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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen - Cheatsheet
Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen - Cheatsheet Aussagenlogik und Prädikatenlogik Definition: Aussagenlogik und Prädikatenlogik bilden die Grundlage der logikbasierten Wissensrepräsentation. Sie ermöglichen die formale Darstellung und Manipulation von Wissen durch mathematische Logik. Details: Aussagenlogik (AL): Arithmetik von Wahrheitswerten. Bestandteile: A...

Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen - Cheatsheet

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Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen - Exam
Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen - Exam Aufgabe 1) Du arbeitest als Software-Ingenieur in einem Projekt, das eine Wissensdatenbank mit logikbasierter Wissensrepräsentation entwickelt. Dabei musst Du Aussagenlogik (AL) und Prädikatenlogik (PL) verwenden, um verschiedene Komponenten und Funktionen des Systems zu modellieren und abzuleiten. Eine der Aufgaben be...

Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen - Exam

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Was ist die Grundlage der logikbasierten Wissensrepräsentation?

Welche Operatoren sind in der Aussagenlogik (AL) enthalten?

Welche Quantoren verwendet die Prädikatenlogik (PL)?

Was beschreibt Syntax in logischen Systemen?

Was versteht man unter der Semantik in logischen Systemen?

Was ist ein Beispiel für die Syntax in der Prädikatenlogik?

Was ist die Definition der Normalformen in der Logik?

Was beschreibt die Konjunktive Normalform (KNF)?

Wie funktioniert der Algorithmus zur Anwendung von Resolution?

Was ist eine Ontologie in der Wissensrepräsentation?

Wofür sind Ontologien besonders wichtig?

Wie helfen Taxonomien bei der Strukturierung von Wissen?

Was ist das Hauptziel der Logikprogrammierung?

Welche Sprache wird hauptsächlich für Logikprogrammierung verwendet?

Welche Mechanismen sind in der Logikprogrammierung entscheidend?

Was ist Prolog und wofür wird es hauptsächlich verwendet?

Welche grundlegenden Elemente umfasst Prolog?

Welche Mechanismen sind zentral für Prolog?

Was ist ein SAT-Solver?

Welche Algorithmen werden in SAT-Solvern verwendet?

Was wird bei der Modellprüfung (Model Checking) verifiziert?

Was ist die Definition von formalen Spezifikationssprachen?

Welches mathematische Fundament haben formale Spezifikationssprachen?

Welche Ziele verfolgen formale Spezifikationssprachen?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Grundlagen der Logik

Diese Sektion behandelt die fundamentalen Prinzipien der Logik, die für die Wissensrepräsentation notwendig sind.

  • Aussagenlogik und Prädikatenlogik
  • Syntax und Semantik von logischen Systemen
  • Beweisführung und logische Schlussfolgerungen
  • Normalformen und Resolution
  • Logikkalküle und deren Eigenschaften
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02
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Wissensrepräsentation und -verarbeitung

Diese Sektion untersucht Methoden und Techniken zur Darstellung und Verarbeitung von Wissen in formalen Systemen.

  • Ontologien und Taxonomien
  • Wissensbasierte Systeme
  • Spezifikation von Wissensrepräsentationssprachen
  • Erkenntnisgewinnung und Wissensextraktion
  • Wissensmodellierung und -strukturierung
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03
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Logikprogramme und ihre Anwendungen

Diese Sektion behandelt Logikprogramme und deren praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen der Informatik.

  • Einführung in Logikprogrammierung
  • Prolog und andere logikbasierte Programmiersprachen
  • Anwendungen in Künstlicher Intelligenz
  • Planung und Problemlösung mit Logikprogrammen
  • Verifikation und Validierung von Logikprogrammen
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Automatische Beweissysteme

In dieser Sektion werden Systeme vorgestellt, die automatisch formale Beweise erstellen können.

  • Algorithmen und Heuristiken für automatische Beweise
  • Sat-Solver und Modellprüfung
  • Backtracking und andere Suchstrategien
  • Anwendung von Beweissystemen in der Softwareverifikation
  • Historische und moderne Beweissysteme
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Formale Methoden in der Informatik

Diese Sektion konzentriert sich auf formale Methoden und deren Einsatz zur Modellierung und Analyse von Informatiksystemen.

  • Formale Spezifikationssprachen
  • Modellbasierte Entwicklung
  • Verifikation und Validierung formaler Modelle
  • Theoretische Grundlagen der formalen Methoden
  • Anwendung und Grenzen formaler Methoden
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung „Logik-basierte Wissensrepräsentation für mathematisch/technisches Wissen” an der Universität Erlangen-Nürnberg ist ein wichtiger Bestandteil des Informatikstudiums. Die Lehrveranstaltung bietet Dir die Möglichkeit, tiefere Einblicke in theoretische und praktische Aspekte der Wissensrepräsentation zu erhalten. Sie kombiniert Vorlesungen mit praktischen Übungen und deckt grundlegende sowie spezialisierte Themen ab. Am Ende des Semesters legst Du eine schriftliche Prüfung ab, um Dein Wissen zu testen und zu festigen. Das Modul wird im Wintersemester angeboten.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus zwei Teilen: einem theoretischen Teil mit Vorlesungen und einem praktischen Teil mit Übungen. Der Kurs hat eine Länge von 3 SWS (Semesterwochenstunden).

Studienleistungen: Am Ende des Semesters gibt es eine schriftliche Prüfung.

Angebotstermine: Das Modul wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Logik, Wissensrepräsentation und -verarbeitung, Logikprogramme und ihre Anwendungen, Automatische Beweissysteme, Formale Methoden in der Informatik

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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