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

• syntaktisch korrekte Konzepte, Ontologien und Wissensbasen (KBs) in einer der folgenden DLs zu schreiben:  EL, EL++, DL-Lite(_R/_A), ALC, und jede Erweiterung von ALC, die ein Fragment von SROIQ ist;
• eine natürlichsprachliche Beschreibung einer Domäne als DL-Ontologie zu schreiben, in der am wenigsten ausdrucksstarken DL, die sie erfassen kann;
• beurteilen, ob ein DL-Axiom in einer der oben genannten Ziel-DLs ausgedrückt werden kann, und wenn möglich Axiome zwischen DLs zu übersetzen;
• gennante DLs nach ihrer Fähigkeit, ein gegebenes, in natürlicher Sprache beschriebenes Axiom auszudrücken, zu sortieren;  
• gegebene Instanzen der folgenden Entscheidungsprobleme korrekt zu beantworten, und Gegenbeispiele fuer negative Instanzen zu Formulieren: concept satisfiability (wrt general TBoxes/KBs), concept subsumption (wrt general TBoxes/KBs), instance checking, and KB consistency; 
• das Tableaux-Algorithmus zur Lösung von Instanzen der KB-Konsistenz in ausdrucksstarken DLs von ALC bis ALCIN  anzuwenden; 
• enge obere- und untere- Schranken für die Komplexität der KB-Konsistenz für alle untersuchten DLs  zu nennen, 
• Instanzen der EL-Konzept-Subsumtion mit Hilfe der TBox-Sättigung zu lösen; 
• die perfekte Reformulierung einer konjunktiven Anfrage bezüglich einer DL-Lite TBox zu berechnen, und die umgeschriebene Anfrage über einer gegebenen ABox aus zu evaluerien; 
• für jede im Kurs untersuchte DL, wie das KB-Erfüllbarkeitsproblem durch einen existierenden Reasoner gelöst wird zu beschreiben; 
• mindestens fünf nicht-klassische DL-Schlussfolgernde Probleme zu definieren Sie; für zwei ausgewählte Probleme eine Technik, die zu ihrer Lösung verwendet werden kann, zu nennen, und zwei Komplexitätsschranken an zu geben; 
• mindestens fünf Beispiele für Erweiterungen von DLs zu nennen; für zwei davon deren Anwendung anhand eines KR-Beispiels zu illustrieren, das in Standard-DLs nicht adäquat erfasst werden kann.

Zusätzlich, je nach gewähltem Schwerpunkt(F1: Logifoundations oder F2:OWL), sind Studierende in der Lage... 

• Härte und Zugehörigkeit in Exptime für Konzept-Erfüllbarkeit in Bezug auf allgemeine TBoxen in der DL ALC zu beweisen;
• Soundness und Vollständigkeit der in der Vorlesung untersuchten Hauptalgorithmen zu beweisen;
• DLs anhand der folgenden Eigenschaften zu klassifizieren: endliche Modelleigenschaft, universelle Modelleigenschaft, Baum(oder Wald)modelleigenschaft; 
• die obige Klassifizierung anhand von Gegenbeispielen und Beweisskizzen zu erläutern (mit Schwerpunkt auf Beweistechniken); und
• DL-Ontologien und KBs mit Hilfe der Standardübersetzung in Theorien erster Ordnung übersetzen; 

oder in der Lage

• die OWL-Profile und die DL, der sie entsprechen, zu nennen;
• mindestens einen populären Anwendungsbereich für jedes Profil zu nennen; 
• einen existierenden Reasoner für jedes Profil zu nennen und zuerklaeren der Art von Reasoning-Algorithmus;
• mindestens drei Eigenschaften von OWL, die in Standard-DLs nicht unterstützt werden zu nennen; und
• mindestens drei Entwicklerwerkzeuge für OWL zu nennen.

Die Studenten lernen die Grundlagen von Beschreibungslogiken (DLs), wie sie zum Schreiben von Ontologien verwendet werden und wie man automatisiertes Schließen aus solchen Ontologien durchführt. Der Kurs behandelt grundlegende DLs wie ALC und seine Erweiterungen (z.B. SHIQ und SROIQ) und die leichtgewichtigen DLs der EL- und DL-Lite-Familien, zusammen mit der rechnerischen Komplexität des Schließens in verschiedenen DLs und ihrer grundlegenden Modelltheorie.  Die Studenten lernen die Grundlagen von Reasoning-Algorithmen (insbesondere Tableaux für ausdrucksstarke DLs) und wie man sie verwendet, um klassische Reasoning-Probleme wie Konzept-Erfüllbarkeit, KB-Konsistenz, Subsumtion und Instanzprüfung zu lösen. Einige nicht-standardisierte Reasoning-Aufgaben werden besprochen, einschließlich der Grundlagen der Beantwortung von CQs. Zu den Kursinhalten gehören auch Anwendungsgebiete von DL-Ontologien, der OWL-Standard und seine Beziehung zu DLs sowie bestehende OWL-Reasoner.  Die Studenten können wählen, ob sie sich auf die logischen Grundlagen (Modelltheorie, Beziehungen zwischen DLs und anderen Logiken) oder auf den OWL-Standard und OWL-Reasoning konzentrieren wollen.

Die Kursinhalte bestehen aus:

Fünf allgemeinen Einheiten
B1: ALC und seine Erweiterungen
B2: Reasoning with Tableaux
B3: Komplexität
B4: Die EL-Familie
B5: Die DL-Lite Familie
 
Eine Fokuseinheit, zur Auswahl
F1: Logische Grundlagen
F2: Die Web-Ontologie-Sprachen OWL
 
Drei Spezialthemen
S1: DL reasoners
S2: Nicht-klassische Schlussfolgerungsprobleme
S3: Erweiterungen von DLs

Der Kurs wird in englischer Sprache gehalten.

Im SS 2021 wird die Lehrveranstaltung als distance learning angeboten. Es werden Ideen aus dem Flipped Classroom und aus der Mastery Grading umgesetzt.

Für jede Einheit werden wöchentlich Lernmaterialien online gestellt, darunter:
- Online-Video-Vorlesungen (mit Folien oder Whiteboard), und
- Übungsblätter.
Während der Woche sehen sich die Studenten die Vorlesungen an und skizzieren Lösungen zu einigen Übungen ihrer Wahl.

In einer wöchentlichen Videokonferenzsitzung werden ausgewählte Übungen besprochen, die Studenten schlagen Lösungsstrategien vor, und es werden Fragen beantwortet.

Nach der wöchentlichen Sitzung werden die Studenten eine Auswahl an schriftlichen Aufgaben fertigstellen und einreichen. Die Studenten erhalten ein Feedback und haben die Möglichkeit, ihre Übungen während des gesamten Semesters zu verbessern und erneut einzureichen.

Am Ende jeder Block (ca. 3 einheiten/Themen) gibt es ein Online-Quiz, um die Beherrschung der Inhalte zu bewerten; die Quizze können bis zu vier Mal wiederholt werden.

Während des Semesters führen die Studenten einige (zwei bis drei) kleine Leseaufgaben zu Themen ihrer Wahl durch und halten zu jedem Thema eine informelle 10-minütige Präsentation vor ihren Kollegen.

** NEWS **
Aufgrund von Krankheit des Vortragenden wird die erste Sitzung des Kurses auf Dienstag, 9. März, 14:00 verschoben (Zoom, via TUWEL).

 ECTS

42 h - Basic/Focus Einheiten

6 Einheiten zu je 7 h, davon:

•     1,5 Video-Vorlesungen
•     1 h Online-Übungseinheit
•     4,5 h Übungen (inkl. Vor- und Nachbereitung der Übungseinheit, ca. 1h/3,5h)

 
18 h Spezielle Themen

3 Themen zu je 6 h, davon:

•     4,5 h Recherche und Vorbereitung des eigenen Themas
•     1,5 h Teilnahme an Präsentationen und Diskussion

15 h - Allgemein

•     1,5 Std. - Einführungssitzung
•     13,5 Std. - 3 Quiz zu je 4,5 Std. (4 Std. Vorbereitung, 0,5 Std. Quiz)

 

----  Total: 75 St  

Die Studierenden können ihr Erreichen der Lernergebnisse nachweisen mit:

- eingereichten Lösungen zu den Übungsblättern,
- Online-Quizzes am Ende der Blöcke,
- Kurzreferate zu den Leseaufträgen.

Sowohl Übungsblätter als auch Quiz-Ergebnisse können im Laufe des Semesters verbessert und wiederholt werden. Die Note basiert dann auf der schließlich erreichten Beherrschung (unabhängig von der Anzahl der Versuche und Wiedervorlagen).  

Alternativ können die Studierenden am Ende des Semesters eine Abschlussprüfung (mit zwei Teilen: einem schriftlichen Praxisteil und einem Online-Theorie-Quiz) ablegen, die jedoch nur abgelegt werden kann, wenn mindestens zwei Leseaufträgen in der Vorlesung präsentiert wurden.

Die Anmeldung ist offen.

Aufgrund von Krankheit des Vortragenden wird die erste Sitzung des Kurses auf Dienstag, 9. März, verschoben.

Grundkenntnisse in diesen Bereichen sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung: Logik, Datenbankwissen, Komplexitätstheorie, Grundlagen des Semantic Web, Wissensrepräsentation und Argumentation.

Der Kurs bietet eine breite Auswahl an Übungen und Lesethemen und richtet sich sowohl an Personen mit einem eher theorieorientierten Interesse an DLs als Computerlogik als auch an Personen mit Interesse an der praktischen Anwendung von Ontologien, die dies richtig verstehen möchten Grundlagen des Modellierens und Denkens mit ihnen.