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.

052414 VU Concepts and Models of Knowledge Engineering (2017W)

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: Englisch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Attendance in the first lecture is mandatory.

Mittwoch 04.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 29.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 30.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 06.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 07.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 13.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 14.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 11.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Freitag 12.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Mittwoch 17.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 18.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 24.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 25.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag 29.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Dienstag 30.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Mittwoch 31.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 01.02. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG

Gruppe 2

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

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Attendance in the first lecture is mandatory.

Mittwoch 04.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 29.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 30.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 06.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 07.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 13.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 14.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 11.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Freitag 12.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Mittwoch 17.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 18.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 24.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 25.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag 29.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Dienstag 30.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Mittwoch 31.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 01.02. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In this lecture, the goal is to gain expertise on the state of the art in knowledge engineering. Therefore, students explore the relevant theory and reinforce their knowledge in exercises. 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

In the middle and 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 addresses Knowledge Engineering in the Domains "Factory of the Future", "Cyber-Physical Systems" and "Internet of Things". Thereby, a use case is conceptualized in a Design Phase, a solution is implemented in a Development Phase, and validation is performed in an Execution Phase.

In detail, the grade is constituted by:

* First Test 30 %
* Second Test 30%
* Project 40%

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

Agent Systems
Constraint Satisfaction
Bayesian Scheme
Hidden Markov Models
Neural Networks I
Machine Learning
Neural Networks II
Evolutionary Computation
Genetic Algorithms
Semantic Web

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: WI2 KE

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30