Michael Richter

Conversion Optimierer

User Researcher

Entwickler

Diplom Informatiker

Michael Richter

Conversion Optimierer

User Researcher

Entwickler

Diplom Informatiker

Knowledge Engineering with Semantic Web Technologies

  • Referent: Dr. Harald Sack
  • Anbieter: Hasso-Plattner-Institut
  • Sprache: Englisch
  • Beginn: 26.05.2014
  • Ende: 27.07.2014
  • Dauer: 6 Wochen
  • Prüfung: Ja
  • Zertifikat: Ja
  • Plattform: openHPI
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Das Wissen im www ist in miteinander verlinkten Dokumenten in natürlicher Sprache enthalten. Um sich dieses Wissen jenseits des herkömmlichen Lesens nutzbar zu machen, müssen Techniken wie “natural language processing”, “information retrieval” oder “data bzw. knowledge mining” angewandt werden. Semantische Web-Techniken verfolgen hingegen einen alternativen Ansatz, indem sie diese Dokumente explizit mit semantischen Informationen anreichern, basierend auf formalen Wissensrepräsentationen wie z.B. Ontologien.

Das Web ist heute fundamentaler Bestandteil unseres Lebens geworden und die Menge an Informationen, die sich dort inzwischen befindet, ist immens und steigend. Wie aber lassen sich Informationen in dieser riesigen Menge effizient finden? Wie lassen sich die Informationen in Web-Dokumenten nutzen. Traditionelle Suchmaschinen stoßen heute dort an ihre Grenzen, wo es um das Verstehen der Inhalte geht.

Das semantische Web ist eine Erweiterung des traditionellen Webs in dem Sinne, dass natürlich-sprachliche vorliegende Informationen um solche ergänzt werden, die explizit die Semantik auf Basis formaler Wissensrepräsentation wiedergeben. Auf diese Weise kann auf diese Informationen automatisiert zugegriffen werden und diese können zudem korrekt interpretiert werden. Der Automatismus wird also in die Lage versetzt, die Aneinanderreihung von Zeichen zu “verstehen”.

Dieses Verstehen ermöglicht in der Folge dann auch die Wissensverarbeitung und das Ableiten neuen Wissens aus Fakten und Regeln, so dass “implizites Wissen” offengelegt werden kann. Auf diese Art und Weise wird sowohl der Zugang wie auch die Suche nach Informationen genauer und vollständiger verglichen mit den heutigen traditionellen Methoden. Ehemals heterogene Daten können dynamisch zugeordnet und kombiniert werden.

Voraussetzungen für diesen Kurs:

  • Basiswissen der Grundlagen mathematischer Logik, d.h. Aussagen- und Prädikatenlogik
  • Grundkenntnisse Webtechnologien, z.B. URL, http, HTML und XML-basierte Technologien
  • Grundkenntnisse Datenbanktechnologien, insbesondere relationale Datenbanksysteme und SQL

Inhalte:

  • Week 1: Knowledge Engineering and the Web of Data
  • Week 2: Semantic Web Technologies – Part 1
  • Week 3: Semantic Web Technologies – Part 2
  • Week 4: Knowledge Representation – Part 1
  • Week 5: Knowledge Representation – Part 2
  • Week 6: Knowledge Engineering