Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua

Ontology Description Languages

Major: System Analysis
Code of Subject: 7.124.03.E.43
Credits: 5
Department: Information Systems and Networks
Lecturer: D., Professor Lytvyn Vasyl Volodymyrovych
Semester: 2 семестр
Mode of Study: денна
Learning outcomes:
• ontology languages,
• ontological engineering,
• methods of computer assisted ontology filling.
Required prior and related subjects:
• Methods and Tools for Data and Knowledge Engineering;
• Ontological Engineering.
Summary of the subject:
Ontologies and ontological systems. Software tools for ontology construction. Protege environment. RDF schema. Semantic Web Rule Language (SWRL). Fundamentals of SPARQL. SPARQL syntax. RDF dataset. Values testing. SPARQL definition. SPARQL grammar.
Recommended Books:
• Литвин В. В. Методи та засоби інженерії даних та знань / В. В. Литвин // навчальний посібник з грифом МОНУ. – Львів : «Магнолія-2006», 2012. – 241 с.
• Литвин В. В. Бази знань інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень: монографія / В. В. Литвин; Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – 240 с.
• Інтелектуальні системи, базовані на онтологіях: монографія // Д. Г. Досин, В. В. Литвин, Ю. В. Нікольський, В. В. Пасічник; Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів : «Цивілізація», 2009. – 414 с.
• Гаврилова Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский. –СПб: Питер, 2001. – 384с.
• Литвин В.В., Пасічник В.В., Яцишин Ю.В. Інтелектуальні системи. – Львів: Новий світ-2000, 2008. – 406с.
• Найханова Л.В. Технология создания методов автоматического построения онтологий с применением генетического и автоматного программирования / Л.В. Найханова. – Улан-Удэ: Изд-во БНЦ СО РАН, 2008. – 244 c.
• Люгер Д. Искусственный интеллект / Д. Люгер. – М.: Мир. – 2003. – 690 с.
Assessment methods and criteria:
• Current control (40%): written reports on laboratory work, essay, oral examination;
• Final control (60% of exam): in written, verbally.

Ontology Description Languages (курсова робота)

Major: System Analysis
Code of Subject: 7.124.03.E.45
Credits: 2
Department: Information Systems and Networks
Lecturer: D., Professor Lytvyn Vasyl Volodymyrovych
Semester: 2 семестр
Mode of Study: денна
Learning outcomes:
• ontology languages,
• ontological engineering,
• methods of computer assisted ontology filling.
Required prior and related subjects:
• Methods and Tools for Data and Knowledge Engineering;
• Ontological Engineering.
Summary of the subject:
Ontologies and ontological systems. Software tools for ontology construction. Protege environment. RDF schema. Semantic Web Rule Language (SWRL). Fundamentals of SPARQL. SPARQL syntax. RDF dataset. Values testing. SPARQL definition. SPARQL grammar.
Recommended Books:
• Литвин В. В. Методи та засоби інженерії даних та знань / В. В. Литвин // навчальний посібник з грифом МОНУ. – Львів : «Магнолія-2006», 2012. – 241 с.
• Литвин В. В. Бази знань інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень: монографія / В. В. Литвин; Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – 240 с.
• Інтелектуальні системи, базовані на онтологіях: монографія // Д. Г. Досин, В. В. Литвин, Ю. В. Нікольський, В. В. Пасічник; Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів : «Цивілізація», 2009. – 414 с.
• Гаврилова Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский. –СПб: Питер, 2001. – 384с.
• Литвин В.В., Пасічник В.В., Яцишин Ю.В. Інтелектуальні системи. – Львів: Новий світ-2000, 2008. – 406с.
• Найханова Л.В. Технология создания методов автоматического построения онтологий с применением генетического и автоматного программирования / Л.В. Найханова. – Улан-Удэ: Изд-во БНЦ СО РАН, 2008. – 244 c.
• Люгер Д. Искусственный интеллект / Д. Люгер. – М.: Мир. – 2003. – 690 с.
Assessment methods and criteria:
• Current control (40%): written reports on laboratory work, essay, oral examination;
• Final control (60% of exam): in written, verbally.