Durée
24h Th, 20h Pr, 45h Proj.
Nombre de crédits
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au deuxième quadrimestre
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Ce cours donne un aperçu de la représentation des connaissances et du raisonnement appliqués aux graphes de connaissances et aux Linked Data. Les sujets comprennent les graph data models, les langages de modélisation, le raisonnement, les langages de requête graphe, et les approches déclaratives pour l'intégration (sémantique) de données hétérogènes. Les sujets abordés sont :
- Introduction aux ontologies, aux graphes de connaissances et aux systèmes d'information ouverts
- Le modèle de données de graphe RDF
- KR et raisonnement : RDF(S)
- KR et raisonnement : Description Logics
- KR et raisonnement : Web Ontology Language
- Interroger RDF
- Construction de graphes de connaissances en utilisant R2RML et RML
- Rule-based reasoning
- Modélisation et validation des données avec SHACL
- Évaluer et valider des ontologies et des graphes de connaissances
- Linked Data et son rôle pour les entreprises
- Metadata and provenance information
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
L'étudiant a une bonne compréhension des concepts des graphes de connaissances, la sémantique, l'intégration sémantique et déclarative de données, et de la façon dont le Linked Data et les technologies de graphes de connaissances permettent l'interopérabilité sémantique (au sein d'une organisation et entre des organisations).
L'étudiant est capable de comprendre et d'évaluer les développements et technologies (existants et nouveaux) dans le domaine de "knowledge representation and reasoning" et l'étudiant est capables de les étudier et de les maîtriser de manière indépendante.
L'étudiant est capable d'intégrer des informations provenant de diverses sources et de créer des applications utilisant les technologies Linked Data et de graphes de connaissances.
L'étudiant est capable de prendre des décisions éclairées sur la meilleure façon de représenter et d'utiliser les informations avec les technologies de données liées et de graphes de connaissances. L'étudiant est capables de les exprimer à la fois sous forme écrite et orale.
Ce cours contribue aux acquis d'apprentissage I.1, I.2, II.1, II.2, III.1, III.2, IV.1, VI.1, VI.2, VII.1, VII.3, VII.4, VII.5 du programme d'ingénieur civil en informatique.
Savoirs et compétences prérequis
Bien qu'aucun cours préalable ne soit requis, les compétences suivantes seront utiles :
- Une certaine expérience en programmation
- Une certaine expérience en modélisation (ER, ERD, UML, ORM,...)
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
- Les cours ex-cathedra données couvriront les différents sujets.
- Les travaux pratiques seront utilisés à la fois pour acquérir une expérience pratique sur le matériel via de petits exercices (principalement au début du semestre et au début d'une session) et pour discuter (en classe) le suivi des projets.
- Les étudiants réaliseront, en groupes de trois étudiants, un projet dans lequel ils devront appliquer la matière vue en classe.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Explications complémentaires:
Les cours ex-cathedra et certains travaux pratiques clés sont (ou seront) disponibles sous forme d'enregistrements. Le matériel (diapositives, liens, documents,...) sera disponible sur eCampus. L'environnement eCampus sera en outre utilisé pour la communication.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Les diapositives soutenant les leçons ex-cathedra couvrent la majeure partie du cours. Les diapositives sont donc obligatoires.
Hautement recommandés sont les liens vers des normes ouvertes (spécifications) et des articles, partagés sur eCampus. Les consulter sera nécessaire non seulement pour acquérir une compréhension plus approfondie des sujets, mais aussi pour réaliser le projet.
Recommandée :
Staab, S. and Studer, R. (eds.): Handbook on Ontologies (2nd edition), Springer, 2009.
- Ce livre aborde certains sujets d'un point de vue plus pratique et contient des exercices utiles.
- Ce livre développe des sujets tels que l'évaluation des ontologies et les Description Logics de manière plus approfondie. Ce livre peut être utile aux étudiants souhaitant explorer ces sujets dans leur projet.
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation orale
Travail à rendre - rapport
Autre : Présentation
Explications complémentaires:
- Projet : artefacts logiciels et rapport de projet (en groupe) 50 %
- Projet : présentation et défense du projet (en groupe) 10%
- Examen oral (individuel) 40%
Pour la présentation du projet, les étudiants se verront attribuer une note pour la présentation globale qui sera ajustée à la performance de chaque étudiant qui peut s'écarter d'au plus 2 points de cette note (sauf si un étudiant sous-performe ou surpasse vis-à-vis des autres de son groupe pendant la présentation). Les étudiants évalueront les contributions des uns et des autres via une évaluation par les pairs.
L'examen oral constituera à la fois des questions sur le contenu de cours et du contenu appliqué au projet.
Les mêmes modalités s'appliquent pour la seconde session. Les étudiants qui n'ont pas obtenu un 10/20 pour le projet et/ou la présentation peuvent soumettre des livrables révisés.
Le projet et la présentation sont des activités d'apprentissage obligatoires. Les étudiants ne participant pas à ces activités obtiendront une note d'absence (A) pour le cours.
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Le cours est organisé en anglais. Tout le matériel sera disponible sur eCampus. Cela comprend l'énoncé du projet avec des informations sur les délais, les livrables, etc.
Contacts
- Enseignant : Christophe Debruyne