623.620 (18W) Current Topics in Knowledge and Data Engineering: Deductive Databases

Wintersemester 2018/19

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
01.10.2018 12:00 - 14:00 S.2.69 - Bitmovin On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Current Topics in Knowledge and Data Engineering: Deductive Databases
LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 6 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Deutsch , Englisch
LV-Beginn 01.10.2018
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

  • Verständnis von Deduktiven Datenbanken und deklarativer Programmierung allgemein
  • Verständnis und Anwendung der Sprache Datalog und Erweiterungen, insbesondere Answer Set Programming
  • Verständnis und Anwendung weniger bekannter Bestandteile von SQL
  • Bezug auf hierzu relevante Semantic Web Sprachen wie RDF, OWL und SPARQL

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Vorlesung und praktische Übungen

Inhalt/e

Derzeit verwendete Querysprachen für Datenbanken (also z.B.  SQL) sind  zumeist nicht besonders ausdrucksstark. Die Folge davon ist, dass  auch zu simpel erscheinenden Problemstellungen Lösungen in diesen  Sprachen nicht implementiert werden können. Man muss dann auf  Hostsprachen (klassische Programmiersprachen oder Scriptsprachen) ausweichen, denen ein wesentliches Merkmal der  verbreiteten Querysprachen fehlt: Deklarativität. In den  Hostsprachen drückt man aus, wie man das Problem löst, und nicht  welche Beschaffenheit die Lösungen haben.

Um diese Situation zu verbessern, nützt man die logische  Interpretationsmöglichkeit des Relationenmodells aus und verwendet  Logik bzw. logische Programmierung als Querysprache. Viele  Problemstellungen lassen sich so sehr elegant ausdrücken.

In dieser Lehrveranstaltung wird dieses Konzept präsentiert, und es wird  sowohl auf theoretische Resultate als auch auf  Implementierungs- und Anwendungsfragen eingegangen werden.

Erwartete Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Datenbanken und Logik sind ein Vorteil, aber keine Angst, es gibt  eine kurze Wiederholung.

Literatur

Serge Abiteboul, Richard Hull, Victor Vianu "Foundations of Databases"

Stefano Ceri, Georg Gottlob, Letizia Tanca "Logic Programming and Databases"

Intendierte Lernergebnisse

  • Develop an understanding of deductive databases and declarative programming in general
  • Understand and apply the language Datalog and its extensions, in particular Answer Set Programming
  • Understand and apply less-known elements of SQL
  • Relationship to Semantic Web languages such as RDF, OWL und SPARQL


Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Lecture and practical exercises

Inhalt/e

Currently used query languages for databases (most prominently SQL) are often not particularly expressive. As a consequence, some problems that appear rather simple cannot be solved via implementations using these languages. One would have to resort to host languages (like classical programming languages or scripting languages), which however lack an important aspect of query languages: declarativity. In host languages, one describes how to get to a solution, rather than what properties solutions should have.

To remedy this situation, one can use the logical interpretation of the relational model and uses logic or logic programming as a query language. Many problems can be solved elegantly in this way.

In this course/module the general concept of deductive databases is presented and we will examine both theoretical results and practical aspects.

Erwartete Vorkenntnisse

Basic knowledge in databases and logic would be an advantage, but don't worry, there will be a brief recap.

Literatur

Serge Abiteboul, Richard Hull, Victor Vianu "Foundations of Databases"

Stefano Ceri, Georg Gottlob, Letizia Tanca "Logic Programming and Databases"

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Angewandte Informatik (SKZ: 911, Version: 13W.1)
    • Fach: Knowledge and Data Engineering (Wahlfach)
      • Current Topics in Artificial Intelligence ( 2.0h VK / 4.0 ECTS)
        • 623.620 Current Topics in Knowledge and Data Engineering: Deductive Databases (2.0h VC / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet