192.064 Seminar in Theoretical Computer Science
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2021W, SE, 2.0h, 3.0EC, wird geblockt abgehalten

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: SE Seminar
  • Format der Abhaltung: Distance Learning

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

  • formale Grundlagen in den Bereichen Knowledge Graphs und Knowledge Compilation anzuwenden
  • Reasoning mit Compilation Systeme in der Praxis für schwere Reasoning Probleme durchzuführen
  • und diese im Rahmen einer Implementierung praktisch zu realisieren

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Wir bearbeiten in diesem Seminar Methoden und Fragestellungen aus dem Bereich Knowledge Graphs und Knowledge Compilation.

Ein Knowledge Graph ist eine Wissensbasis die ein graphenartiges Datenmodel nutzt. Sie werden oft genutzt um Verknüpfungen zwischen Objekten, Ereignissen oder Situationen darzustellen. Im Zusammenhang mit dem Semantic Web werde Knowledge Graphs oft mit Open Data Projekten in Verbindung gebracht die Verbindungen zwischen Konzepten und Entitäten darstellen und finden in Suchmaschinen wie Google prominente Anwendungen. Knowledge Graphen können u.U. verwendet werden um logisch über Daten zu schließen insbesondere um über indirekt vorhandenes Wissen Abfragen zu stellen anstatt einfacher Abfragen nach explizit vorhandenem Wissen.

Im Gegenzug ist Knowledge Compilation eine Technik um Wissen (bspw. in Form einer Formel) in eine andere Form zu übersetzen. Dabei geht es insbesondere darum für algorithmisch schwere Fragestellungen zunächst eine meist teure und aufwändige einmalige Operation durchzuführen, um dann anschließend auf dem Resultat die sonst teuren Fragestellungen effizient beantworten zu können.

Angesprochen werden Studierende die Interesse zu Vertiefung in einem
der Bereiche:

  • Knowledge Graphs
  • Knowledge Compilation

haben. Tiefes Vorwissen in beiden Bereichen ist nicht notwendig.

Wir beleuchten im Seminar beide Themen und erarbeiten Zusammenhänge.

Methoden

Studierende präsentieren zunächst eine Sammlung von Artikeln in denen Kernideen beider Bereiche vorgestellt werden. Anschließend werden Überschneidungen in gemeinsamen Diskussionen in Gruppen erarbeitet, vorgestellt und diskutiert.


Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

ECTS Breakdown:

  • 10h Vorstellung der Vortragsthemen
  • 30h Seminarausarbeitung inkl. Implementierung, 
  • 25h Präsentation (inkl. Vorbereitungszeit)

 

Beachten Sie beim Verfassen der Ausarbeitung bitte die Richtlinie der TU Wien zum Umgang mit Plagiaten: Leitfaden zum Umgang mit Plagiaten (PDF)

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.11:00 - 12:0004.11.2021 Zoom (LIVE)Themenvergabe
Di.11:00 - 12:3014.12.2021 Zoom (LIVE)Early Presentations
Mo.14:00 - 15:3024.01.2022 Zoom (LIVE)Late Presentations
LVA wird geblockt abgehalten

Leistungsnachweis

Der Leistungsnachweis erfolgt auf Basis einer Ausarbeitung und Präsentation des Themas und anschließender Überschneidungsvorstellung bei ausschließlichen theoretischen Artikeln. Einzelne Arbeiten werden Lösungsalgorithmen vorstellen, hier wird neben der Vorstellung des Algorithmus und seine Implementierung eine praktische Anwendung vorzustellen sein.

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Angesprochen werden Studierende die Interesse zu Vertiefung in einem
der Bereiche:

  • Knowledge Graphs
  • Knowledge Compilation

haben. Tiefes Vorwissen in beiden Bereichen ist nicht notwendig.

Sprache

Englisch