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Lehrende: Dr. rer. nat. Thomas Otmar Arnold; Prof. Dr. rer. nat. Carsten Binnig; Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych
Veranstaltungsart:
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit: FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan:
Informationsmanageme
Fach:
Anrechenbar für:
Semesterwochenstunden:
3
Unterrichtssprache:
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl:
- | -
Lehrinhalte:
Die Veranstaltung vermittelt die Grundkonzepte des Informationsmanagements. Im ersten Teil der Lehrveranstaltung stehen vor allem relationale Datenbanksysteme im Zentrum, während der zweite Teil eine Einführung in die Sprach- und Wissensverarbeitung mit Schwerpunkt Textanalyse gibt.
Wesentliche Inhalte:
- Grundlagen des Informationsmanagements
- Eigenschaften von Informationssystemen
- Informationsspeicherung und -abfrage
- Deklarativer Zugriff und Zugriff über explizite Navigation
- Datenbanksysteme und -architekturen
- Datenredundanz und Datenintegration
- Datenunabhängigkeit
- Datenbankarchitekturmodelle
- Konzeptionelle Datenmodellierung
- Grundlagen der Wissensrepräsentation
- Entitäten-Beziehungsmodell
- UML-Strukturdiagramme
- Logische Datenmodellierung
- Relationales Modell
- Relationenalgebra
- Relationenkalküle
- Relationale Entwurfsstrategien
- Datenbankanomalien
- Normalisierung
- Anfragesprachen
- SQL
- Query-by-example
- SQL und Programmiersprachen
- Transaktionen und Mehrbenutzerbetrieb
- Serialisierbarkeit
- Sperrmechanismen, 2PL
- ACID-Kriterien, Isolationsgrade
- Indexstrukturen und Performanz
- Neuere Datenbankkonzepte
- Hauptspeicherdatenbanken
- NoSQL
- Grundlagen der Sprach- und Wissensverarbeitung
- Wissensrohstoff Text
- Textspeicherung
- XML
- Mustersuche
- Linguistische Vorverarbeitung
- Textkorpora
- Lexikalische Ressourcen und Wissensnetze
- Informationssuche
- Informationsextraktion
- Grundkonzepte des maschinellen Lernens
Literatur:
Wird jeweils aktuell bekanntgegeben. Beispiele sind:
- Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler, Andreas Heuer: Datenbanken: Konzepte und Sprachen. 4. Auflage, Heidelberg: mitp, 2010. ISBN: 978-38266-9057-0.
- Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe: Fundamentals of Database Systems. 6th edition. Boston et al.: Addison-Wesley, 2011. ISBN: 978-0-136-08620-8.
- Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom: Database Systems: The Complete Book. 2nd edition. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall, 2009. ISBN: 978-0-131-87325-4.
- Gottfried Vossen: Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme. 5. Auflage. München: Oldenbourg, 2008. ISBN 978-3-486-27574-2.
- Daniel Jurafsky, James H. Martin: Speech and Language Processing. An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Second Edition. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2009. ISBN: 978-0-13-187321-6.
- Gerhard Heyer, Uwe Quasthoff, Thomas Wittig: Text Mining: Wissensrohstoff Text. Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse. Herdecke/Bochum: W3L, 2006. ISBN: 3-937137-30-0.
- Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper: Natural Language Processing with Python, O’Reilly, 2009. ISBN: 978-0-596-51649-9.
- Kai-Uwe Carstensen, Christian Ebert, Cornelia Endriss, Susanne Jekat, Ralf Klabunde: Computerlinguistik und Sprachtechnologie. Eine Einführung. 3. Auflage. Heidelberg: Spektrum, 2009. ISBN: 978-3-8274-20123-7.
Voraussetzungen:
Empfohlen:
Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen „Funktionale und Objektorientierte Programmierkonzepte“ und „Algorithmen und Datenstrukturen“ bzw. entsprechende Kenntnisse aus anderen Studiengängen
Weitere Informationen:
Wenn Sie die Veranstaltung erfolgreich besucht haben, können Sie:
- wichtige Konzepte und Fachbegriffe des Informationsmanagements und der Sprach- und Wissensverarbeitung benennen und erläutern,
- einfache Informationssysteme sowie deren Algorithmen und Sprachen erklären, selbständig aufbauen und warten,
- Datenmodelle interpretieren und konstruieren,
- relationale Datenbanken konzipieren und verwenden,
- Daten aus Informationssystemen zusammenstellen und abfragen,
- sprachbezogene Datenquellen und Anwendungen benennen und voneinander abgrenzen,
- grundlegende Informationen aus Texten automatisiert extrahieren und abfragen.
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