Další techniky získavání znalostí
Prezentace59 s. / 3. roč. / pdf
INTERVIEWPřímočarý, srozumitelný prostředek získávání znalostí od expertůNutno dodržovat zásady vedení interview (formálnost, zdvořilost, dodržování dohod, neplýtvat časem, atd.)Vhodný kandidát na vedení interview - charakteristikaRůzné typy expertůPráce s individuálním expertem vs. ve skupiněTYPY INTERVIEW, OTÁZKYTypy interview- Strukturované - předem připraveno- Nestrukturované - volnější průběh, témata hovoruTypy otázek- Otevřené- Případové studie - návrhy řešení- Uzavřené - S hodnotící škálo...
|
|
5,6 |
0x |
|
Životní cyklus znalostní aplikace a konceptuální mapy
Prezentace47 s. / 3. roč. / pdf
DŮVODY POTŘEBNOSTI ZA1. Hrozí důležitým znalostem v organizaci ztráta v důsledku odchodů pracovníků do důchodu / přesunu na jiné pozice / odchodů ke konkurenci?2. Je navrhovaná ZA zapotřebí na více místech?3. Jsou k dispozici experti, kteří by byli ochotni se na tvorbě ZA podílet?DŮVODY POTŘEBNOSTI ZA4. Vyžaduje řešený problém dlouholeté zkušenosti, aby mohl být vyřešen?5. Je expert schopen vyjádřit postup řešení problému při zachycování znalostí?6. Jak kritické jsou znalosti, které mají být zac...
|
|
6,2 |
2x |
|
Práce s experty a vecení interview
Přednášky53 s. / 3. roč. / pdf
ZACHYCOVÁNÍ ZNALOSTÍ- Proces, v němž jsou zachycovány zkušenosti a myšlenkové pochody experta- Tři důležité kroky:- Použití vhodného nástroje pro získávání zkušeností od experta- Interpretace informací a odvození myšlenkových procesů nebo řešení experta - Využití interpretace k vytvoření pravidel, které reprezentují expertovy myšlenkové pochody nebo řešení problémůDOMÉNOVÝ EXPERT- Specialista v určité problémové oblasti- Efektivní v řešení problémů spadajících do jeho oboru- Nezbytný při vývoji ...
|
|
6,0 |
0x |
|
Základní stavební prvky ontologií
Prezentace44 s. / 3. roč. / pdf
TŘÍDA- Základní konstrukční prvek- Slouží jako předpis pro jedince (nikoliv objekty)- Analogie s třídou z objektového programování- Protégé implicitně obsahuje nejméně jednu základní, zcela obecnou třídu owl:Thing, od níž jsou odvozeny všechny ostatní třídyPRIMITIVNÍ TŘÍDA (PRIMITIVE CLASS)- Výchozí typ třídy- Obsahuje:- Název (musí být zřejmé, jakou část reality reprezentuje)- Popis (vlastnosti, které ji charakterizují)- V přirozeném jazyce se obvykle jedná o podstatné jména- Modeluje se jako n...
|
|
2,3 |
0x |
|
Znalostní management v organizaci
Přednášky17 s. / 3. roč. / pdf
ZNALOSTNÍ MANAGEMENTDef: Shromažďování znalostních aktiv firmy a jejich efektivní využívání pro získání konkurenční výhodyDef: Proces shromažďování kolektivních znalostí společnosti bez ohledu na to, kde jsou uloženy (v databázích, na papíře, v hlavách) a jejich rozdělování tak, aby maximalizovaly přínos firměZNALOSTNÍ MANAGEMENTDef: Oblast zabývající se identifikací, zachycováním, získáváním, sdílením a vyhodnocováním informačních aktiv firmyDef: ZM není o technologii, je o mapování procesů a v...
|
|
1,8 |
0x |
|
Znalostní technologie, management a ontologie
Prezentace27 s. / 3. roč. / pdf
PROČ SE ZABÝVAT ZNALOSTMI- Práce se znalostmi - zefektivnění chodu firmy/organizace- Informační systémy (klasický vývoj SW aplikací) - řízení informačního toku uvnitř firmy- Znalostní systémy (znalostní aplikace) - sdílení znalostí zaměstnanců a z datových zdrojů- Důraz na- Dostupnost- Přesnost- SrozumitelnostZNALOSTNÍ TECHNOLOGIE- SW prostředky, které operují se znalostmi- Řeší, jak znalosti- Získávat- Sdílet- Uchovávat (reprezentovat, modelovat)- Zpracovávat a používat- Předávat- Vytvářet
|
|
1,2 |
0x |
|
Reprezentace znalostí
Prezentace55 s. / 3. roč. / pdf
VÝZNAM REPREZENTACE ZNALOSTÍ- Způsoby uložení explicitních znalostí do bází znalostí- Používají se jazyky pro reprezentaci nebo tzv. reprezentační schémata- Reprezentační schéma - množina konvencí o tom, jak popsat třídu nějakých objektů- Volba způsobu reprezentace ovlivní časovou a prostorovou náročnost při zpracování znalostíREPREZENTACE ZNALOSTÍ V UVAŽOVÁNÍ- Jazyk použitý pro reprezentaci znalostí ovlivňuje typ možného uvažování o reprezentovaných znalostech- Způsoby reprezentace znalostí obe...
|
|
5,4 |
0x |
|
Axiomy, normalizovaná ontologie
Přednášky37 s. / 3. roč. / pdf
DISJUNKTNOST TŘÍD- Třídy dovolují strukturovat problémovou doménu do skupin charakteristických určitými vlastnostmi- Tyto vlastnosti odlišují jednu třídu od druhé (a potažmo i jedince v těchto třídách)- V Protégé neplatí princip UNA - překrývají-li se vlastnosti tříd, chápou se tyto třídy jako ten samý pojem (byť mají jiný název)- Aby nedocházelo k vzájemnému překrytí pojmů, které jsou od sebe navzájem různé, je třeba zavést mezi nimi disjunktnost- Disjunktnost zajistí vzájemnou nerovnost - V ...
|
|
7,5 |
1x |
|
Typy znalostí, typy ontologií
Prezentace56 s. / 3. roč. / pdf
EXPLICITNÍ A TACITNÍ ZNALOSTI- Explicitní znalosti - vyjádřitelné- Tacitní znalosti - těžko přenositelné specifické znalosti, obvykle obtížně vyjádřitelné nebo zachytitelné, např. profesní know-how (chirurg, automechanik)MĚLKÉ A HLUBOKÉ ZNALOSTI- Mělké (povrchové) znalosti - minimální pochopení problémové oblasti- Hluboké znalosti - důkladné pochopení problémové oblasti, vyžaduje studium, trénink, praxi, zkušenosti
|
|
6,9 |
0x |
|
Návrhové vzory
Prezentace45 s. / 3. roč. / pdf
NÁVRHOVÉ VZORY- Ustálená (optimální) řešení standardních situací- Zlepšují kvalitu výsledného řešení a rychlost vývoje aplikace- Více používané/známé v kontextu klasického softwarového inženýrství- Analogická funkce a použití i u znalostních aplikacíNÁVRHOVÉ VZORY- Bude představeno pouze několik vybraných (vhodných pro Protégé)- Cíl - získat širší povědomí o tom, že NV existují a jak je lze využít
|
|
5,1 |
1x |
|
Způsoby inference
Prezentace13 s. / 3. roč. / pdf
Techniky analýzy znalostí, které slouží k odvozování nových poznatků nebo při hledání řešeníStrojově zpracovatelnéLze kombinovat různé přístupyDEDUKCELogické usuzování, při kterém musí závěr plynout z předpokladů (modus ponens, modus tollens).Hledáme závěry plynoucí z faktů, které máme k dispozici.Výroky označme A, BPravidlo: A (předpoklad) => B (závěr)Modus ponensModus tollens
|
|
1,1 |
0x |
|