monotonic logic.

Assessment and permitted materials

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.

Minimum requirements and assessment criteria

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 %

Examination topics

* 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

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:29