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PRÄSENZ im WiSe 22: Semantic Web Technologies (VS-Spezialisierung I) - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 19058 Kurztext FMI-IN0058
Semester WS 2022 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 10 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 15
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning
Hyperlink
Weitere Links
Veranstaltung auf der Lehrstuhl Webseite https://fusion.cs.uni-jena.de/fusion/classes/semantic-web-technologies-3/
Sprache Deutsch/Englisch
Belegungsfrist Standardbelegung Wintersemester ab Mitte August/ Sommersemester ab Mitte Februar
Abmeldefristen B1-Belegung ohne Abmeldung    15.08.2022 09:00:00 - 10.10.2022 08:29:59   
B2-Belegung mit Abmeldung 6 Wochen    10.10.2022 08:30:00 - 28.11.2022 23:59:59   
B3-Belegung ohne Abmeldung    29.11.2022 00:00:01 - 20.02.2023 08:29:59    aktuell
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Mi. 10:00 bis 12:00 w. 19.10.2022 bis
08.02.2023
Ernst-Abbe-Platz 2 - WinPool 1   findet statt  
Gruppe 1-Gruppe:



Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
König-Ries, Birgitta, Universitätsprofessor, Dr. verantwortlich
Keil, Jan Martin verantwortlich
N., N. verantwortlich
Module / Prüfungen
Modul Prüfungsnummer Titel VE.Nr. Veranstaltungseinheit
FMI-IN0058 Verteilte Systeme Spezialisierung I
P-Nr. : 50581 Verteilte Systeme Spezialisierung I: mündl. Prüfung
50583 Verteilte Systeme Spezialisierung I: Projekt
FMI-IN3222 Mastermodul Data Science II - 3 LP
P-Nr. : 352521 Mastermodul Data Science II - 3 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
352523 Mastermodul Data Science II - 3 LP: Vorlesung/Übung
FMI-IN3213 Mastermodul Computervisualistik V - 6 LP
P-Nr. : 352431 Mastermodul Computervisualistik V - 6 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
FMI-IN3223 Mastermodul Data Science III - 3 LP
P-Nr. : 352531 Mastermodul Data Science III - 3 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
352533 Mastermodul Data Science III - 3 LP: Vorlesung/Übung
FMI-IN3221 Mastermodul Data Science I - 3 LP
P-Nr. : 352511 Mastermodul Data Science I - 3 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
352513 Mastermodul Data Science I - 3 LP: Vorlesung/Übung
FMI-IN3224 Mastermodul Data Science IV - 3 LP
P-Nr. : 352541 Mastermodul Data Science IV - 3 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
352543 Mastermodul Data Science IV - 3 LP: Vorlesung/Übung
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Mathematik und Informatik
Inhalt
Lerninhalte

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 (Linked Data) 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:
Die Lehrveranstaltung besteht sowohl aus theoretische als auch praktische Einheiten. In (ggf. voraufgezeichneten) Vorlesungen werden die grundlegenden Technologien des Semantic Webs eingeführt. Praktische Übungen und kleine Projekte vertiefen das Verständnis der vorgestellten Technologien.

Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 6 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2022/23 gefunden:
Wahlpflichtmodule  - - - 1
Wahlpflichtmodule  - - - 2
Informatik  - - - 5
Säule Anwendungen  - - - 6

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