Knowledge Engineering with Semantic Web Technologies

The knowledge contained in the World Wide Web is available in interlinked documents written in natural language. To make use of this knowledge, technologies such as natural language processing, information retrieval, data and knowledge mining must be applied. Semantic Web technologies follow an alternative approach by complementing web documents with explicit semantics based on formal knowledge representations, such as e.g. ontologies. In this MOOC, you will learn the fundamentals of Semantic Web technologies and how they are applied for knowledge representation in the World Wide Web. You will learn how to represent knowledge with ontologies and how to access and benefit from semantic data on the Web. Furthermore, you will also learn how to make use of Linked Data and the Web of Data, currently the most popular applications based on Semantic Web technologies.

Seit 2. Januar 2016 im Selbststudium
Kurssprache: English
Big Data and AI, Expert, Internet

Kursinformationen

The web has become an object of our daily life and the amount of information in the web is ever growing. Besides plain texts, especially multimedia information such as graphics, audio or video have become a predominant part of the web's information traffic. But, how can we find useful information within this huge information space? How can we make use of the knowledge contained in those web documents? Traditional search engines for example will reach the limits of their power, when it comes to understanding information content. The Semantic Web is an extension of the traditional web in the sense that information in the form of natural language text in the web will be complemented by its explicit semantics based on a formal knowledge representation. Thus, the meaning of information expressed in natural language can be accessed in an automated way and interpreted correctly, i.e. it can be ‘understood’ by machines.

Semantic Web technologies enable the explicit representation of knowledge and its further processing to deduce new knowledge from implicitly hidden knowledge. Thus, information access and information search will be more precise and more complete compared to today's traditional information retrieval technology. Previously heterogeneous data can be mapped and combined based on common knowledge representation and schemata easily extended in a dynamic way.

In this MOOC, you will learn the fundamentals of Semantic Web technologies and how they are applied for knowledge representation in the World Wide Web. You will learn how to represent knowledge with ontologies and how to access and benefit from semantic data on the Web. Furthermore, you will also learn how to make use of Linked Data and the Web of Data, currently the most popular applications based on Semantic Web technologies.

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This year's course differs from the 2014 edition in the following way:

  • more emphasis on knowledge engineering with practical examples

  • there are many EXTRA parts at the end of each lecture week covering additional and in depth topics. These parts marked with EXTRA are NOT GRADED and also not subject of the exams. They are not an 'official' part of the course, but only a voluntary addendum to deepen your knowledge.

Requirements for this course:

  • a basic knowledge of the foundations of mathematical logics, i.e. propositional logics and first order logics

  • a basic understanding of web technologies, such as URL, http, HTML, and XML-based technologies

  • a basic knowledge of database technology such as, e.g. relational databases and SQL query language

Lernmaterial

  • Week 1:

    Knowledge Engineering and the Web of Data
  • Week 2:

    RDF Based Knowledge Engineering
  • Week 3:

    Ontologies and Logic
  • Week 4:

    OWL, Rules, and Reasoning
  • Week 5:

    Ontological Engineering
  • Week 6:

    Knowledge Engineering
  • Final Examination

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Lernende

Aktuell
Heute
11.708
Kursende
2. Januar 2016
6.493
Kursstart
2. November 2015
4.773

Bewertungen

Der Kurs wurde mit durchschnittlich 4.83 Sternen bei 6 abgegebenen Stimmen bewertet.

Anforderungen für Leistungsnachweise

  • Den Leistungsnachweis erhält, wer in der Summe aller benoteten Aufgaben mindestens 50% der Höchstpunktzahl erreicht hat.
  • Die Teilnahmebestätigung erhält, wer auf mindestens 50% der Kursunterlagen zugegriffen hat.

Mehr Informationen finden Sie in den Richtlinien für Leistungsnachweise.

Dieser Kurs wird angeboten von

Prof. Dr. Harald Sack

Harald Sack ist Professor für Information Services Engineering bei FIZ Karlsruhe - Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur und Karlsruher Institut für Technologie. Nach dem Abschluss seines Informatikstudiums an der Universität der Bundeswehr München im Jahr 1990 arbeitete er von 1990 bis 1997 als System-/Netzwerkingenieur und Projektleiter im Fernmeldeaufklärungsdienst der Bundeswehr. Im Jahr 1997 wurde er assoziiertes Mitglied des Graduiertenprogramms 'Mathematische Optimierung' an der Universität Trier, wo er 2002 in Informatik promovierte. Von 2002-2009 arbeitete er als PostDoc an der Friedrich-Schiller-Universität in Jena. Von 2009 bis 2016 arbeitete er als Senior Researcher und Leiter der Forschungsgruppe 'Semantische Technologien' am Hasso-Plattner-Institut für IT-Systemtechnik (HPI) an der Universität Potsdam.

Seine Forschungsgebiete umfassen semantische Technologien, Wissensgraphen und Wissensrepräsentationen, Ontological Engineering, Wissensextraktion, maschinelles Lernen, semantische und explorative Suche.

Er ist Gründungsmitglied und Generalsekretär des 2008 gegründeten Deutschen IPv6-Rates. Er war als Senior PC-Mitglied oder PC-Mitglied zahlreicher internationaler Konferenzen und Workshops im Bereich semantischer Technologien sowie als Programmleiter, wissenschaftlicher Leiter oder allgemeiner Leiter tätig.

Harald Sack hat mehr als 200 Artikel in internationalen Zeitschriften und Konferenzen veröffentlicht, darunter drei Standardlehrbücher über Netzwerktechnologien. Er ist Mitbegründer der yovisto GmbH (www.yovisto.com).