1. Handbook of Knowledge Representation. Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz and Bruce Porter (Eds).
Foundations of Artificial Intelligence, 2008.
2. Baader, F., Horrocks, I., Lutz, C., Sattler, U.: An Introduction to Description Logic. Cambridge University Press (2017).
3. Hogan, A., et al.: Knowledge Graphs. ACM Comput. Surv. 54, 71:1--71:37 (2022).

Die erfolgreiche Teilnahme an der Veranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen ist Vorraussetzung für die Teilnahme an dieser Veranstaltung.

Dieser Kurs versetzt die Studierenden in die Lage mit den gängigsten graphischen und logischen Formalismen für die Wissensrepräsentation umzugehen. Sie erhalten theoretische als auch praktische Fähigkeiten, insbesondere im Umgang mit Wissensgraphen (Knowledge Graphs) und Modellierungswerkzeugen für Ontologien (z.B. Protégé). Ebenso werden Kompetenzen zu entsprechenden Datenmodellen (z.B. Resource Description Framework --- RDF) und Anfragesprachen (z.B., SPARQL Protocol And RDF Query Language) entwickelt. Ein wichtiges Ziel ist auch Kompetenzen im Umgang mit unsicherem Wissen zu erhalten.

This course enables students to deal with the most common graphical and logical formalisms for knowledge representation. They gain theoretical as well as practical skills, especially in dealing with knowledge graphs and modeling tools for ontologies (e.g. Protégé). Likewise, competencies on corresponding data models (e.g., Resource Description Framework --- RDF) and query languages (e.g., SPARQL Protocol And RDF Query Language) will be developed. An important goal is also to obtain competencies in dealing with uncertain knowledge.

*** Submodules
- SM 1: Foundations of Knowledge Representation and Deduction, lecture Type: 2 HPW lecture (3 CPs)
- SM 2: Foundations of Knowledge Representation and Deduction, tutorial Type: 2 HPW tutorial (3 CPs)
- Lecturer for both: Prof. Dr. Tom Hanika
*** Lehrinhalte / Content:
**** Deutsch
Die Vorlesung gibt einen Überblick zu den theoretischen Grundlagen als auch der praktischen Anwendung von Wissensrepräsentationen. Insbesondere werden die folgenden Themen diskutiert:
+ Aussagenlogik und Prädikatenlogik 1. Stufe
+ Horn-Formeln, Logische Programmierung, und die Programmiersprache Prolog
+ Knowledge Graphs, Grundlagen und Implementationen
+ RDF und SPARQL
+ Beschreibungslogiken, Taxonomien und Wissensbasen
+ Nicht-Monotone Logik und Schließen
+ Inkonsistentes Wissen
+ Argumentation
+ Unsicheres Wissen
**** English
The lecture gives an overview of the theoretical foundations as well as the practical application of knowledge representations. In particular, the following topics are discussed:
+ Propositional logic and 1st level predicate logic.
+ Horn formulas, logical programming, and the Prolog programming language
+ Knowledge Graphs, fundamentals and implementations
+ RDF and SPARQL
+ Description Logics, Taxonomies, and Knowledge Bases.
+ Non-Monotonic Logic and Reasoning
+ Inconsistent knowledge
+ Reasoning
+ Uncertain knowledge