Код: 317620

Назва:

Розподілені бази даних та знань

Анотація: Курс призначений для знайомства студентів з сучасною технологією та архітектурою баз знань, онтологіями та семантичним веб, як розподіленою системою даних. Розглядаютьcя принципи створення програмних засобів побудови онтологічних моделей опису об’єктів та процесів предметних областей при формуванні загальної мережі знань. Досліджуються засади та засоби вирішення актуальних проблем ефективності, несуперечливості та відмовостійкості, які забезпечують розробку формалізованої системи знань в конкретних предметних галузях.

Тип дисципліни: нормативна

Рік навчання: 1

Семестр: весняний

Кількість кредитів: 3 (загальна кількість годин - 90 год.; аудиторні години - 30 год.; лекції - 20 год.; практичні заняття - 10 год.; самостійна робота - 60 год.)

Форма контролю: залік

Викладач(і): Жежерун О.П.

Результати навчання: Після вивчення дисципліни студенти повинні розуміти підходи до побудови розподілених баз знань, розуміти значення онтології, як форми представлення знань для моделювання предметної області. Студенти навчаються створювати онтологічну модель, яка об’єднує різноформатні бази даних в загальну мережу знань.

Спосіб навчання: аудиторний, дистанційний

Необхідні обовязкові попередні й супутні модулі: немає

Зміст дисципліни: Курс призначений для знайомства студентів з сучасною технологією та архітектурою баз знань, онтологіями та семантичним веб, як розподіленою системою даних. Розглядаютьcя принципи створення програмних засобів побудови онтологічних моделей опису об’єктів та процесів предметних областей при формуванні загальної мережі знань. Досліджуються засади та засоби вирішення актуальних проблем ефективності, несуперечливості та відмовостійкості, які забезпечують розробку формалізованої системи знань в конкретних предметних галузях.


Рекомендована література: 1. Глибовець М.М., Глибовець А.М.,Поляков М.В. Інтелектуальні мережі.Навчальний посібник.Дніпропетровськ :Нова ідеологія,2014 -464с

2. Пасічник В.В. Організація баз даних та знань / В.В.Пасічник, В.А.Резніченко. -Київ: BHV, 2006. - 460с.

3. Комп’ютерні онтології та їх використання у навчальному процесі. Теорія і практика.

С. О. Довгий, В. Ю. Велічко та інші. – К. : Інститут обдарованої дитини, 2013. – 310 с.

4. A Survey of Current Approaches for Mapping of Relational Databases to RDF. - W3C RDB2RDF Incubator Group January 08 2009 5. Стандарт мови SPARQL www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/

6. Приклад використання RDF платформи для бази знань www.ebi.ac.uk/rdf/documentation/atlas

Форми та методи навчання: лекційні заняття, практичні заняття, самостійна робота.

Методи й критерії оцінювання: Студент допускається до складання іспиту за умови виконання положення про навчаня в НаУКМА (відвідуваність), та якщо кількість набраних ним балів за роботу в семестрі становить не менше 35 балів. Пропущені заняття без поважних причин мають бути відпрацьовані додатково. Іспит вважається не зданим, якщо сумарна кількість балів з дисципліни складає менше 60 балів. Підсумкова оцінка “x” з дисципліни у балах (100 – бальна шкала) переводиться у чотирибальну (національну шкалу) з розрахунку: 60<= х <71 – задовільно, 71<= х <91 – добре, 91<= х <=100 – відмінно

Мова навчання: українська