Stranice predmeta – Fakultet tehničkih nauka u Novom Sadu

Predmet: Semantički veb (17.E2513)

Matične organizacione jedinice predmeta: Odsek za primenjene računarske nauke i informatiku

Stepen i vrsta studija	Naziv
Master akademske studije	Informacioni i analitički inženjering (Godina: 1, Semestar: Zimski)
Master akademske studije	Računarstvo i automatika (Godina: 1, Semestar: Zimski)
Master akademske studije	Proizvodno mašinstvo (Godina: 1, Semestar: Zimski)
Master akademske studije	Softversko inženjerstvo i informacione tehnologije (Godina: 1, Semestar: Zimski)
Master akademske studije	Informacioni inženjering (Godina: 1, Semestar: Zimski)
Master akademske studije	Veštačka inteligencija i mašinsko učenje (Godina: 1, Semestar: Zimski)

Osnovne informacije:

Kategorija	Teorijsko-metodološki
Uža naučna oblast	Primenjene računarske nauke i informatika
ESPB	6

Ovladavanje konceptima, tehnikama i odabranim primerima primena semantičkog web-a.

Stečena znanja omogućuju implementaciju softverskih sistema koji podržavaju inteligentne načine odabiranja, pristupa i obrade informacija na web-u.

Uvod: Struktura, sintaksa i semantika; Potreba za semantikom na Web-u. Meta-programiranje: Meta-podaci; XML šema; XSLT; RDF. Semantika: Semantika i znanje;Ontologije; Logike; Zaključivanje; Modeliranje domena; Kontekst. Distribuirano znanje: Klasifikacija; Protokoli zasnovani na znanju. Tehnologije: Alati za rad sa ontologijama; Programski paketi (API) za rad sa ontologijama; OWL. SPARQL. Metodologije: Metodologije za inžinjering ontologija; Metodologije za uvodjenje sistema upravljanja znanjem; Metodologije razvoja semantičkih sistema. Semantički sistemi: Semantički Web Servisi, Semantički Web Portali, Semantički Wiki, Semantički Multi-Agentni sistemi, Semantički Web Brauzeri. Primene: bioinformatika, sistemi za upravljanje dokumentima, pretraživanje informacija, itd.

Oblici izvođenja nastave su: Predavanja, računarske vežbe, izrada domaćih zadataka, i konsultacije.Na predavanjima se, korišćenjem potrebnih didaktičkih sredstava, izlažu sadržaji predmeta i stimuliše se aktivno učešće studenata postavljanjem pitanja. Praktični deo gradiva studenti savladavaju na računarskim vežbama kroz obavezne zadatke koje rešavaju uz pomoć asistenta ili samostalno i kroz samostalnu izradu obaveznih i neobaveznih domaćih zadataka. Student je obavezan da demonstrira samostalnost u rešavanju zadatka, odnosno da demonstrira razumevanje rešenja. Provera se vrši usmenom konverzacijom sa asistentom i rezultat se ocenjuje. Predmetni nastavnik i asistenti obavljaju konsultacije sa studentima. Na konsultacijama se studentima daju dodatna objašnjenja sadržaja izlaganih na predavanjima i vežbama i, u slučaju da je predmet konsultacija samostalna izrada laboratorijskih ili domaćih zadataka, sugestije kako da poboljšaju rešenje koje su obavezni da ponude.

Autori	Naziv	Godina	Izdavač	Jezik
Shelley Powers	Practical RDF	2003	OReilly	Engleski
John Davies	Towards the Semantic Web: Ontology-driven Knowledge Management	2002	John Wiley and Sons Ltd, ISBN: 0470848677	Engleski
Auer, S., Bryl, V., Tramp, S.	Linked Open Data - Creating Knowledge Out of Interlinked Data: Results of the LOD2 Project	2014	Springer	Engleski
Watson, M.	Practical Semantic Web and Linked Data Applications	2011	Selfpublished	Engleski
Wohlgenannt, G.	Learning Ontology Relations by Combining Corpus-Based Techniques and Reasoning on Data from Semantic Web Sources	2018	Peter Lang International Academic Publishing Group	Engleski
Munn, K., Smith, B.	Applied Ontology: An Introduction	2008	Ontos, Franfurkt	Engleski
Hancock, J.	Biological Ontologies and Semantic Biology	2014	Frontiers Media SA	Engleski
G. Antoniou, F. Van Harmelen	A Semantic Web Primer (Cooperative Information Systems S.)	2004	The MIT Press ISBN: 0262012103	Engleski

Predmetna aktivnost	Predispitna	Obavezna	Broj poena
Predmetna aktivnost Prisustvo na računarskim vežbama	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 5.00
Predmetna aktivnost Predmetni projekat	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 50.00
Predmetna aktivnost Složeni oblici vežbi	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 10.00
Predmetna aktivnost Teorijski deo ispita	Predispitna Ne	Obavezna Da	Broj poena 30.00
Predmetna aktivnost Prisustvo na predavanjima	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 5.00