• Algorithmen für Aussagenlogik

• Tableaukalküle

• Anfänge der (endlichen) Modelltheorie

• Modal- und Beschreibungslogiken

• Ontologieentwurf

 

Lernziele und Kompetenzen:

 

Fachkompetenz Wissen Die Studierenden geben Definitionen der Syntax und Semantik verschiedener WIssensrepräsentationssprachen wieder und legen wesentliche Eigenschaften hinsichtlich Entscheidbarkeit, Komplexität und Ausdrucksstärke dar. Anwenden Die Studierenden wenden Deduktionsalgorithmen auf Beispielformeln an. Sie stellen einfache Ontologien auf und führen anhand der diskutierten Techniken Beweise elementarer logischer Metaeigenschaften. Analysieren Die Studierenden klassifizieren Logiken nach grundlegenden Eigenschaften wie Ausdrucksstärke und Komplexität. Sie wählen für ein gegebenes Anwendungsproblem geeignete Formalismen aus. Lern- bzw. Methodenkompetenz Die Studierenden erarbeiten selbständig formale Beweise. Sozialkompetenz Die Studierenden arbeiten in Kleingruppen erfolgreich zusammen.

 

Literatur:

 

• M Krötzsch, F Simancik, I Horrocks; A description logic primer, arXiv, 2012

• F. Baader et al. (ed.): The Description Logic Handbook, Cambridge University Press, 2003

• M. Huth, M. Ryan: Logic in Computer Science, Cambridge University Press, 2004

• L. Libkin: Elements of Finite Model Theory, Springer, 2004