Universität Wien FIND

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Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

052413 VU Logical Foundations of Knowledge Engineering (2019W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Zusammenfassung

1 Karagiannis , Moodle
2 Karagiannis , Moodle

An/Abmeldung

An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

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

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 02.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 03.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 09.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 10.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 16.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 17.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 23.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 24.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag 28.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Mittwoch 30.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 31.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 06.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 07.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 13.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 14.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag 18.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Gruppe 2

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

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 02.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 03.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 09.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 10.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 16.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 17.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 23.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 24.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag 28.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Mittwoch 30.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 31.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 06.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 07.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 13.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 14.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag 18.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

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 where approaches for knowledge representation and knowledge processing are employed. Topics like propositional logic, first-order logic and rule based systems are covered in this lecture.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Twice during 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.
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 tests - 40 % + 40 %
* Homework assignments (Exercises) - 20%
Missing class more than three times results in a negative grade.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The aim of the course is to learn and understand the logical foundations for knowledge engineering and how they can be applied.
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 Engineering
Knowledge Representation
Propositional & First-Order Logic: Introduction
Propositional Logic: Reasoning and Proof
First-Order Logic: Reasoning and Proof
Rule Based Systems
Fuzzy Logic

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

Module: KE WI2

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:20