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Die Menge der digital verfügbaren Daten —sowohl global im Internet, als auch lokal innerhalb von Organisationen— wächst kontinuierlich. Längst ist es nicht mehr möglich sämtliche verfügbaren Daten manuell zu sichten. Suchmaschinen unterstützen Benutzer beim Auffinden relevanter Datensätze oder Dokumente. Allerdings ist die automatische Weiterverarbeitung unstrukturierter Daten, wie zum Beispiel Texten in Webseiten, nicht ohne weiteres möglich. Auch die Etablierung global einheitlicher Formate für Informationen des selben Typs ist nicht realistisch. Semantic Web Technologien ermöglichen die Anreicherung von Daten mit Bedeutung (Semantik), die auch für Maschinen verständlich ist, ohne jedoch ein global einheitliches Schema vorzugeben. Dadurch vereinfachen sie den automatisierten Austausch von Informationen und ermöglichen die automatisierte Verknüpfung von Daten zur Gewinnung neuer Informationen.
Ziele der Lehrveranstaltung:
- Beherrschen der grundlegenden Sprachen (RDF, OWL) und wichtiger Vokabulare (RDFS, SKOS) des Semantic Webs
- Beherrschen der Anfragesprache SPARQL zur Abfrage von Daten in RDF
- Befähigung zum Umgang mit Techniken des automatisierten Schlussfolgerns (Reasoning)
- Befähigung zum methodischen Vorgehen bei der Datenmodellierung und Datenbereitstellung mit Hilfe von RDF
- Befähigung zur Anwendung von Semantic Web Technologien zur Suche von Daten
- Befähigung zur Anwendung von Semantic Web Technologien zum Nachvollziehen der Herkunft von Informationen
Aufbau:
In einem ersten Abschnitt der Lehrveranstaltung werden die grundlegenden Technologien des Semantic Webs in Vorlesungen vermittelt. Parallel wird durch kleinere Übungen das Verständnis vertieft. In einem zweiten Abschnitt wird das Erlernte in einem kleinen Projekt über mehrerer Wochen angewendet. Zum Abschluss der Lehrveranstaltung werden die Ergebnisse der Projekte vorgestellt. |
