Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle.

Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

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

052413 VU Logical Foundations of Knowledge Engineering (2016W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 05.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 12.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 19.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 09.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 16.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 23.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 30.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 07.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 14.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 11.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 18.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 25.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 25.01. 18:30 - 20:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In this lecture, the goal is to gain expertise in basics knowledge engineering. Therefore, students explore the relevant theory and reinforce their knowledge in exercises. Afterwards, knowledge engineering skills are applied on the topics "Factory of the Future", "Cyber-Physical Systems" and "Internet of Things".

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

At the end of the semester, a written test has to be passed. The test will contain theory questions and applied problems. During the test, no unauthorized materials are allowed and all electronic devices have to be turned off.

Until the end of the Semester, a project has to be completed. The project adresses the topics "Factory of the Future", "Cyber-Physical Systems" and "Internet of Things". Thereby, a method from knowledge engineering is applied to control robotic arms based on predefined use cases. Solutions have to be independent for each student.

During the semester, homework assignments have to be submitted. Solutions have to be independent for each student.

In detail, the grade is constituted by:
* Written test 50 %
* Project 35%
* 6 Homework assignments (15%)

Missing class more than three times results in a negative grade

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

To receive a positive grade, 50 out of 100 percent are required. Grades are as follows:

* sehr gut (1) >= 87,00%
* gut (2) >= 75,00%
* befriedigend (3) >= 62,00%
* genügend (4) >= 50,00 %
* nicht genügend (5) < 50,00 %

Prüfungsstoff

Information, Knowledge, Knowledge Management & Knowledge Engineering
Knowledge Representation
Propositional & First-Order Logic
Propositional Logic: Reasoning and Proof
First-Order Logic: Reasoning and Proof
Expert Systems
Bayesian Scheme
Fuzzy Logic I
Fuzzy Logic II

Literatur

Script with lecture content
Moodle course

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

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30