| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Informatik 2019W |
| Ziele |
Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence, AI). Vermittlung eines Verständnisses für die Geschichte des Gebiets sowie grundlegende Modelle, Techniken und Algorithmen der AI.
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| Lehrinhalte |
Definitionen der AI. Problemlösen als Suchprozess: Suchalgorithmen (uninformierte
und heuristische), heuristische Suche in Spielen. Wissensrepräsentation und logisches Schlussfolgern: Schließen in Aussagen- und Prädikatenlogik. Schlussfolgern mit unsicherem Wissen: Wissensrepräsentation und Inferenz in Bayesschen Netzen. Maschinelles Lernen: induktives Konzeptlernen, Reinforcement Learning. Grundlagen der Computerwahrnehmung.
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| Beurteilungskriterien |
Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters
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| Abhaltungssprache |
Englisch |
| Literatur |
Pdf-Versionen der in der Vorlesung verwendeten Powerpoint-Slides werden regelmäßig via KUSSS zur Verfügung gestellt.
Empfohlene Literatur (wird bei regelmäßigem Vorlesungsbesuch nicht benötigt):
Russell, S.J. and Norvig, P. (2000). Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd. Edition). Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Äquivalenzen |
ist gemeinsam mit INBIPUEAINT: UE Artificial Intelligence (1,5 ECTS)
äquivalent zu
INMWAKVKINT: KV Künstliche Intelligenz (3 ECTS)
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