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Titel (englisch)

Pflicht/Wahl

Erklärung

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Turnus

Dauer

Form

Prüfung

Anforderungen

Lernziele

• Die grundlegenden Verfahren, Methoden und Ansätze der Künstlichen Intelligenz praktisch anwenden können
• Fachliche Kompetenz insbesonders, aber nicht ausschließlich, in den Gebieten Suche, Logik, Planen, Maschinelles Lernen
• Die Terminologie des Fachgebietes beherrschen
• Die einzelnen Methoden/Ansätzen der KI in den Gesamtkontext einordnen können
• Das Fachgebiete(oder Teile des Fachgebietes) im Kontext zu anderen Disziplinen einordnen können
• Grundlegende Verfahren auf einzelne konkrete Aufgabensituationen übertragen und diese lösen können

Lerninhalte

1. Die Modellierung von intelligenten Systemen als “rationale Agenten”

2. Problemlösen durch Suche

   • heuristische Suche, Constraint-basierte Suche, optimierende Suche

3. Problemlösen durch Logik-basierte Repräsentations- und Schlussfolgerungssysteme (symbolische Wissensrepraesentation)

   • Aussagenlogik- und Prädikatenlogik-basierte WR + Ontologien (Beschreibungslogiken)

   • kurze Diskussion von common-sense reasoning (Frame, Qualification, & Ramification problem)

   • Aktionsplanung

4. Probabilistisches Problemlösen

   • Bayesnetze (Inferenz und Lernen)

   • Markoventscheidungsprozesse

5. Problemlösen mit Hilfe von maschinellem Lernen

Lehrveranstaltung(en):

• 03-IMAP-AI Fundamentals of Artificial Intelligence

Quellen

Sprache

Bemerkung

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