Ontologie, czyli o inteligentnych danych



Podobne dokumenty
Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI

Wykorzystanie standardów serii ISO oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Co to jest znaczenie? Współczesne koncepcje znaczenia i najważn. i najważniejsze teorie semantyczne

Filozofia, ISE, Wykład III - Klasyfikacja dyscyplin filozoficznych

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

Semantic Web Internet Semantyczny

Piotr Kulicki Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II Instytut Filozofii Teoretycznej Katedra Podstaw Informatyki

EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW

Co to jest znaczenie? Współczesne koncepcje znaczenia i najważn. i najważniejsze teorie semantyczne

Lingwistyczny system definicyjny wykorzystujący korpusy tekstów oraz zasoby internetowe.

Jak udostępnić dane PZGiK w sieci? Artur Kapuściński

INFORMATYKA a FILOZOFIA

Od e-materiałów do e-tutorów

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,

KIERUNEK: KOGNITYWISTYKA

Semantyczny Monitoring Cyberprzestrzeni

Informatyka wspomaga przedmioty ścisłe w szkole

Internet Semantyczny i Logika II

Główne problemy kognitywistyki: Reprezentacja

technologii informacyjnych kształtowanie , procesów informacyjnych kreowanie metod dostosowania odpowiednich do tego celu środków technicznych.

Reprezentacja wiedzy ontologie, logiki deskrypcyjne

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Andrzej L. Zachariasz. ISTNIENIE Jego momenty i absolut czyli w poszukiwaniu przedmiotu einanologii

Systemy Informacyjne 2016/2017. Wydział Informatyki i Zarządzania Katedra Systemów Informatycznych

PRACA DYPLOMOWA INŻYNIERSKA. Mobilny system wspomagający pracę. terminala kontenerowego

Modelowanie i Programowanie Obiektowe

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

AUTOMATYKA INFORMATYKA

PLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA Z INFORMATYKI II. Uczeń umie: Świadomie stosować się do zasad regulaminów (P).

Nie święci garnki lepią. czyli wprowadzenie do programowania

ZAŁOŻENIA TECHNICZNO-TECHNOLOGICZNE SYSTEMU BUDOWANEGO W RAMACH PROJEKTU

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski

Kodowanie produktów - cz. 1

Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2012/2013

Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych

Sylabus LICZBA GODZIN. Treści merytoryczne przedmiotu

Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko

Prezentacja specjalności studiów II stopnia. Inteligentne Technologie Internetowe

Aplikacja testowej wersji tezaurusa w systemie komputerowym ALEPH w Bibliotece CIOP-PIB

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Krakowie 1

Akademia Wychowania Fizycznego i Sportu w Gdańsku SYLABUS NA CYKL KSZTAŁCENIA

Nowa podstawa programowa przedmiotu informatyka w szkole ponadpodstawowej

Instytut Informatyki Politechniki Śląskiej. Sieci konwergentne. Andrzej Grzywak

Co to jest jest oprogramowanie? 8. Co to jest inżynieria oprogramowania? 9. Jaka jest różnica pomiędzy inżynierią oprogramowania a informatyką?

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

Efektywność wyszukiwania informacji w publicznie dostępnych katalogach bibliotek wykorzystujących polskie programy biblioteczne

ZAMAWIAJĄCY. CONCEPTO Sp. z o.o.

ZAŁOŻENIA OGÓLNE. Cele konkursu

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych

Modelowanie danych, projektowanie systemu informatycznego

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

Tomasz Grześ. Systemy zarządzania treścią

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 INFORMATYKA

prawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA kod (pojęcie interdyscyplinarne) znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz

STUDIA I MONOGRAFIE NR

Roman Mocek Zabrze Opracowanie zbiorcze ze źródeł Scholaris i CKE

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

GUI - projektowanie interfejsów

Zarządzanie wiedzą. Cechy informacji. Globalna Przestrzeń Informacyjna

Symbol EKO S2A_W01 S2A_W02, S2A_W03, S2A_W03 S2A_W04 S2A_W05 S2A_W06 S2A_W07 S2A_W08, S2A_W09 S2A_W10

Procesowe podejście do tworzenia regulacji prawnej. Rola ICT w opisie i modelowaniu procesów dr Wojciech Wiewiórowski, Uniwersytet Gdański, MSWiA.

Problem prawdy w działalności informacyjnej. Zarys problematyki.

Internetowe Bazy Danych. dr inż. Roman Ptak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki roman.ptak@pwr.edu.pl

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA

Promotor: dr inż. Krzysztof Różanowski

Technologie informacyjne - wykład 12 -

Architektura korporacyjna jako narzędzie koordynacji wdrażania przetwarzania w chmurze

Matryca pokrycia efektów kształcenia

WYDZIAŁ TRANSPORTU I INFORMATYKI INFORMATYKA I STOPIEŃ PRAKTYCZNY

Repozytorium Zasobów Wiedzy FTP

Filozofia, ISE, Wykład V - Filozofia Eleatów.

Inteligentne Multimedialne Systemy Uczące

INTUICJE. Zespół norm, wzorców, reguł postępowania, które zna każdy naukowiec zajmujący się daną nauką (Bobrowski 1998)

Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII?

STUDIA NIESTACJONARNE I STOPNIA Przedmioty kierunkowe

Zastosowanie technologii Semantic Web w regionalnej sieci telemedycznej

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Informatyka kl. 1. Semestr I

Projektowanie Systemów Informatycznych. Katedra Systemów Informatycznych

Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów

EGZAMIN MATURALNY 2013 FILOZOFIA

Multi-wyszukiwarki. Mediacyjne Systemy Zapytań wprowadzenie. Architektury i technologie integracji danych Systemy Mediacyjne

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0

Definicje. Algorytm to:

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

STUDIA STACJONARNE I STOPNIA Przedmioty kierunkowe

Dlaczego matematyka jest wszędzie?

Bazy danych. dr inż. Andrzej Macioł

zna metody matematyczne w zakresie niezbędnym do formalnego i ilościowego opisu, zrozumienia i modelowania problemów z różnych

Narzędzia Informatyki w biznesie

Transkrypt:

1 Ontologie, czyli o inteligentnych danych Bożena Deka Andrzej Tolarczyk

PLAN 2 1. Korzenie filozoficzne 2. Ontologia w informatyce Ontologie a bazy danych Sieć Semantyczna Inteligentne dane 3. Zastosowania 4. Problemy

Korzenie filozoficzne Etymologia: [on] byt; [logos] refleksja, myśl, teoria Uformowanie nowożytnej ontologii: 3 Arystoteles, Franciszek Suárez, Jakub Lorhard, Christian Wolff, Johannes Micraelius, Mieczysław Krąpiec, Kartezjusz, Kant, Wittgenstein, Martin Heidegger, Nicolai Hartmann, Roman Ingarden Hierarchiczny układ pojęć, powiązany definicjami i hierarchiczny układ sądów, powiązany dowodami, stanowią idealny obraz wiedzy skończonej

PLAN 4 1. Korzenie filozoficzne 2. Ontologia w informatyce Ontologie a bazy danych Sieć Semantyczna Inteligentne dane 3. Zastosowania 4. Problemy

Tom Gruber (1995) Ontologia w informatyce 5 Ontologia jako jawna specyfikacja konceptualizacji wybranej dziedziny Struktura: Ontologie są złożone z pojęć, czyli uniwersalnych i ogólnych reprezentacji kawałków świata Pojęcia ontologiczne są znaczeniami słów, którymi opisujemy świat Zadanie: Precyzyjne określenie znaczenia słów Cel: Opis całego świata lub dziedziny, który pozwoliłby budować twierdzenia o danym fragmencie rzeczywistości Umożliwienie usprawnienia komunikacji i wymiany danych z konkretnej dziedziny, a nie dostarczenie opisu wszystkich bytów

Przykład 6

Przykład c.d. 7

Przykład c.d. 8

Przykład c.d. 9

Ontologia a baza danych 10 Ontologia daje nam przede wszystkim częściową teorię pewnej dziedziny, która może być przyjęta przez ludzi lub aplikacje komputerowe; Koncepcja świata otwartego - brak informacji nie oznacza negacji Schemat bazy danych to opis struktury, w której dane będą przechowywane; Coś, o czym nie ma informacji, nie istnieje

Sieć Semantyczna 11 Oparty na ontologiach system zarządzania wiedzą, w którym ontologie dostarczają narzędzi do formalnego opisu wiedzy Koncepcja Sieci Semantycznej: Uporządkowanie zawartości dokumentów HTML Wyszukiwanie treści w Internecie Things, not strings (http://en.wikipedia.org/wiki/knowledge_graph) Łatwiejsze przetwarzanie danych umieszczonych w sieci przez aplikacje komputerowe

Inteligentne dane 12 Inteligentne dane - opakowanie dowolnych danych odpowiednim opisem żeby mógł być przetworzony przez program komputerowy Terminy są wyjaśniane przez inne terminy; zamknięta struktura powiązań

PLAN 1. Korzenie filozoficzne 2. Ontologia w informatyce Ontologie a bazy danych Sieć Semantyczna Inteligentne dane 3. Zastosowania 4. Problemy 13

Zastosowania 14 Integracja baz danych, zbiorów różnych danych, kategoryzacja zasobów, schematyzacja, nowe wnioski, zarządzanie wiedzą, klasyfikacja Interfejs - logiczna struktura wiedzy Wyszukiwanie - decyzja dotycząca odpowiedzi na zapytanie: automatyczna dedukcja Integracja informacji pochodzących z różnych źródeł - serwisy internetowe Założenia dla wyjaśnienia zasadności realizacji projektu Wyznaczanie cech produktów - zaprojektowany wyrób ma jak najlepsze parametry środowiskowe. Algorytmy oparte na ontologii - projektowanie systemu informatycznego opartego na ontologii Cel: Informacje użyteczne dla maszyn - jednakowe metody tworzenia (znaczenia rozumiane przez komputery)

PLAN 1. Korzenie filozoficzne 2. Ontologia w informatyce Ontologie a bazy danych Sieć Semantyczna Inteligentne dane 3. Zastosowania 4. Problemy 15

Problemy 16 Sieć internetowa i jej zawartość nie jest budowana na wzór sieci semantycznych - nie ma jednolitych standardów Niewielka baza ontologii dziedzinowych Argumentacja przyjętych założeń - co jest wyznacznikiem określenia prawdy; człowiek określa dobór połączeń; pole różnicy zdań Ontologia zależy od ludzkiej wiedzy - zmiany na poziomie dziedzinowym Brak jednego języka służącego do komunikacji pomiędzy specjalistami w obrębie jednej dziedziny

17 DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ