Lehrver­anstaltungs­handbuch IIS

Intelligente Informationssysteme


PDF Lehrveranstaltungsverzeichnis English Version: IIS

Version: 3 | Letzte Änderung: 30.01.2020 20:55 | Entwurf: 0 | Status: vom verantwortlichen Dozent freigegeben

Langname Intelligente Informationssysteme
Anerkennende LModule IIS_MaTIN
Verantwortlich
Prof. Dr. Andreas Behrend
Professor Fakultät IME
Gültig ab Sommersemester 2021
Niveau Master
Semester im Jahr Sommersemester
Dauer Semester
Stunden im Selbststudium 60
ECTS 5
Dozenten
Prof. Dr. Andreas Behrend
Professor Fakultät IME
Voraussetzungen Programmierkenntnisse, Datenstrukturen und Algorithmen
Unterrichtssprache deutsch, englisch bei Bedarf
separate Abschlussprüfung Ja
Literatur
G. Hutton: Programming in Haskell, 2nd Ed., Cambridge University Press, 2016
L. Sterling, E. Shapiro: The Art of Prolog, 2nd Ed., MIT Press, 1994
Uwe Schöning. Logik für Informatiker. 5. Auflage, Spektrum Akademischer Verlag, 2000
Pascal Hitzler, Markus Krötzsch, Sebastian Rudolph. Foundations of Semantic Web Technologies. CRC Press 2009.
S.J. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence. A Modern Approach, 2. Aufl. Prentice Hall, 2003
Abschlussprüfung
Details Klausur
Mindeststandard ca. 50%
Prüfungstyp Klausur

Lernziele
Zieltyp Beschreibung
Kenntnisse Grundlagen der Wissensrepräsentation
- Prädikatenlogik
- relationale, funktionale, baum- bzw. graphbasierte Faktenrepräsentationen
(semantische Netze bzw. Ontologien)
- Regelsysteme

Automatisches Schließen und Inferenzmethoden
- Resolutionsprinzip (inkl. Unifikation)
- Vorwärts- oder rückwärtsgerichtete Verkettung
- Fixpunktsemantik

Deklarative Programmiersprachen
- funktionale Programmierung
- relationale (logische) Programmierung, z.B. Prolog, Datalog, SQL und SPARQL

Ausblick auf aktuelle Forschung, z.B. Datenbanksprachen, Parallele Algorithmen, verteilte Systeme, Kombinatorische Optimierung sowie Sprachverarbeitung.
Fertigkeiten Die Studierenden erarbeiten sich grundlegende Kenntnisse zur Theorie und Anwendung von Methoden zur Wissensrepräsentation, des automatischen Schließens sowie der deskriptiven Programmierung. Sie haben die Operationalisierungskonzepte, die den verschiedenen Klassen von deskriptiven Sprachen zugrunde liegen, verstanden und können für Problemstellungen geeignete Programmierlösungen erarbeiten.
Aufwand Präsenzlehre
Typ Präsenzzeit (h/Wo.)
Vorlesung 2
Übungen (ganzer Kurs) 2
Übungen (geteilter Kurs) 0
Tutorium (freiwillig) 0
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial Vorlesungsfolien
Übungsaufgaben und Ergebnisse
Webseite zur Veranstaltung
Separate Prüfung Nein

Lernziele
Zieltyp Beschreibung
Fertigkeiten Darstellung von Wissen mittels Tupelmengen, Relationen, semantischen Netzen sowie logikbasierten Systemen.
Implementierung von Berechnungsproblemen mittels einer funktionalen Programmiersprache (z.B. Haskell) unter Verwendung von Ausdrücken, (algebraischen) Datentypen, unendlichen Datenstrukturen sowie Funktionen höherer Ordnung in Haskell.
Das Lösen von Suchproblemen mittels logischer Programmierung und insbesondere rekursiver Ausdrücke.
Formulieren von Anfragen mittels relationaler Sprachen (z.B. SPARQL oder Datalog) über
Wissensbasen.
Aufwand Präsenzlehre
Typ Präsenzzeit (h/Wo.)
Praktikum 1
Tutorium (freiwillig) 0
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial Script "Intelligente Informationssysteme"
Programmbeispiele (Haskell, Prolog)
Separate Prüfung Nein

Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME

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