Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Grunnleggende om kunnskapsrepresentasjon og ontologiringeniorering
Hvorfor ontologiringeniorering er viktig innen AI og bedriftsarkitektur
- Den økende betydningen av semantiske teknologier, kunnskapsgrafer og enterprise AI-systemer
- Forståelse for forskjeller mellom ontologier, taksonomier og kontrollerte ordbøker
- W3C-standarder: RDF, OWL, RDFS, SKOS — det semantiske webbstakken
- Virksomhetsapplikasjoner: helseontologier (SNOMED CT), fremstilling, forsvar, autonome systemer og offentlig forvaltning
Kjente ontologibegreper og terminologi
- Klasser, egenskaper, individer og datatyper innen formelle ontologier
- Tvangsmekanismer, aksiomer og logikkbasert resonnement
- Topp-nivå ontologier: BFO, DOLCE, UFO, og domenespesifikke grunnlag
- Domainspesifikke ontologidesign: bilindustri, helsevesen, luftfart og finans
Cameo Concept Modeler — Kjennetegn og beste praksis
Introduksjon til Cameo Concept Modeler
- Emerging Markets Suite-økosystemet og verktøyplassering for ontologidesign
- Bruker-grensesnitt: arbeidsområde, palett, diagramtyper og egenskaps-inspektører
- Installasjon, lisensiering og miljøkonfigurasjon for enterprise-implementeringer
Definering av ontologistrukturer og relasjoner
- Lages opprettelse og hierarkihåndtering med sub-/superklass-resonnering
- Objektegenskaper: relasjoner, sub-egenskaper og relasjonstvang
- Dataegenskaper: attributter, datatyper og domene/rekkeviddebegrensninger
- Lage domenedokumenter ved bruk av konseptuelle skjemaer og diagramtyper
Designmønstre for ontologier i Cameo Concept Modeler
- Standard designmønstre for ontologier: partonomy, hierarki, rolle og tidsmønstre
- Gjenbrukbar mønstre-bibliotek: kartlegging mellom domenedokumenter og etablerte mønstre
- Mønsterbasert ontologisk forfatterskap for vanlige enterprisebrukstilfeller
- Mønsteranti-mønstre: vanlige modelleringsfeil og hvordan man unngår dem
Konstruksjon av kunnskapsgrafer og semantisk modellering
Lage kunnskapsgrafer fra ontologimodeller
- Konvertering av konseptuelle modeller til RDF-representasjoner og graph-databaser
- Ontologidrevet dataintegrering: harmonisering av heterogene datakilder
- Entitet-relasjonsmodellering koblet til kunnskapsgraf-skjemaer
- Importering og kartlegging av eksisterende datamodeller inn i Cameo Concept Modeler-arbeidsflyter
Avanserte semantiske modelleringsteknikker
- Flerdimensjonale ontologier og kryss-domene modellering
- Ontologifølgende strategi for enterprise-skala prosjekter
- Versjonskontroll og endringshåndtering av evolving ontologier
- Ontologiprofilering: generering av EL, RL og QL sub-ontologier for interoperabilitet
OWL-representasjon, resonnementmaskiner og validering
Eksportering og arbeid med OWL-representasjoner
- OWL 2-profilvalg: EL, QL, RL og DL — når du skal bruke hvilken
- Eksportering fra Cameo Concept Modeler til OWL/XML, Turtle og RDF/XML-format
- Importering av eksisterende OWL-ontologier inn i Cameo Concept Modeler for redigering og visualisering
- Kartlegging og oversetting mellom ulike ontologirepresentasjoner
Resonnering og logisk konsekvens
- Tableau og automatiserte resonnementmaskiner: HermiT, Pellet og FaCT++ integrasjon
- Owl reasoner-konfigurasjon innen Cameo Concept Modeler-arbeidsflyter
- Oppdagelse, klassifisering og feilsøking av inkonsistenser i ontologimodeller
- Opprettelse og validering av resoneringsaksiomer for domenespesifikke logikkregler
Metoder for testing og validering av ontologier
- Automatiserte valideringspipeliner for ontologisk integritet og logisk sunnhet
- Manuell teststrategi: instanssjekk, mønstervalidering og ekspertgjennomgang
- Kvalitetsmetrikker: strukturell koherens, aksiomatisk dekning og kryss-domene-alignement
Ontologier i bedriftsarkitektur og systemingeniørfag (MBSE)
Ontologidrevet bedriftsarkitekturmodellering
- Fusion av domeneontologier med bedriftsarkitekturrammeverk (TOGAF, Zachman)
- Forretningskapabilitetsmodellering med formelle ontologirepresentasjoner
- Kobling av strategiske mål, forretningsprosesser og informasjon-artefakter gjennom ontologimodeller
- Enterprise kunnskapsbase-arkitektur for besluttsstøttesystemer
Ontologier i MBSE-arbeidsflyter med Cameo SysML og PTC Creo Model Center
- Integrering av ontologimodeller med SysML-diagrammer og krav-modeller
- Ontologidrevet systemkrav-sporsel og verifikasjonsarbeidsflyter
- Modellanalyse med Cameo Concept Modeler og Cameo SysML for systemingeniørfag
- Kravspesifikasjon ved hjelp av formelle konseptuelle modeller og ontologibakket validering
Protégé og Magic Studio-integrasjon
- Interoperabilitet mellom Cameo Concept Modeler og Stanford Protégé
- Protégé-arbeidsflyter for ontologiforfatterskap, reasoner-integrasjon og plugin-økosystem
- Magic Studio-integrasjon for tverr-verktøy ontologihåndtering og samarbeidende forfatterskap
- Verktøykjede-koordinering: Cameo + Protégé + Magic Studio for end-to-end ontologiringeniorering
Modul 6: Ontologidrevet AI-klarhet og intelligente systemer
Strukturert kunnskap for AI og store språkmodeller
- Ontologibakket kunnskapsgrafer som hentings-augmentert generasjon (RAG) pipeliner for LLMs
- Domainspesifikke ontologier for å redusere hallusiinasjonsrisiko og gi grounding til generative AI-systemer
- Semantisk søk og informasjonsutlevering ved bruk av ontologienablert indeksering
- Integrasjon av vektordatabaser: hybrid kunnskapsgraf + embedding-arkitekturer
Ontologier i machine learning-pipeliner
- Feature engineering fra ontologiske skjemaer for overvåket læring
- Ontologidrevet datamerkering og skjema-drevet overvåket datapipeline
- Kunnskapsgraf-embeddings: node2vec, TransE og integrering av graph neural networks
- Ontologier for automatisk ML pipeline-koordinering og metadata-håndtering
AI-klar arkitektur og MLOps for kunnskapssentriske systemer
- Bygging av AI-klare data-arkitekturer med formaliserte domenekunnskap-lag
- Ontologi-versjonering, governance og kontinuerlig integrasjon for kunnskapsgrafer
- MLOps-integrasjon: overvåking av ontologidrevne modeller i produksjonspipeliner
- Automatisk ontologiutvikling: overvåking av domene-skift og triggering av oppdateringer
Avansert ontologiringeniorering og governance
Enterprise ontologigovernance og livssyklushåndtering
- Ontologigovernance-rammeverk: stewardship, godkjenningsarbeidsflyter og publiseringskanaler
- Stakeholder-samarbeid: felles ontologi-rom og multi-forfatter redigeringsarbeidsflyter
- Ontologidokumentasjon og endringslogger for revisjon
- Ontologisk monetisering og enterprise kunnskapsmarked strategi
Interoperabilitet og tverr-plattform ontologi-arbeidsflyter
- SKOS-vokabularer og kontrollert terminologi-håndtering for enterprise glossaries
- Linked Open Data (LOD)-prinsipper for ekstern ontologi-alignement (DBpedia, Wikidata, Schema.org)
- SPARQL-basert ontologisøking og kunnskapsgraf-utforskning
- Graph database backends: Neo4j, Amazon Neptune og RDF triple stores koblet til ontologimodeller
Komplekse ontologi-scenarier og bransjeapplikasjoner
- Luftfart og forsvar: MIL-STD ontologier og system-of-systems modellering
- Helsevesen: kliniske ontologier, FHIR-integrasjon og diagnostiske besluttsstøttemodeller
- Forforsyningskjede og fremstilling: bransjeontologistandarder og IoT kunnskapsgrafer
- Finans: risikontologier, regulatorisk rapportering og compliance kunnskapsgrafer
Hånd-på Capstone-prosjekt — Enterprise ontologi-løsning
End-to-end ontologiringeniorering utfordring
- Scenario-basert prosjekt: definering av en domeneontologi for et realistisk enterprise tilfelle
- Klassehierarkidesign, egenskapsdefinisjon og tvangs-aksiomer ved hjelp av Cameo Concept Modeler
- Eksportering til OWL og validering gjennom automatiserte resonnementmaskiner
- Integrasjon med Protégé for samarbeidende redigering og utvidet validering
- Bygging av en kunnskapsgraf-representasjon og kobling til en RDF-butikk
- Presentasjon av ontologien med arkitektoniske begrunnelser, governance-planer og AI-klarhet-strategi
Bransjetrender, karriereveier og profesjonell utvikling
Oppkommende trender innen ontologiringeniorering og semantisk AI
- Generative AI møter kunnskapsgrafer: hybride tilnærminger for neste generasjon intelligente systemer
- Ontologiutvikling i LLM-æraen: når du skal bruke ontologier vs. når vector embeddings er tilstrekkelig
- Standardutvikling: nye W3C working groups, OWL 2.3-utviklinger og SKOS-fremgang
- Industry 4.0 og digitale speil: ontologier som driver industriell IoT og sanntidsmodellering
- Flermodale kunnskapsrepresentasjoner: kombinasjon av tekst, graf og neural network-tilnærminger
Profesjonell utvikling og sertifiseringsveier
- Komplementære ferdigheter: RDF/SPARQL, Python ontologiverktøy (RDFLib, PyJena), Neo4j og graph-algoritmer
- MBSE-sertifikater: INCOSE-sertifiseringsveier og SysML-profiens
- Enterprise-arkitektur-kredensialer: TOGAF-sertifisering og ArchiMate-modellering
- Bygging av et ontologiringeniorering-portfolio: offentlige kunnskapsgrafer, ontologiske bidrag og case studies
- Bidra til open-source ontologier og W3C RDF/OWL-økosystemet
Krav
Det er ingen spesifikke krav for å delta på dette kurset.
Målgruppe:
- Systemingeniører som arbeider med arkitekturomodellering og systemdesign.
- Praktikere innen Modellbasert systemingeniørfag (MBSE).
24 Timer
Referanser (2)
Instruktørens kunnskap, engasjement og kontakt
Adam Kuklewski - GE Medical Systems Polska
Kurs - Technical Architecture and Patterns
Maskinoversatt
Den direkte korrelasjonen med vårt arbeidsemne i eksemplene
Gabriel Gutierrez - ARGOTEC S.r.l.
Kurs - Systems Modelling with SysML
Maskinoversatt
