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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Wissensrepräsentation und -verarbeitung

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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Wissensrepräsentation und -verarbeitung - Cheatsheet
Wissensrepräsentation und -verarbeitung - Cheatsheet Definition und Erstellung von Ontologien Definition: Ontologien sind formale Darstellungen von Wissen innerhalb eines bestimmten Bereichs mit klar definierten Konzepten und Beziehungen. Details: Formalisierung: Verwendung von formalen Sprachen (z.B. RDF, OWL) Komponenten: Klassen, Attribute, Instanzen, Beziehungen Sinnhaftigkeit: Unterstützt Ver...

Wissensrepräsentation und -verarbeitung - Cheatsheet

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Wissensrepräsentation und -verarbeitung - Exam
Wissensrepräsentation und -verarbeitung - Exam Aufgabe 1) Du wurdest beauftragt, eine Ontologie für ein fortschrittliches medizinisches Informationssystem zu erstellen. Diese Ontologie soll verschiedene medizinische Konzepte und deren Beziehungen darstellen. Zu den zentralen Konzepten gehören 'Patient', 'Krankheit', 'Behandlung', 'Medikament' und 'Arzt'. Nutze die formalen Sprachen RDF und OWL, um...

Wissensrepräsentation und -verarbeitung - Exam

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Was sind Ontologien?

Welche Komponenten haben Ontologien?

Welchen Nutzen bieten Ontologien?

Was versteht man unter einem Prädikat in der Prädikatenlogik?

Welche Quantoren gibt es in der Prädikatenlogik?

Welche Anwendungen hat die Prädikatenlogik?

Was ist RDF (Resource Description Framework)?

Was ist die Grundeinheit in RDF?

Wofür steht die Abkürzung URI in RDF?

Was ist SPARQL?

Nenne einen wichtigen Anwedungsfall für die SPARQL Syntax.

Wie können SPARQL-Abfrageergebnisse dargestellt werden?

Was sind die Hauptziele der automatischen Schlussfolgerung?

Welche Methode der automatischen Schlussfolgerung beginnt mit bekannten Fakten und wendet Regeln zur Ableitung weiterer Fakten an?

Was ist das Hauptmerkmal des A*-Algorithmus?

Welche Komponente eines wissensbasierten Systems ermöglicht die Erfassung neuer Informationen?

Was ist die Hauptaufgabe der Inference Engine in einem wissensbasierten System?

Welche Funktion hat die Erklärungskomponente in einem wissensbasierten System?

Was ist OWL (Web Ontology Language)?

Welche Strukturkomponenten gehören zu OWL?

Welche Syntaxvarianten werden für OWL verwendet?

Was ist die Definition von Verifikation und Validierung logischer Modelle?

Welche Methoden sind typisch für die Verifikation logischer Modelle?

Wie wird bei der Validierung sichergestellt, dass ein Modell praktikabel und realistisch ist?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Wissensrepräsentation und -verarbeitung an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Ontologien

Die Vorlesung deckt das Konzept der Ontologien als Mittel der Wissensrepräsentation ab. Du lernst, wie Ontologien in verschiedenen Domänen angewendet werden.

  • Definition und Bedeutung von Ontologien
  • Erstellung und Verwaltung von Ontologien
  • Werkzeuge und Technologien für Ontologien
  • Anwendungen in der künstlichen Intelligenz und Informatik
  • Fallstudien und Beispiele aus der Praxis
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02
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Logikbasierte Wissensrepräsentation

In diesem Abschnitt werden logikbasierte Methoden der Wissensrepräsentation behandelt, einschließlich verschiedener Logikkalküle.

  • Grundlagen der formalen Logik
  • Prädikatenlogik und ihre Anwendungen
  • Logikkalküle und Schlussregeln
  • Repräsentation komplexer Sachverhalte durch logische Formeln
  • Verifikation und Validierung logischer Modelle
Karteikarten generieren
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Semantisches Web

Du bekommst einen umfassenden Überblick über das Semantische Web und lernst, wie semantische Technologien zur Wissensverarbeitung genutzt werden.

  • Einführung ins Semantische Web
  • RDF (Resource Description Framework)
  • SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language)
  • OWL (Web Ontology Language)
  • Praxisnahe Anwendungen und Werkzeuge
Karteikarten generieren
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Automatisches Schließen

Hier lernst Du die Methoden des automatischen Schlussfolgerns kennen, die für die Ableitung neuer Erkenntnisse aus bestehendem Wissen verwendet werden.

  • Grundlagen des automatischen Schlussfolgerns
  • Satissfierbarkeit und Erfüllbarkeit logischer Formeln
  • Algorithmen und Heuristiken
  • Implementierung von Schlussfolgerungssystemen
  • Anwendungsbeispiele und Herausforderungen
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Wissensbasierte Systeme

Der letzte Abschnitt deckt wissensbasierte Systeme ab, die als Anwendungsgebiete der Wissensrepräsentation und -verarbeitung dienen.

  • Definition und Komponenten wissensbasierter Systeme
  • Wissenserfassung und -modellierung
  • Schlussfolgerungsmechanismen in wissensbasierten Systemen
  • Entwicklung und Integration solcher Systeme
  • Beispiele aus Medizin, Technik und Wirtschaft
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Wissensrepräsentation und -verarbeitung an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Wissensrepräsentation und -verarbeitung', angeboten von der Universität Erlangen-Nürnberg im Rahmen des Studiengangs Informatik, vermittelt Dir grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in der Darstellung und Verarbeitung von Wissen. Ziel der Vorlesung ist es, Dir die Methoden und Techniken der Wissensrepräsentation nahezubringen und deren Anwendung in verschiedenen Kontexten zu erläutern. Du wirst systematisch in die theoretischen Grundlagen eingeführt und lernst, wie diese praktisch angewendet werden.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Diese Vorlesung besteht aus wöchentlichen Theoriestunden, die durch praktische Übungen ergänzt werden.

Studienleistungen: Die Studienleistung wird durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters erbracht.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Ontologien, Logikbasierte Wissensrepräsentation, Semantisches Web, Automatisches Schließen, Wissensbasierte Systeme

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.

Nutzung von StudySmarter:

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