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Start > Leuphana Bachelor (B.A./B.Eng./B.Sc./LL.B.) -> Minor Ingenieurwissenschaften (Grundlagen) -> Robotik

Lehrveranstaltungen

Künstliche Intelligenz - Theorie und Anwendung (Vorlesung)

Inhalt: Die Veranstaltung gliedert sich in zwei Teile Teil 1: Linked Data Engineering Teil 2: Datenquellen: Relationale Datenbanken und ETL-Prozesse Teil I: Linked Data Engineering Der ersteTeil beschäftigt sich mit der Theorie des Linked Data Engineering. „Linked Data“ sind stark vernetzte Daten, die in Graph-basierten Datenbanken gespeichert und optional mit semantischen Informationen angereichert werden können. Linked Data haben ein breites Anwendungsspektrum angefangen beim klassischen Reporting bis hin bspw. zur Ursachenforschung. Zu den Linked Data Technologien gehören Sprachen wie XML, RDF, RDFS und OWL, Ansätze für Abfragesprachen wie SPARQL, Reasoning-Methoden sowie nicht zuletzt Werkzeuge zur Modellbildung und Inferenz. Das Verständnis der logischen und technologischen Grundlagen ist die Voraussetzung für das Verständnis von semantischen Anwendungen. 1. Grundlagen: Prinzipien, Uniform Resource Identifier 2. RDF: Sprache und deren Serialisierung, Datenstrukturen, Reification 3. RDFS: Model Building, Logical Inference 4. OWL: Konzept und Anwendung 5. Vocabularies and Ontologies: Linked Data Vocabularies, OWL 6. Die Sprache SPARQL: Queries 7. RDF Databases 8. RDF Frameworks Teil 2: Datenquellen: Relationale Datenbanken und ETL-Prozesse 1.Motivation, Einführung und Grundbegriffe 2.Aufbau und (Schichten-)Modelle 3. Informationsmodellierung 4. Grundlagen des Relationalen Modells 5.Die Standardsprache SQL Die Theorie wird von praktischen Übungen begleitet. Die Theorie wird von praktischen Übungen begleitet.