Web Based Systems
1. |
Subject title |
Web Based Systems Веб базирани системи |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
2. |
Code |
F23L3W079 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
3. |
Study program |
Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Информатичка едукација, Software engineering and information systems, Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Software engineering and information systems, Стручни студии за програмирање, Стручни студии за програмирање, Software Engineering, Cloud Computing, |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
4. |
Organizer of the study program (unit, institute, department, division) |
Faculty of Information Sciences and Computer Engineering |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
5. |
Study cycle (first, second, third) |
Прв циклус |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
6. |
Academic year / semester 4 / Зимски |
7. Number of ECTS credits 6.0 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
8. |
Instructor |
проф. д-р Димитар Трајанов ворн. проф. д-р Милош Јовановиќ |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
9. |
Prerequisites for enrollment |
Алгоритми и податочни структури или Примена на алгоритми и податочни структури |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
10. |
Subject goals and competencies: Introduction and use of Semantic Web, Linked Data, and Knowledge Graph technologies. Students will learn to develop intelligent applications based on knowledge graphs and to find and use open data sets.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
11. |
Subject content: Lectures: 1. Semantic Web 2. Basic protocols and standards in Semantic Web (RDF, RDFS, OWL) 3. Development of ontologies (Analysis, reuse, Design, Meta data, knowledge base) 4. Open data 5. Related Data 6. Schema.org as a concept for global communication. 7. Using Big Data Sets (DBPedia) 8. Knowledge graphs 9. Creating knowledge graphs from textual data 10. Machine learning with graphs 11. Graph-neural networks 12. Graph neural networks in knowledge graphs 13. Intelligent applications based on data and visualization of knowledge graphs Exercises: 1. Describing web documents with RDF 2. RDF Schema 3. Libraries for working with RDF data 4. Query language for RDF data: SPARQL 5. Web Ontologies Language: OWL 6. Development of ontologies 7. Introduction to the concept of linked data and knowledge graphs 8. Consuming linked data and knowledge graphs 9. Creating linked data and knowledge graphs 10. RDF databases and RDF datasets 11. Publishing related data and knowledge graphs 12. Statistical and machine analysis of knowledge graphs 13. Intelligent applications based on data and visualization of knowledge graphs (exercises) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
12. |
Learning methods: Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации). |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
13. |
Total available time fund |
6.0 ECTS x 30 hours = 180 hours |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
14. |
Time distribution |
30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 hours
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
15. |
Forms of teaching activities |
15.1. |
Lectures - theoretical teaching |
30 hours |
|||||||||||||||||||||||||||||||
15.2. |
Exercises (laboratory, classroom), seminars, team work |
45 hours |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
16. |
Other forms of activities |
16.1. |
Project tasks |
15 hours
|
|||||||||||||||||||||||||||||||
16.2. |
Independent tasks |
15 hours |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
16.3. |
Homework |
75 hours |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
17. |
Grading method |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
17.1. |
Tests |
0 points |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
17.2. |
Seminar work / project (presentation: written and oral) |
15 points |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
17.3. |
Activities and learning |
15 points |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
17.4. |
Final exam |
65 points |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
18. |
Grading criteria (points / grade) |
up to 50 points |
5 (five) (F) |
||||||||||||||||||||||||||||||||
from 51 to 60 points |
6 (six) (E) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
from 61 to 70 points |
7 (seven) (D) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
from 71 to 80 points |
8 (eight) (C) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
from 81 to 90 points |
9 (nine) (B) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
from 91 to 100 points |
10 (ten) (A) |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
19. |
Condition for signature and taking final exam |
реализирани активности 15.1 и 15.2 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
20. |
Language of instruction |
македонски и англиски |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
|
21. |
Quality assurance method |
механизам на интерна евалуација и анкети
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
22. |
Literature |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
22.1. |
Mandatory literature |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
22.2. |
Additional literature |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
