Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
052414 VU Concepts and Models of Knowledge Engineering (2017W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Sa 09.09.2017 09:00 bis So 24.09.2017 23:59
- Abmeldung bis So 15.10.2017 23:59
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.
* 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 %
* 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
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 courseDimitris Karagiannis, Rainer Telesko (2001), Wissensmanagement: Konzepte der künstlichen Intelligenz und des Softcomputing
Stuart J. Russell, Peter Norvig (2009), Artificial Intelligence - A Modern Approach
Moodle courseDimitris 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