- 2019W VU Applied Semantic Technologies (Master)
We research and facilitate innovation in the digital transformation age. A model-based approach is employed to conceptualize, implement, and deploy semantic information systems. Thereby, individuals or teams develop semantic information systems while exploring the potential of “smart” models. - 2019S VU Semantische Technologien (Master)
The state of the art in semantic technologies is presented as a foundation for research and to facilitate innovation in the digital transformation age. A model-based approach is employed to conceptualize, implement, and deploy semantic information systems with humans, organizations, and CPSs in the loop. Thereby, individuals or teams develop semantic information systems while exploring the potential of “smart” models. - 2018W VU Grundlagen der Intelligenten Systeme (Bachelor)
Einführung in die Grundlagen der intelligenten Systeme: Grundbegriffe und die historische Entwicklung der künstlichen Intelligenz, Aussagen- und Prädikatenlogik, Suchverfahren, Prolog, Grundlagen künstlicher neuronaler Netze - 2018W VU Applied Semantic Technologies (Master)
In the core combinations module “Semantic Technologies”, the goal is to research and facilitate innovation in the digital transformation age. A model-based approach is employed to conceptualize, implement, and deploy semantic information systems. Thereby, individuals or teams develop semantic information systems while exploring the potential of “smart” models. - 2018W VU Concepts and Models of Knowledge Engineering (Master)
In this lecture, the goal is to gain expertise on the state of the art in knowledge engineering. Therefore, students explore the relevant theory and reinforce their knowledge in exercises. Knowledge engineering skills are applied in a kummulative project on a topics from the digital transformation age. - 2018S VU Semantic Technologies (Master)
In this lecture, the state of the art in semantic technologies is presented. Hands-on tutorials reinforce the topics. Furthermore, individual or team-based conceptualization have to be prepared for practical topics in the areas of enterprise modeling and semantic information systems. - 2018S VU Enterprise Information Systems (Bachelor)
Basierend auf dem State-of-the-art von Enterprise IS und unter Berücksichtigung
spezifischer Anforderungen werden benötigte Technologien, Komponentenintegration, und
Funktionalitätserweiterung aus einer ganzheitlichen Unternehmenssicht angewandt. - 2017W VU Applied Semantische Technologien (Master)
Based on requirements from the domains Factory of the Future/Industry 4.0, Internet of Things, and Cyber-Physical Systems, a model-based approach is employed for the conceptualization, implementation, and deployment of semantic information systems.
* Conceptualization of semantic-rich application scenarios
* Design and engineering of semantic information systems
* Applying the Semantic Web Stack and technical platforms like Clips, SWI-Prolog, Protégé, R, and others
* Exploring capabilities of models to connect informal and formal knowledge, information, and data
* Define technical infrastructures and apply validation methods in experimentation environments - 2017W VU Concepts and Models of Knowledge Engineering (Master)
In this lecture, the goal is to gain expertise on the state of the art in knowledge engineering. Therefore, students explore the relevant theory and reinforce their knowledge in exercises. Afterwards, knowledge engineering skills are applied on the topics “Factory of the Future”, “Cyber-Physical Systems” and “Internet of Things”. - 2017S VU Semantische Technologien (Master)
In this lecture, the state of the art in semantic technologies is presented. Hands-on tutorials reinforce the topics. Furthermore, individual or team-based conceptualization have to be prepared for practical topics in the areas of enterprise modeling and semantic information systems. - 2016W VU Logical Foundations of Knowledge Engineering (Master)
In this lecture, the goal is to gain expertise in basics knowledge engineering. Therefore, students explore the relevant theory and reinforce their knowledge in exercises. Afterwards, knowledge engineering skills are applied on the topics “Factory of the Future”, “Cyber-Physical Systems” and “Internet of Things”. - 2016W VU Concepts and Models of Knowledge Engineering (Master)
In this lecture, the goal is to gain expertise on the state of the art in knowledge engineering. Therefore, students explore the relevant theory and reinforce their knowledge in exercises. Afterwards, knowledge engineering skills are applied on the topics “Factory of the Future”, “Cyber-Physical Systems” and “Internet of Things”. - 2016S Logische Grundlagen des Knowledge Engineering (Master)
In Logische Grundlagen des Knowledge Engineering wird eine fundierte Einführung in die Wissensverarbeitung unter Berücksichtigung klassischer und moderner Repräsentationsformen, deren Interpretationen sowie Anwendungen gegeben. Besondere Beachtung finden praktische Beispiele der klassischen Wissensverarbeitung. Ziel ist die Vermittlung des theoretischen Rahmenwerks sowie der grundlegenden Mechanismen zur Wissensverarbeitung. - 2015W Künstliche Intelligenz (Bachelor)
Einführung in die künstliche Intelligenz: Historische Entwicklung und Grundbegriffe, Suchverfahren, Aussagen- und Prädikatenlogik; Softcomputing; Einführung Machine Learning - 2015W VU Konzepte und Modelle des Knowledge Engineering (Master)
Künstliche Neuronale Netze; Evolutionary Computing; Semantische Technologien. Grundlagenkenntnisse in wissensbasierte Systeme und symbolische KI sind empfohlen. Diese Grundlagenkenntnisse werden durch die Lehrveranstaltung “Logische Grundlage des Knowledge Engineering” abgedeckt (wird in Sommersemester angeboten). - 2015S Logische Grundlagen des Knowledge Engineering (Master)
In Logische Grundlagen des Knowledge Engineering wird eine fundierte Einführung in die Wissensverarbeitung unter Berücksichtigung klassischer und moderner Repräsentationsformen, deren Interpretationen sowie Anwendungen gegeben. Besondere Beachtung finden praktische Beispiele der klassischen Wissensverarbeitung. Ziel ist die Vermittlung des theoretischen Rahmenwerks sowie der grundlegenden Mechanismen zur Wissensverarbeitung. - 2011S Technische Praxis der Computersysteme 2 (Bachelor)
Die Studierenden sollen die im ersten Teil erworbenen Grundkenntnisse vertiefen und in der Lage sein, einfache Linux-Systemadministrationsaufgaben wie Benutzerverwaltung, Diensteverwaltung etc. zu erledigen. - 2010W Technische Praxis der Computersysteme 1 (Bachelor)
Diese Lehrveranstaltung gibt eine Einführung in die Benutzung des Betriebssystems Linux. Behandelt werden unter anderem historische Aspekte, Shells und Shell-Skripte, Prozesse und Prozessmanagement sowie Dateisysteme und Berechtigungen. - 2010S Technische Praxis der Computersysteme 2 (Bachelor)
Die Studierenden sollen die im ersten Teil erworbenen Grundkenntnisse vertiefen und in der Lage sein, einfache Linux-Systemadministrationsaufgaben wie Benutzerverwaltung, Diensteverwaltung etc. zu erledigen.
