TU Wien:Semantic Technologies VU (Ortiz de la Fuente)

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Daten[edit | edit source]

Lecturers Maria Magdalena Ortiz de la Fuente
ECTS 3
Alias Semantic Technologies (en)
When winter semester
Last iteration 2021WS
Language English
Mattermost semantic-technologies • Register • Mattermost-Infos
Links tiss:184729
Zuordnungen
Master Data Science Wahlmodul VAST/EX - Visual Analytics and Semantic Technologies - Extension
Master Business Informatics Wahlmodul EE/EXT - Enterprise Engineering Extension
Master Logic and Computation Wahlmodul Knowledge Representation and Artificial Intelligence


Inhalt[edit | edit source]

  • Knowledge Bases / Knowledge Graphs (allgemein)
  • OWL
  • SPARQL
  • Inconsistent KB / Repairs

Ablauf[edit | edit source]

Es werden regelmäßig Vorlesungsvideos hochgeladen, die den Inhalt vermitteln. Dazu gibt es wöchentlich eine Q&A-Session.

Eine Note bekommt man entweder durch absolvieren einer Prüfung am Ende des Semesters, oder durch das kontinuierliche Lösen von Übungsblättern und das absolvieren von 3 Quizzes.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[edit | edit source]

Keine Vorkenntnisse notwendig. Wer jedoch schon etwas Erfahrung mit Description Logics hat tut sich durchaus leichter.

Vortrag[edit | edit source]

Lockerer Vortrag

Übungen[edit | edit source]

Die Übungsblätter werden gelöst und in TUWEL hochgeladen. Danach bekommt man eine Bewertung und ein Feedback. Ist man mit der Bewertung (noch) nicht zufrieden, so kann man die Fehler korrigieren und erneut abgeben (so oft man möchte).

Die Übungsblätter beinhalten meist nur wenige Beispiele und sind nicht besonders komplex, es geht vor allem darum, das gelernte anzuwenden und zu verstehen.

Prüfung, Benotung[edit | edit source]

Je nach persönlicher Entscheidung basiert die Benötung entweder auf der Prüfung am Ende des Semesters, oder an den Bewertungen der Übungsblätter + der 3 Quizzes. Benotung sehr fair.

Dauer der Zeugnisausstellung[edit | edit source]

noch offen

Zeitaufwand[edit | edit source]

Fairer Zeitaufwand

Unterlagen[edit | edit source]

noch offen

Tipps[edit | edit source]

  • Übungsblätter und Quizzes über das Semester verteilt lösen. Das verteilt die Lasten erstens besser und zweitens kann man sich die Note so quasi aussuchen, je nachdem wie viel Zeit man investiert.

Verbesserungsvorschläge / Kritik[edit | edit source]

noch offen

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