Seminar “Forgetting-Methoden im Kontext der Wissensrepräsentation” 

Veranstalter Prof. Dr. G. Kern-Isberner
Klassifikation Seminar
Semester Wintersemester 2019/20
Termine Mo 10-12
Ort OH12, R. 3.031
Beginn 07.10.2019

Inhalt

Unter Forgetting versteht man in der Wissensrepräsentation Methoden zum gezielten Ausblenden oder zur absichtlichen Elimination von Information, z.B. zum Zweck der Kompaktifizierung oder Abstraktion. In der logischen Programmierung gehört die Variablenelimination zu diesen Methoden, in der Wissensrevision leistet die Kontraktion das Gewünschte. Auch in den Beschreibungslogiken hat man verstärkt Forgetting-Methoden entwickelt. Es gibt bisher jedoch kein einheitliches Rahmenwerk, in das Forgetting-Methoden vergleichend eingeordnet werden können. Erst in jüngerer Zeit wurde Forgetting als eigene, vielfältige Methodik der Wissensrepräsentation mit zahlreichen Ausprägungen wahrgenommen und in klarerer Beziehung zum menschlichen Vergessen diskutiert und analysiert.

In diesem Seminar sollen auf der Basis von Originalpublikationen sowohl etablierte Ansätze zum Forgetting behandelt als auch aktuelle Forschungsthemen in diesem Bereich aufgegriffen werden, insbesondere

• Beziehungen zwischen verschiedenen Ansätzen des Forgettings,

• Formalisierungen unterschiedlicher Ausprägungen des (menschlichen) Vergessens,

• Axiome des Forgettings, und

• die Rolle des Forgettings in Änderungs- bzw. Revisionsprozessen.

Einen guten Überblick über den aktuellen Stand der Wissenschaft zum Forgetting gibt die Publikation [1].

Erforderliche Vorkenntnisse

Kenntnisse aus der Vorlesung ”Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen“ (oder einer vergleichbaren Vorlesung, die Grundlagen der Wissensrepräsentation behandelt) werden vorausgesetzt, während Kenntnisse aus den Vorlesungen “Commonsense Reasoning” und ”Fortgeschrittene Themen der Wissensrepräsentation“ möglicherweise nützlich, aber keine Voraussetzung sind.

Anmeldung

Die Anmeldung erfolgt ausschließlich per E-Mail an Prof. G. Kern-Isberner bis spätestens 31.08.2019. Eine Liste der Themen wird vor dem Seminar an die angemeldeten Teilnehmer verschickt. Themenwünsche können schon vor Beginn des Seminars per email angemeldet und/oder in den Sprechstunden (s. Website) mit Prof. G. Kern-Isberner besprochen werden.

Vorbesprechung

Die Vorbesprechung mit endgültiger Themenvergabe findet in der ersten Sitzung des Seminars am Mo 07.10.2019 statt. In dieser Seminarsitzung werden für alle Teilnehmer auch noch einmal wichtige Grundlagen zum Verständnis der Forgetting-Methodiken zusammengefasst.

Literatur

[1] Thomas Eiter and Gabriele Kern-Isberner. A brief survey on forgetting from a knowledge representation and reasoning perspective. KI – Zeitschrift für Künstliche Intelligenz: Special Issue on Intentional Forgetting, 33(1):9–33, 2019.

Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen (WS19/20)

 

Aktuelles:

 

Die Vorlesung am 06.01.2020 fällt aus!

 

Alle weiterführenden Informationen und Ankündigungen zur Vorlesung werden ab sofort ausschließlich über den Kurs "Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen" auf der Moodle-Plattform der TU Dortmund veröffentlicht.

Dozent: Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner
Tutoren: Diana Howey, Meliha Sezgin
Beschreibung:

Die konsequente und effektive Nutzung von Wissen durch maschinelle Systeme lässt sich als Prozess bzw. Zyklus auffassen, in dem die Wissensrepräsentation eine zentrale Rolle einnimmt. Sie bestimmt im Wesentlichen den formalen Rahmen sowohl für die Wissensverarbeitung als auch für den Erwerb von Wissen. Dabei steht ein breites Spektrum von Methoden und Techniken zur Verfügung. Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über wichtige Problemstellungen, mit denen sich automatisierte Wissens- und Informationsverarbeitung auseinandersetzen muss, und gibt eine Einführung in gängige Methoden für Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen. Es werden u.a. folgende Themengebiete behandelt:

  • Klassische und nichtklassische Inferenzsysteme
  • Knowledge Engineering und Ontologien
  • Beschreibungslogiken
  • Schlussfolgern mit Default-Regeln
  • Unsicheres und subjektives Wissen
  • Aktionen und Planen
  • Agenten
  • Maschinelles Lernen und Wissensentdeckung

Weitere Angaben sind auch im Modulhandbuch für die Bachelor-Studiengänge zu finden: http://www.cs.uni-dortmund.de/nps/de/Studium/Ordnungen_Handbuecher_Beschluesse/Modulhandbuecher/

Vorlesung:
TagZeitOrt
Montag 14 - 16h OH 14, E 23
Donnerstag 12 - 14h OH 14, E 23

  

Vorlesungsbeginn: 07.10.2019

Übungen:

  

  • Die Briefkästen befinden sich im Erdgeschoss der OH12, direkt vor dem Fachschaftsflur.
  • Der Briefkasten LS1 mit der Aufschrift "DVEW" befindet sich vor dem Sekretariat des LS1 (OH12, Raum 3.009).

Klausuren:

  • Siehe Moodle-Kurs zur Veranstaltung

Vorlesungsmaterialien:

  • Siehe Moodle-Kurs zur Veranstaltung

Proseminar “Künstliche Intelligenz” (inkl. Präsentationskurs, 2+1 SWS) WiSe 2018/19

Veranstalter Prof. Dr. G. Kern-Isberner
Klassifikation Proseminar
Semester Wintersemester 2018/19
Termine Mi 10-12, Do 10-12 (ca. ab der Hälfte des Semesters nur noch 1 Termin)
Ort OH12, R. 3.031

Inhalt

Dank der Erfolge des Deep Learning ist das Thema “Künstliche Intelligenz (KI)” derzeit sehr aktuell. Allerdings ist maschinelles Lernen nur eines von vielen Themen, mit denen sich KI-Forschung beschäftigt, um intelligentes und adaptives Denken, Entscheiden und Handeln in Maschinen zu realisieren. Dabei sind die Forschungsarbeiten nicht selten interdisziplinär insbesondere in Richtung Kognitionswissenschaften/Psychologie, Philosophie und Neurowissenschaften ausgerichtet.

In diesem Proseminar sollen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz in ihrer ganzen Breite behandelt werden. Eine hervorragende Einführung in die KI stellt das Buch [RN14] bzw. [RN03] (frei verfügbare 2. Auflage) dar, das als Basisliteratur für das Proseminar benutzt wird und nach dem sich die Vortragsthemen richten werden; insbesondere wird es Vorträge zu den Themen Agenten, intelligente Suche, Logik und Schlussfolgern, Planen, Entscheidungen unter Unsicherheit und (maschinelles) Lernen geben.

Das Proseminar wird mit dem Präsentationskurs zu Vorlesungsbeginn starten und in den ersten Wochen an 2 Terminen pro Woche stattfinden, später dann an nur einem Termin, so dass sich insgesamt rechnerisch ein Umfang von 3 SWS ergibt. Der Präsentationskurs splittet sich in einen allgemeinen Teil zu Eckpunkten guter Präsentationen nach [Wei09] und in einen einführenden LATEX-Kurs, in dem auch die Grundlagen der Erstellung von Folien mit dem Beamer-Paket von LATEX vermittelt werden. Die Folien zu Präsentationen im Präsentationskurs und im Proseminar müssen auch mit LATEX erstellt werden, das Gleiche gilt für die Ausarbeitung.

Für LaTeX gibt es ein umfangreiches Nachschlagewerk unter http://texdoc.net/texmf-dist/doc/latex/latex2e-help-texinfo/latex2e.pdf, für Beamer findet man unter https://www.sharelatex.com/learn/Beamer eine gute Übersicht.

Literatur

[RN03] S. Russell and P. Norvig. Artificial Intelligence – A Modern Approach. Prentice Hall, New Jersey, 2nd edition, 2003.

[RN14] S. Russell and P. Norvig. Artificial Intelligence – A Modern Approach. Prentice Hall, New Jersey, 3rd edition, 2014.

[Wei09] Jerry Weissman, editor. Presenting to Win. Pearson Education, Upper Saddle River, NJ, 2009.

Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen (WS18/19)

Aktuelles:
  • Alle weiterführenden Informationen und Ankündigungen zur Vorlesung werden ab sofort ausschließlich über den Kurs "Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen" auf der Moodle-Plattform der TU Dortmund veröffentlicht.
  • Die Ergebnisse der Klausur vom 25.03.2019 sind da und können dem Aushang sowie der Ankündigung im Moodle-Kursraum entnommen werden. Die Klausureinsicht findet statt am 13.05.2019 von 16-17 Uhr in Raum 3.031 der OH12.
Dozent: Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner
Tutoren: Marco Wilhelm, Tanja Bock, Diana Howey
Beschreibung:

Die konsequente und effektive Nutzung von Wissen durch maschinelle Systeme lässt sich als Prozess bzw. Zyklus auffassen, in dem die Wissensrepräsentation eine zentrale Rolle einnimmt. Sie bestimmt im Wesentlichen den formalen Rahmen sowohl für die Wissensverarbeitung als auch für den Erwerb von Wissen. Dabei steht ein breites Spektrum von Methoden und Techniken zur Verfügung. Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über wichtige Problemstellungen, mit denen sich automatisierte Wissens- und Informationsverarbeitung auseinandersetzen muss, und gibt eine Einführung in gängige Methoden für Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen. Es werden u.a. folgende Themengebiete behandelt:

  • Klassische und nichtklassische Inferenzsysteme
  • Knowledge Engineering und Ontologien
  • Beschreibungslogiken
  • Schlussfolgern mit Default-Regeln
  • Unsicheres und subjektives Wissen
  • Aktionen und Planen
  • Agenten
  • Maschinelles Lernen und Wissensentdeckung

Weitere Angaben sind auch im Modulhandbuch für die Bachelor-Studiengänge zu finden: http://www.cs.uni-dortmund.de/nps/de/Studium/Ordnungen_Handbuecher_Beschluesse/Modulhandbuecher/

Vorlesung:
TagZeitOrt
Montag 14 - 16h OH 14, E 23
Donnerstag 12 - 14h OH 14, E 23

  

Vorlesungsbeginn: 08.10.2018

Übungen:
 GruppeWochentagUhrzeitRaumTutorBriefkasten
01 Mittwoch 08 - 10 Uhr OH14, 104 Jana Friese  57
02 Mittwoch 08 - 10 Uhr OH12, 1.055 Diana Howey, Tanja Bock  LS1
03 Mittwoch 08 - 10 Uhr OH12, 2.063 Anna Picker  57
04 Mittwoch 10 - 12 Uhr OH14, 104 Jana Friese  57
05 Mittwoch 10 - 12 Uhr OH12, 1.055 Diana Howey, Tanja Bock  LS1
06 Mittwoch 10 - 12 Uhr OH12, 2.063 Anna Picker  57
07 Mittwoch 12 - 14 Uhr SRG1, 3.012 Harun Teper  58
08 Mittwoch 12 - 14 Uhr Ch, C1-06-102 Marco Wilhelm  LS1
09 Donnerstag 10 - 12 Uhr SRG1, 2.009 Marco Wilhelm  LS1
10 Donnerstag 14 - 16 Uhr OH14, E02 Andreas Bühner  58
11 Donnerstag 14 - 16 Uhr OH14, 104 Harun Teper  58
12 Donnerstag 14 - 16 Uhr OH12, 2.063 Max Diergardt  59
13 Donnerstag 14 - 16 Uhr OH12, 3.031 Jonas Wielage  59
14 Donnerstag 16 - 18 Uhr OH14, E02 Andreas Bühner  58
15 Donnerstag 16 - 18 Uhr OH12, 2.063 Max Diergardt  59
16 Donnerstag 16 - 18 Uhr OH12, 3.031 Jonas Wielage  59

  

  • Die Briefkästen 57-59 befinden sich im Erdgeschoss der OH12, direkt vor dem Fachschaftsflur.
  • Der Briefkasten LS1 mit der Aufschrift "DVEW" befindet sich vor dem Sekretariat des LS1 (OH12, Raum 3.009).

 

Beginn der Übungen: 2. Vorlesungswoche (Woche ab dem 15.10.2018)

Klausuren:

  • Siehe Moodle-Kurs zur Veranstaltung

Vorlesungsmaterialien:

  • Siehe Moodle-Kurs zur Veranstaltung

Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen (WS16/17)

Dozent: Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner
Tutoren:  
Aktuelles:
Beschreibung:

Die konsequente und effektive Nutzung von Wissen durch maschinelle Systeme lässt sich als Prozess bzw. Zyklus auffassen, in dem die Wissensrepräsentation eine zentrale Rolle einnimmt. Sie bestimmt im Wesentlichen den formalen Rahmen sowohl für die Wissensverarbeitung als auch für den Erwerb von Wissen. Dabei steht ein breites Spektrum von Methoden und Techniken zur Verfügung. Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über wichtige Problemstellungen, mit denen sich automatisierte Wissens- und Informationsverarbeitung auseinandersetzen muss, und gibt eine Einführung in gängige Methoden für Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen. Es werden u.a. folgende Themengebiete behandelt:

  • Klassische und nichtklassische Inferenzsysteme
  • Knowledge Engineering und Ontologien
  • Beschreibungslogiken
  • Schlussfolgern mit Default-Regeln
  • Unsicheres und subjektives Wissen
  • Aktionen und Planen
  • Agenten
  • Maschinelles Lernen und Wissensentdeckung

Weitere Angaben sind auch im Modulhandbuch für die Bachelor-Studiengänge zu finden: http://www.cs.uni-dortmund.de/nps/de/Studium/Ordnungen_Handbuecher_Beschluesse/Modulhandbuecher/

Vorlesung:
TagZeitOrt
Montag 14 - 16h OH 14, E 23
Donnerstag 12 - 14h OH 14, E 23

   Vorlesungsbeginn: 17.10.2016

Bemerkungen:
  • Keine Bemerkungen
Übungen:
Nr.GruppeTutorBriefkasten
01 Di. 14 - 16h    OH14-E02 Daan Apeldoorn  OH 12, Briefkasten oben rechts neben Raum 3.009
02 Mi. 08 - 10h    OH12-2.063 Diana Howey  OH 12, Briefkasten oben rechts neben Raum 3.009
03 Mi. 08 - 10h    OH12-3.031 Bianca Ruland  41
04 Mi. 10 - 12h    OH12-2.063 Diana Howey  OH 12, Briefkasten oben rechts neben Raum 3.009
05 Mi. 10 - 12h    OH12-3.031 Jonas Bode  42
06 Mi. 12 - 14h    OH14-E02 Jonas Bode  42
07 Mi. 12 - 14h    SRG1-3.012 Daan Apeldoorn  OH 12, Briefkasten oben rechts neben Raum 3.009
08 Mi. 12 - 14h    SRG1-3.013 Christoph Meyer  45
09 Do. 10 - 12h    OH12-1.054 Lars Schäpers  44
10 Do. 14 - 16h    OH12-2.063 Lars Schäpers  44
11 Do. 14 - 16h    OH12-3.031 Maximilian Diergardt  46
12 Do. 16 - 18h    OH12-2.063 Jonas Wielage  43
13 Do. 16 - 18h    OH12-3.031 Christoph Meyer  45

 

Die Übungsanmeldung ist ab sofort über das AsSESS möglich. Die Verteilung verläuft nach angegebenen Prioritäten. Die Deadline für die Anmeldung ist Freitag, der 21.10.2016, um 8:00 Uhr.

Für die Abgabe der bearbeiteten Übungsblätter stehen Briefkästen im Durchgang zwischen den Gebäuden OH14 (Erdgeschoss) und OH12 (1. Obergeschoss) sowie im Gebäude OH12 vor Raum 3.009 bereit. Die Nummer des Briefkastens zu Ihrer Übung können Sie der obigen Tabelle entnehmen.

Klausuren:  
Klausur am 16.02.2017
Tag Zeit Ort Zuordnung (nach Nachname)
Donnerstag, 16.02.2017 08:00-10:00 OH14/E23 A-E
Donnerstag, 16.02.2017 08:00-10:00 SRG1/H.001 F-Z
 Vorläufige Ergebnisse vor der Klausureinsicht: siehe Aushang
Die Klausureinsicht findet am 02.03.2017 von 11:30-13:00 in Raum OH12/1.055 statt.

Die vorläufigen Klausurergebnisse sowie der Termin für die Klausureinsicht befinden sich auch als

Aushang im Kasten in der OH12, 3. Stock.

 
Klausur am 13.04.2017
Tag Zeit Ort Zuordnung (nach Nachname)
Donnerstag, 13.04.2017 08:00-10:00 Audimax A-Z
Vorläufige Ergebnisse vor der Klausureinsicht: siehe Aushang

Die Klausureinsicht findet am 31.05.2017 von 14:00 Uhr (s.t.) bis 15:00 Uhr in Raum OH12/3.013 statt.

Die vorläufigen Klausurergebnisse befinden sich auch als Aushang im Kasten in der OH12, 3. Stock.

Vorlesungsmaterialien:

Vorlesungsfolien

Vorlesungsvideos (vom WS 2013/14)

Übungsblätter

Annotierte Folien

DVEWiki

EDGVisualizer

Revision und Fusion von Wissen (WS 16/17)

Dozent: Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner
Aktuelles:

 Bitte beachten Sie die geänderten Zeiten der letzten Seminar-Sitzung am 31.01.2017.

Beschreibung:

In praktischen Anwendungen intelligenter Systeme ist Wissen oft unsicher, unvollständig und Änderungen unterworfen. Neue Informationen können das Wissen verbessern oder korrigieren, Änderungen in der Umwelt erfordern flexible Anpassungen des Wissens. Dementsprechend erwartet man von modernen Wissens-repräsentationsformalismen, dass sie auch Möglichkeiten zur Revision von Wissen bieten. Sind mehrere Akteure oder Agenten beteiligt, so ist es zudem wichtig, Konflikte in deren Wahrnehmungen, Meinungen oder Entscheidungen zu lösen, um vernünftig und zielgerichtet handeln zu können. In diesem Fall spricht man von einer Fusion von Informationen, der oft eine Fusion von Wissen zugrundegelegt wird. Die Fusionsmethoden sind dabei den Revisionsmethoden in der Regel sehr ähnlich.
In diesem Seminar sollen auf der Basis von Originalpublikationen sowohl etablierte Ansätze zur Revision und Fusion von Wissen behandelt als auch aktuelle Forschungsthemen in diesem Bereich aufgegriff en werden, wie z.B. Revisionen der Horn-Logik und von Ontologien, Revision logischer Programme und Reaktives ASP, probabilistische Revision, Revision und Merging. Als eine Einführung in den Bereich der Wissensrevision empfehlen sich Kapitel 7 der Bachelor-Vorlesung Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen (WiSe 2015/16) sowie Kapitel 1 der Master-Vorlesung Fortgeschrittene Themen der Wissensreprasentation (SoSe 2015), die Folien
zu den Vorlesungen sind über die Webseiten des LS1 verfügbar.

Zeit und Ort: Die Seminarsitzungen werden Do 10 - 12 Uhr in der OH12, Raum 3.031, stattfinden.
Erforderliche Vorkenntnisse: Kenntnisse aus der Vorlesung "Darstellung, Verarbeitung und Erwerb von Wissen" (oder einer vergleichbaren Vorlesung, die Grundlagen der Wissensrevision
behandelt) werden vorausgesetzt, während Kenntnisse aus der Vorlesungen "Commonsense Reasoning" und "Fortgeschrittene Themen der Wissensreprasentation" moglicherweise nützlich, aber keine Voraussetzung sind.
Anmeldung: Die Anmeldung erfolgt ausschlielich per E-Mail an Prof. G. Kern-Isberner bis spätestens 30.09.2016. Eine Liste der Themen wird vor dem Seminar an die angemeldeten
Teilnehmer verschickt. Themenwünsche können schon vor Beginn des Seminars per email angemeldet und/oder in den Sprechstunden (s. Website) mit Prof. G. Kern-Isberner besprochen werden.
Vorbesprechung: Die Vorbesprechung mit endgültiger Themenvergabe findet in der ersten Sitzung des Seminars am 20.10.2016 statt. In der zweiten Seminarsitzung werden für alle
Teilnehmer noch einmal wichtige Grundlagen der Wissensrevision zusammengefasst. Ab der dritten Seminarsitzung beginnen die Vorträge der Teilnehmer.
Zeitplan:

03.11.16   2   Fusion von Wissen
24.11.16   5   Updates erweiterter logischer Programme
01.12.16   4   Revision von Horn-Theorien
08.12.16   6   Reaktive Antwortmengenprogrammierung
15.12.16   8   Probabilistische Wissensrevision nach qualitativem Vorbild
22.12.16   7   Selektive Revision
12.01.17   9   Iterierte Revision und konditionale Erhaltung
19.01.17   10 Revision auf Wissenszuständen
26.01.17   11 Der Relevanzbegriff in der Wissensrevision
31.01.17        Vorträge 12,13 (Ende des Seminars)
10:15h      12  Multiple Revision
11:45h      13  Iterierte Wissensänderung in dynamischen Systemen

siehe auch: Zeitplan

WS 19/20

SS 19

WS 18/19

SS 18

  • -

WS 17/18

SS 17

WS 16/17

SS 16

WS 15/16

SS 15

WS 14/15

SS 14

WS 13/14

SS 13

WS 12/13

SS 12

WS 11/12

SS 11

WS 10/11

SS 10

WS 09/10