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System Engineering-Ansicht

Modultyp
Pflichtmodul Wahlbereich
Spezialisierungsbereich Anzahl Semesterwochenstunden CP Angeboten in jedem
V Ü S P Proj. ∑ Anzahl
Umgang mit unsicherem Wissen
0 0 2 0 0 2 4 i. d. R. angeboten in jedem WiSe
Management of Uncertain Knowledge         Berechnung des Workloads
Vorgesehenes Semester ab 1. Semester
Lernziele

  • Probleme und Aufgaben von “Intelligenten Systeme”, bei denen Methoden zum Umgang mit unsicherem Wissen eingesetzt werden müssen, identifizieren können.

  • Die wesentlichen Grundlagen der drei Theorien:

    • Wahrscheinlichkeitstheorie
    • Evidenztheorie nach Dempster und Shafer
    • Fuzzy Set Theorie kennen können.

  • Beipiele zu den drei Theorien an Hand konkreter Problemstellungen erläutern können.

  • Die drei Theorien voneinander abgrenzen können.

  • Alternative Forschungsansätze zum qualitativen Umgang mit unsicherem Wissen kennen und verstehen können.

  • Forschungsorientierte Literaturarbeit leisten können

  • Forschungsarbeiten lesen, verstehen und im Plenum präsentieren können.

Lerninhalte

  • Dimensionen der Unsicherheit in informatischen Anwendungen

  • Vermittlung des Unterschiedes: Vagheit, Unsicherheit, Fuzziness

  • Kalküle zum Umgang mit unsicherem Wissen:

    • Wahrscheinlichkeitstheorie, Bayes-Netze, Anwendungen
    • Evidenz-Theorie nach Dempster und Shafer, Anwendungen
    • Fuzzy Set Logik, Fuzzy –Control, Anwendungen

  • Vergleich der 3 Kalküle (u.a. anhand des Umgangs mit fehlendem Wissen, nichtunterstützendem Wissen, Schließen mit unsicherem Wissen)

  • Umgang mit unsicherem Wissen beim Menschen
Prüfungsformen

I.d.R. mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung, Handout
Dokumente (Skripte, Programme, Literatur, usw.)

  • Shafer: A Mathematical Theory of Evidence
  • Jensen: Bayesian Networks and Decision Graphs
  • Arbeiten von Zadeh und Kruse: Fuzzy Set Theory
  • ca. 10 Fachartikel zum Thema „Umgang mit unsicherem Wissen“
Lehrende: Prof. Dr. K. Schill Verantwortlich: Prof. Dr. K. Schill
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