Universität Wien

052414 VU Concepts and Models of Knowledge Engineering (2019W)

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

Mittwoch 02.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG (Vorbesprechung)
Mittwoch 20.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 21.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 27.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 28.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 04.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 05.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag 09.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 11.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 12.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 08.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 09.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 15.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 16.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 22.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 23.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 29.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 30.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Freitag 31.01. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

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 (Vorbesprechung)
Mittwoch 20.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 21.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 27.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 28.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 04.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 05.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag 09.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 11.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 12.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 08.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 09.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 15.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 16.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 22.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 23.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch 29.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag 30.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Freitag 31.01. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

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.

The lecture covers agent systems and approaches for knowledge representation, problem solving, reasoning and planning, handling uncertainty and learning.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Two exams have to be written and weekly exercises on the lecture content have to be submitted. The exams will contain theory questions and applied problems, based on the lectures, a script with lecture content, and exercises. During the test, no unauthorized materials are allowed and all electronic devices have to be turned off.

Missing class more than three times results in a negative grade.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

For a positive evaluation of the course, more or equal to 50% of requirements have to be fulfilled. The grading scale is defined as follows:
>= 50% - 4
>= 63% - 3
>= 75% - 2
>= 87% - 1

Prüfungsstoff

The exam topics comprise the content presented in the lectures, the topics of the exercises and the script.

Literatur

Script with lecture content
Moodle course

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

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: WI2 KE

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:20