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      Module
      Wissensrepräsentation und -verarbeitung

      Wissensrepräsentation und -verarbeitung

      Nummer
      00103
      Leitung
      Knut Hinkelmann, +41 62 957 23 01, knut.hinkelmann@fhnw.ch
      ECTS
      6.0
      Unterrichtssprache
      Deutsch
      Leitidee / Kurzbeschreibung

      Wissensrepräsentation und -verarbeitung ist Teil der symbolischen Künstlichen Intelligenz und grundlegend für die Erstellung wissensbasierter Systeme. Das Ziel ist es, Wissen so zu modellieren, dass es für Menschen verständlich ist und gleichzeitig von einem Computersystem verarbeitet werden kann. Je nach Art des Wissens und der Problemstellung sind verschiedene Methoden geeignet. Wissensgraphen repräsentieren semantisches Wissen als Beziehungen zwischen Konzepten. Regelbasierte Systeme repräsentierten Beziehungen zwischen mehreren Fakten und können daraus neues Wissen herleiten und Probleme lösen. Fuzzy-Logik ist geeignet für die Verarbeitung von vagem Wissen.

      Zu erreichende Kompetenzen

      Wissen und Verstehen: Die Studierenden ...

      • kennen verschiedene Arten von Wissen (Fakten, semantisch, prozedural, vage, unsicher)
      • kennen verschiedene Formen der Wissensrepräsentation (prozedural vs. deklarativ, Regeln, Wissensgraphen)
      • kennen die für die verschiedenen Wissenspräsentationen passenden Inferenzmechanismen

      Anwendung von Wissen und Verstehen: Die Studierenden ...

      • können Probleme als Wissensproblem erkennen
      • können relevantes Wissen für eine Anwendung identifizieren
      • können Wissen in verschiedenen Formalismen repräsentieren
      • können wissenbasierte Lösungen für realistische Anwendungen realisieren

      Urteilen: Die Studierenden ...

      • können Arten der Wissensrepräsention in Bezug auf ihre Anwendbarkeit für eine Problemstellung beurteilen
      • erkennen die Grenzen wissensbasierter Systeme

      Kommunikative Fertigkeiten: Die Studierenden ...

      • verwenden das korrekte Fachvokabular für ihre mündlichen und schriftlichen Ausführungen.

      Selbstlernfähigkeit: Die Studierenden ...

      • erlernen den Umgang mit methoden der Wissensrepräsention durch Lösen praktischer Aufgaben
      Lerninhalte
      • Aufbau wissensbasierte Systeme
      • Arten von Wissen und Inferenzen
      • Regelbasierte Systeme
      • Fuzzy-Logik
      • Wissensgraphen/Ontologien
      • Kombination von Wissensgraphen und Regeln
      • Linked Data, semantische Metadata-Schemata
      • Graphenbasierte Abfragesprachen
      • Grosse Wissensdatenbanken wie Cyc oder ConceptNet
      Lehr- und Lernmethoden

      Unterricht: Lernen mit Beispielen, praktische Übungen

      Projekt: Realisierung eines Wissensbasierten Systems durch Kombination mehrerer Formen der Wissensrepräsentation

      Voraussetzungen

      keine

      Anwesenheitspflicht

      Anwesenheit wird erwartet

      Modulbewertung

      Note 1-6 (halbe Noten)

      Studium

      Angebot

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