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Dieser Eintrag ist aus dem Wintersemester 2018/19 und möglicherweise veraltet. Ein aktuelles Äquivalent finden Sie hier.

CS 592 — Künstliche Intelligenz
(engl. Artificial Intelligence)

Niveaustufe, Verpflichtungsgrad	Vertiefungsmodul, abhängig vom importierenden Studiengang
Lehr- und Lernformen, Arbeitsaufwand	Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS), 180 Stunden (60 Std. Präsenzzeit, 120 Std. Selbststudium)
Leistungspunkte, Voraussetzungen zum Erwerb	6 LP Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben und mündliche Präsentation der Lösung von mindestens zwei der Übungsaufgaben. Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung oder Klausur
Sprache, Benotung	Deutsch, Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Informatik.
Exportfach, Ursprung	Informatik, M.Sc. Informatik
Dauer des Moduls, Häufigkeit	Ein Semester, Jedes zweite Wintersemester
Modulverantwortliche(r)	Prof. Dr. Alfred Ultsch

Inhalt

Programmieren in Prolog/ Prädikatenlogik /Constraints
Wissen, Wissensrepräsentation, Inferenz
Struktur wissensbasierter Systeme
Wahrscheinlichkeitsbasiertes Schließen
DS und Fuzzy Inferenz
Knowledge Engineering und maschinelles Lernen
Nichtklassische Logiken
Praxis der wissensbasierten Systeme /Agentensystem

Qualifikationsziele

Die Studierenden sollen

Fertigkeiten und Kenntnis der wichtigsten KI-Methoden und deren Anwendung in der Praxis kennenlernen,
wissensbasierter Inferenzsysteme in Prädikatenlogik (Prolog) erstellen können,
Wissensrepräsentationsformen verwenden können,
über Kenntnisse von Problemlösungs-, Such- und Planungsalgorithmen verfügen,
einen Überblick über gebräuchliche Methoden des Schätzen: Bayes, Demster/Shafer, Fuzzy Inferenz besitzen,
Methoden des Wissenserwerbs aus dem Bereich des maschinellen Lernen und Knowledge Engineering kennen,
einen Einblick in nicht-klassische Logiken besitzen,
wissenschaftlicher Arbeitsweisen einüben (Erkennen, Formulieren, Lösen von Problemen, Schulung des Abstraktionsvermögens),
mündliche Kommunikationsfähigkeit in den Übungen durch Einüben der freien Rede vor einem Publikum trainieren.

Voraussetzungen

Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen aus den Basismodulen zur Informatik und Knowledge Discovery.

Literatur

W.F. Clocksin, C.S. Mellish: Programming in Prolog, Springer, 2003.
S. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2002.

Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2018/19 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:

Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.

Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.