La Web Semántica: Herramientas para la publicación y extracción efectiva de información en la Web

34 ALUMNOS MATRICULADOS
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Imagina que pudieses pedirle a Google que buscase una hora con tu médico especialista. Imagina además que Google reservase automáticamente la hora que más te acomoda. Ese es el objetivo de la Web Semántica, el que tu computador sea capaz de entender lo que le estás pidiendo y ejecute las acciones necesarias (interactuando automáticamente con otros computadores) para conseguir lo que le pides. Para lograr ese objetivo los computadores deben ser capaces de entender a los personas y máquinas que interactúan en el proceso, para lo cual se necesita de una semántica común. Este es el fin del área de investigación de la Web Semántica. Para que la comunicación entre las personas y computadores funcione a nivel semántico se necesitan tres tecnologías clave: un modelo de datos común (RDF) para leer y escribir en el mismo idioma; un lenguaje de consultas para ese modelo de datos (SPARQL) que permita extraer información; y una lógica que opera sobre esos mismos datos (OWL) para poder razonar sobre ellos. Este curso introducirá los conceptos necesarios para entender estas tecnologías clave. Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de entender los conceptos fundamentales de la Web Semántica y sus principales tecnologías, y desarrollar sus propias aplicaciones utilizando las tecnologías de la Web Semántica. Finalmente, los alumnos verán como el objetivo de la Web Semántica no está tan lejos de conseguirse.

Syllabus

Una Introducción a la Web Semántica
La Web Semántica es un conjunto de tecnologías que permiten a las aplicaciones entenderse entre ellas. Un ejemplo de esto es el poder decirle a nuestra agenda que reserve una hora con un médico especialista y que la acomode en nuestro calendario de forma automática, sin que nosotros tengamos que intervenir. Al final de este curso el alumno será capaz de utilizar tecnologías de la Web Semántica para lograr ese objetivo, logrando que sus propias aplicaciones puedan interpretar automáticamente el contenido de una página web, hacer que sus aplicaciones se entiendan entre ellas o que esas mismas aplicaciones razonen automáticamente acerca de los datos que ellas generan. Al finalizar este módulo los alumnos serán capaces de desarrollar páginas web cuyos contenidos sean entendidos por los grandes jugadores de Internet: Google, Bing, Yahoo y Yandex.

El vocabulario RDFS
Al finalizar este módulo el alumno será capaz de describir los datos a los cuales accede su aplicación, de tal forma que ésta aplicación será capaz de razonar acerca de los datos que maneja. Es decir; la aplicación del alumno será capaz de identificar automáticamente si un dato representa a una persona o a un auto a partir de las descripciones existentes en esos datos. Para lograr este objetivo, el módulo introducirá a los alumnos el vocabulario RDFS, clave en el razonamiento automático sobre datos en la Web Semántica.

El lenguaje de consulta SPARQL 1.0
En este módulo el alumno será capaz de utilizar los operadores principales del lenguaje de consulta SPARQL para acceder a datos almacenados en la Web. Multitud de organizaciones (desde la fundación Wikipedia a Best Buy) hacen accesibles sus datos en la web a través del lenguaje SPARQL (y los llamados SPARQL endpoints). Al finalizar este módulo los alumnos sabrán cómo acceder a esos datos utilizando SPARQL desde sus aplicaciones.

El lenguaje OWL para especificar ontologías
Utilizando el Web Ontology Language (OWL), presentado en este módulo, las aplicaciones desarrolladas por el alumno serán capaces de utilizar mecanismos de razonamiento automático. Para esto el lenguaje OWL provee de un vocabulario que permite describir desde relaciones transitivas a relaciones existenciales entre los datos y así generar nuevo conocimiento a partir de los ya existentes de forma automática.

El lenguaje de consulta SPARQL 1.1
SPARQL 1.1 es la última versión del lenguaje de consulta para acceder a datos almacenados en la Web. En este módulo el alumno trabajará con los nuevos operadores que ofrece esta versión del lenguaje de consulta, en concreto con los operadores de razonamiento, agregados y acceso a múltiples SPARQL endpoints desde una misma consulta. Así, el alumno será capaz al finalizar el módulo de proveer aplicaciones de datos mucho más ricas.

Traducción de datos a RDF utilizando la noción de direct-mapping
En este módulo el alumno aplicará las tecnologías para traducir datos relacionales a RDF, y así hacer esos datos accesibles a una mayor cantidad de aplicaciones externas. Existen dos tecnologías para realizar esta traducción, RDB to RDF Mapping Language (R2RML) y Direct Mapping. El alumno verá los conceptos asociados a ambas tecnologías y aplicará el Direct Mapping para traducir una base de datos relacional a RDF.

Aplicaciones de la Web Semántica
Existen muchas aplicaciones exitosas de las tecnologías de la Web Semántica en el mundo real. El alumno verá dos de ellas en este módulo: una aplicación en la cual se accede a datos biológicos como son datos del genoma humano, del ratón o publicaciones científicas y se transforman a RDF para así facilitar el descubrimiento de nueva información (Bio2RDF). La segunda aplicación de tecnologías de la Web Semántica modela datos sobre leyes chilenas en RDF, proveyendo un acceso fácil a esos datos legislativos.

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  • 09-10-2017FECHA INICIO
  • Pontificia Universidad Católica de Chile
  • Carlos Buil Aranda and Marcelo Arenas

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