Předmět je základní jednotka výuky, jejímž prostřednictvím si student osvojí ucelenou část souboru znalostí a dovedností, potřebnou pro zvládnutí studijního oboru/specializace. Za věcný obsah předmětu zodpovídá garant předmětu. Časovou náročnost předmětu zhruba vyjadřuje atribut předmětu rozsah kontaktní výuky. Například rozsah = 2+2  značí, že předmět bude mít týdně dvě hodiny přednášek a dvě hodiny cvičení týdně. Na závěr semestru musí vyučující provést vyhodnocení, nakolik si ten který student osvojil poznatky a dovednosti, kterých měl během výuky nabýt. Jakým způsobem toto hodnocení vyučující provedou určuje atribut způsob zakončení. U předmětu lze definovat, že předmět je zakončen pouze zápočtem(Z), klasifikovaným zápočtem(KZ), pouze zkouškou(ZK), nebo zápočtem a zkouškou(Z,ZK). Náročnost úspěšného absolvování předmětu je vyjádřena ECTS kreditními body. Výuka předmětu probíhá během semestru. Opakovaně se předmět vyučuje vždy v zimním(Z), nebo v letním(L) semestru každého akademického roku. Výjimečně může předmět být nabízen studentům v obou semestrech(Z,L). Za organizační zajištění výuky zodpovídá přiřazená katedra, která zejména vytvoří časový rozvrh předmětu a zajistí pro předmět vyučující. Někteří přednáší a zkouší, jiní vedou cvičení a udělují zápočty.
Obsahová náplň a další organizační informace, týkající se předmětu je popsána pomocí různých popisných textů(anotace, týdenní osnova, literatura, apod.)
$DODATEK_POPIS

Anotace:
The students will learn the most recent concepts and technologies of the Semantic Web. The course will provide an overview of the Semantic Web technologies, methods and best practices for modelling, integration, publishing, querying and consumption of semantic data. The students will also gain skills in creation of knowledge graphs and their systematic quality assurance.

Osnovy přednášek:

1.		Key Semantic Web principles and the Semantic Web technology stack.
2.		Data models for knowledge representation.
3.		Modeling ontologies using Semantic Web languages.
4.		Querying semantic data.
5.		Prominent ontological models and their use.
6.		Linked Data principles.
7.		Methods and techonologies for Linked Data publishing.
8.		Web Annotations.
9.		(2) Semantic knowledge graphs: creation and use of knowledge graphs.
10.		Methods for integration and fusion of semantic data.
11.		Data quality assurance for the Semantic Web.
12.		Machine-readable descriptions of semantic datasets (data

catalogs).

Osnovy cvičení:

1.		Introduction, basic Semantic Web principles and technologies.
2.		Ontologies.
3.		Querying RDF data (SPARQL).
4.		Data integration and Linked Data.
5.		Data quality assurance (SHACL).
6.		Web annotation mechanisms (microformats, microdata, RDFa).

Literatura:

1.		Hitzler, P. - Krotzsch, M. - Rudolph, S. : Foundations of Semantic Web Technologies. Chapman and Hall/CRC, 2009. ISBN 978-1420090505.
2.		Wood, D. - Zaidman, M. - Ruth, L. - Hausenblas, M. : Linked Data - Structured Data on the Web. Manning Publications, 2013. ISBN 9781617290398.
3.		Pan, Z. P. - Vetere, G. - Gomez-Perez, J. M. - Wu, H. : Exploiting Linked Data and Knowledge Graphs in Large Organisations. Springer, 2017. ISBN 9783319456522.
4.		Antoniou, G. - Groth, P. - van Harmelen, F. - Hoekstra, R. : A Semantic Web Primer. MIT Press, 2012. ISBN 0262018284.

Požadavky:
Basic knowledge of algorithmics, Web technologies, HTTP, HTML, XML, URI, programming skills (e.g. Java), graph theory.

Informace o předmětu a výukové materiály naleznete na https://courses.fit.cvut.cz/NI-SWE/

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr NIE-DBE.2023 Digital Business Engineering PV 1 NIE-SI.21 Software Engineering 2021 V Není NIE-TI.21 Computer Science 2021 V Není NIE-DBE.2023 Digital Business Engineering V Není NIE-NPVS.21 Design and Programming of Embedded Systems 2021 V Není NIE-PSS.21 Computer Systems and Networks 2021 V Není NIE-PB.21 Computer Security 2021 V Není