Код: 317728

Назва:

Теоретичні та прикладні аспекти онтологій

Анотація: Дисципліна “Теоретичні та практичні асекти онтологій” призначена для вивчення ролі знань, особливостей їх отримання, представлення, подання при різних підходах у створенні систем штучного інтелекту. Розглядаються особливості використання онтологій при побудови баз знань різного рівня. Знання та практичний досвід, що будуть отримані в процесі вивчення курсу, дозволять значно розширити можливості студентів при написанні дипломних проектів

Тип дисципліни: вибіркова

Рік навчання: 2

Семестр: осінній

Кількість кредитів: 3 (загальна кількість годин -90 год.; аудиторні години - 30 год.; лекції - 20 год.; практичні заняття - 10 год.; самостійна робота - 60 год.)

Форма контролю: залік

Викладач(і): Жежерун О.П., к.н., доцент

Результати навчання: У результаті вивчення курсу студент повинен
– знати:
роль знань та особливості їх представлення у системах штучного інтелекту; проблеми, які виникають у системах, які засновані на знаннях; роль і значення використання онтологій, методів аналізу природномовних текстів, машинного навчання і особливості їх застосування у сучасних технологіях «семантичного вебу».
-вміти:
вчитися і оволодівати сучасними знаннями; застосовувати набуті знання в практичних ситуаціях; вибирати потрібний метод вирішення задачі; вибирати і обґрунтовувати метод представлення задачі та підхід, необхідний для вирішення конкретної проблеми; використовувати сучасні технології проектування в розробці алгоритмічного та програмного забезпечення інтелектуальних інформаційних систем; використовувати методи формального опису систем, а також математичні та комп’ютерні моделі для обробки, аналізу, синтезу та оптимізації результатів.


Спосіб навчання: аудиторний

Зміст дисципліни: Онтології є частиною технології "Семантичний веб", яка знаменує перехід від автоматизованої обробки даних до автоматизованої обробки знань. Онтологія представляє собою формальну схему, яка є відображенням концептуальної схеми певної предметної області. Теоретичною базою, яка використовується для представлення онтологій та виконання логічних виводів, є аппарат дескриптивних логік, який висвітлюється в даному курсі разом з основними засадами побудови баз занань. Розглядаються конкретні стандартизовані формати представлення онтологій (RDF, RDFS, OWL), та мова запитів SPARQL. Також розглядаються засоби редагування, основна увага приділяється редактору PROT?G?. Курс ілюструється існуючими онтологічними базами знань, в процесі лабораторних робіт студенти створюють власні бази знань. Розглядаються відкриті проблеми подальшого розвитку даного теоретичного напрямку.


Рекомендована література: 1. Глибовець М.М., Глибовець А.М.,Поляков М.В. Інтелектуальні мережі.Навчальний посібник.Дніпропетровськ :Нова ідеологія,2014 -464с

2. Минский М. Фреймы для представлення знаний / М.Минский. — М.: Энергия, 1979. -151с.


3. В.В. Литвин, В.В. Пасічник, Ю.В. Яцишин Інтелектуальні системи, Видавництво «Новий світ – 2000», Львів – 2009, 309с.

4. Пасічник В.В. Організація баз даних та знань / В.В.Пасічник, В.А.Резніченко. -Київ: BHV, 2006. - 460с.

5. Субботін С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: Навч. посібник. – Запоріжжя, ЗНТУ, 2008. – 431 с.

6. Gruber Том. The Acquisition of Strategic Knowledge, 1989

7. Gruber Том. Collective Knowledge Systems:

Where the Social Web meets the Semantic Web*

Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web (2007), doi:10.1016/j.websem.2007.11.011

8. THE DESCRIPTION LOGIC HANDBOOK: Theory, implementation, and applications Edited by Franz Baader, 2006, 510 с.

9. Лазурик, В. М., & Тимошенко, Є. С. (2019). Застосування графових баз даних для моделювання соціальних графів. Вісник Харківського національного університету імені В.Н. Каразіна, серія «Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління», 43, 46-53. https://doi.org/10.26565/2304-6201-2019-43-06

10. Фреймворк Protege, [https://protege.stanford.edu/about.php ] 13. Стандарт мови SPARQL www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/

Приклад використання RDF платформи для бази знань www.ebi.ac.uk/rdf/documentation/atlas


Форми та методи навчання: лекції, практичні, самостійна робота

Методи й критерії оцінювання: рейтингове оцінювання за 100-бальною системою: поточний контроль - 70 балів (опитування, тести на комп'ютерах, індивідуальне завдання на комп'ютері); підсумковий контроль - 30 балів (залік на комп'ютері).

Мова навчання: українська