Ishodi učenja predmeta

• Moći prepoznati i objasniti sastavne elemente aplikacija Semantičkog Weba
• Poznavati najnovije tehnologije i alate za razvoj baza znanja u sklopu Semantičkog Weba
• Razumjeti i opisati temeljne postavke, ciljeve i strukturu Semantičkog Weba
• Razumjeti pojam baza znanja i opisati njihovu strukturu
• Razumjeti pojam ontologija kao baza znanja te usvojiti postupak njihova razvoja i vrednovanja
• Razumjeti svrhu i mogućnosti baza znanja te objasniti njihovo korištenje
• Znati provesti strukturalnu supsumpciju i Tableau algoritam za zaključivanje nad bazama znanja
• Znati razviti bazu znanja (ontologiju) standardiziranim jezicima uz korištenje deskriptivnih logika

Ishodi učenja programa

• Analizirati i valorizirati atribucije (atribute) objekata poslovnog sustava te postaviti formalni model objektnog sustava kao temelj izgradnje informacijskog sustavaAnalizirati i valorizirati atribucije (atribute) objekata poslovnog sustava te postaviti formalni model objektnog sustava kao temelj izgradnje informacijskog sustava
• Izgraditi i optimizirati bazu podataka i bazu znanja primjenom odgovarajućih strategija organizacije podataka i sigurnosti informacijskog sustavaIzgraditi i optimizirati bazu podataka i bazu znanja primjenom odgovarajućih strategija organizacije podataka i sigurnosti informacijskog sustava
• Izgraditi računalni sustav za pohranu podataka i znanja korištenjem suvremenih alata za izradu baza podataka, baza znanja i semantici podatakaIzgraditi računalni sustav za pohranu podataka i znanja korištenjem suvremenih alata za izradu baza podataka, baza znanja i semantici podataka
• Modelirati i izgraditi sustave temeljene na znanju, kao što su višeagentni sustavi, deduktivni sustavi (uključujući i ekspertne sustave), semantički Web sustavi, neuralne mreže itd.Modelirati i izgraditi sustave temeljene na znanju, kao što su višeagentni sustavi, deduktivni sustavi (uključujući i ekspertne sustave), semantički Web sustavi, neuralne mreže itd.
• Primijeniti, utvrditi uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz rješavanje problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava Primijeniti, utvrditi uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz rješavanje problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava
• Unaprijediti metode komuniciranja i komunikaciju s klijentima, korisnicima i kolegama na verbalan i pisani način uz primjenu odgovarajuće terminologije uključujući i sposobnost komunikacije o struci na stranom jezikuUnaprijediti metode komuniciranja i komunikaciju s klijentima, korisnicima i kolegama na verbalan i pisani način uz primjenu odgovarajuće terminologije uključujući i sposobnost komunikacije o struci na stranom jeziku

Sadržaj predavanja

• Vizija Semantičkog Weba
  Sadašnji Web. Od sadašnjeg Weba prema Semantičkom Webu - povijesni razvoj. Temeljne postavke Semantičkog Weba. Aplikacijska područja Semantičkog Weba. Primjeri aplikacija (upravljanje znanjem, elektroničko poslovanje...).
• Slojevi (tehnologije) Semantičkog Weba
  Svrha i povezanost tehnologija. Piramida tehnologija: URI/IRI, XML, razmjena podataka, upiti, ontologije, pravila, logika, dokazi, povjerenja, korisničko sučelje i aplikacije, kriptografija. Ostale tehnologije Semantičkog Weba: GRDDL, RDFa, POWDER, SKOS, HCLS.
• Arhitektura za upravljanje znanjem unutar Semantičkog Weba
  Prikaz znanja ontologijama (bazama znanja). Definicija ontologija. Vrste ontologija. Načini formalnog prikaza ontologija. Metode za razvoj ontologija. Primjeri ontologija. Alati za prikaz znanja ontologijama.Vrednovanje baza znanja.
• Uvod u deskriptivne logike
  Definicija i razvoj. Veza sa logikom prvog reda. Prikaz znanja u deskriptivnim logikama. Jezik ALC – sintaksa i semantika. TBox i ABox. Modeliranje baze znanja u deskriptivnim logikama. Zaključivanje nad bazom znanja u deskriptivnim logikama: strukturalna supsumpcija i tableau algoritam.
• Piramida jezika za Semantički Web
  RDF - serijalizacije, RDF Schema, OWL1 – podjezici (slojevi), OWL2 – profili. Razvoj i trenutne mogućnosti. Ograničenja i međusobna povezanost jezika.
• Temeljni format za prikaz znanja unutar Semantičkog Weba
  Temeljni koncepti: resursi, svojstva, izjave. Tipovi podataka. Reifikacija. Spremnici i kolekcije. Klase i instance. Hijerarhije klasa i nasljeđivanje. Hijerarhije svojstava.
• Povećanje izražajnosti i podrška zaključivanju nad bazama znanja
  Ekvivalentne i razdvojene klase. Objektna i podatkovna svojstva. Inverzna, ekvivalentna, razdvojena i negirana svojstva. Specijalna svojstva. Ograničenja svojstava. Nizovi svojstava. Ključevi. Kombinacije klasa. Ograničavanje tipova podataka.
• Pretraživanje baza znanja
  Sintaksa i semantika jezika za upite. Osnovni obrasci za upite. Modifikatori upita. Povezani podaci (LOD oblak). DBpedia. Primjeri pretraživača.

Sadržaj seminara/vježbi

• Vježbe
  U okviru vježbi studenti će koristiti suvremene alate i jezike za rad sa bazama znanja (ontologijama) i zaključivanje nad znanjem te razvijati manje formalne ontologije, kao i upoznavati neke od mogućnosti tehnologija za razvoj Semantičkog Weba.
• Seminari
  U sklopu seminara studenti će uspoređivati i analizirati pojedine tematike obrađene na predavanjima (na primjer, konkretne ogledne baze znanja ili alate za zaključivanje). Također će samostalno obraditi (kritički osvrt) i prezentirati određene teme iz područja koje obuhvaća predmet.

Alati koji se koriste na predmetu

• Protege
• Fact++
• Pellet
• HermiT

Osnovna literatura

• Hitzler P.; Krötzsch M.; Rudolph S.: Foundations of Semantic Web Technologies, CRC Press, 2010.
• Antoniou G.; Harmelen F.: Semantic Web Primer, 2nd edition, The MIT Press, 2008.
• Gomez-Perez A.; Fernandez-Lopez M.; Chorcho O.: Ontological Engineering: with examples from the areas of Knowledge Management, e-Commerce and the Semantic Web, corr. 2nd printing edition, Springer, 2010.

Dopunska literatura

• Staab S.; Studer R., eds.: Handbook on Ontologies, 2nd edition, Springer, 2009.
• Baader F. et al., eds: The Description Logics Handbook: Theory, Implementation and Applications, 2nd ed. edition, Cambridge University Press, 2010.
• Allemang D.; Hendler J.: Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling in RDFS and OWL, Morgan Kaufmann, 2008.
• Yu L.: Introduction to the Semantic Web and Semantic Web Services, CRC Press, 2007.
• Davies J.; Studer R.; Warren P. eds.: Semantic Web Technologies: Trends and Research in Ontology-based Systems, Wiley, 2006.

Slični predmeti

• Concordia University (Department of Computer Science and Software Engineering) eighton University (Master of Science in Electronic Commerce), http://ecommerce.creighton.edu/masters
• Illinois Institute of Technology (Master of Science in Electronic Commerce), http://www.stuart.iit.edu/ecom/
• Massachusetts Institute of Technology (MBA Program Track on Electronic Commerce) http://mitsloan.mit.edu/execed/epp
• Stanford University, http://www.gsb.stanford.edu/sloan/academics/courses/electronic_business.html
• North Carolina State University (Master of Science - Management in Electronic Commerce), http://ecommerce.ncsu.edu/
• University College Dublin (MBS in Electronic Commerce), http://mis.ucd.ie/courses/Electronic_Business_Programme
• University of Pennsylvania (MBA Major in Managing Electronic Commerce), http://www.wharton.upenn.edu/mbaresource/curriculum/ecommerce/
• www-personal.si.umich.edu/~hardin/semantic course.html