Langname |
Intelligente Informationssysteme
|
Anerkennende LModule |
IIS_MaTIN
|
Verantwortlich |
Prof. Dr. Andreas Behrend Professor Fakultät IME
|
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
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 Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial
Vorlesungsfolien
Übungsaufgaben und Ergebnisse
Webseite zur Veranstaltung
Lernziele
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 Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial
Script "Intelligente Informationssysteme"
Programmbeispiele (Haskell, Prolog)
© 2022 Technische Hochschule Köln