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Künstliche Intelligenz und Wissensrepräsentation (KI und Wissen)10 ECTS
(englische Bezeichnung: Artificial Intelligence and Knowledge Representation and Reasoning)
(Prüfungsordnungsmodul: Künstliche Intelligenz und Wissensrepräsentation)
Modulverantwortliche/r: Michael Kohlhase
Lehrende:
Christoph Merdes, Jens Kirchner
| Start semester: |
WS 2021/2022 | Duration: |
1 semester | Cycle: |
jährlich (WS) |
| Präsenzzeit: |
120 Std. | Eigenstudium: |
180 Std. | Language: |
Deutsch und Englisch |
Lectures:
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Ethics of Artificial Intelligence (optional)
(Seminar, 2 SWS, Christoph Merdes, single appointment on 10.1.2022, 18:00 - 19:00, Zoom-Meeting; block seminar 28.2.2022-3.3.2022 Mon, Tue, Wed, Thu, 9:00 - 16:00, 00.3 PSG)
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Ethics of Engineering (optional)
(Seminar, 2 SWS, Jens Kirchner et al., Wed, 10:15 - 11:45, EL 4.14)
Inhalt:
Das Modul beschäftigt sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere formale Wissensrepräsentation, Heuristische Suche, Automatisches Planen und Schließen unter Unsicherheit. Die existierende Informatik-Vorlesung (KI-1) wird ergänzt durch eine DH-orientierte Vorlesung oder Hauptseminar, in der die KI-Themen zu Aufgaben und Anwendungen in den DH in Beziehung gesetzt werden. Ebenso werden dezidiert geisteswissenschaftliche Ansätze zu Wissen und Wissensrepräsentation erarbeitet.
Lernziele und Kompetenzen:
- Fachkompetenz
- Wissen
- Die Studierenden kennen grundlegende Repräsentationsformalismen
und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungen
und Methoden in den Digital Humanities.
- Anwenden
- Die Konzepte werden an Beispielen aus der realen Welt angewandt (Übungsaufgaben).
- Analysieren
- Die Konzepte werden an Beispielen aus der realen Welt angewandt (Übungsaufgaben).
- Selbstkompetenz
- Die Studierenden
erweitern eigenständig den Umgang mit komplexen Anwendungen durch Eigenstudium. überwachen eigenständig ihren Arbeitsfortschritt und die Einhaltung vorgegebener Termine. festigen grundlegende Kompetenzen des Selbstmanagements und reflektieren den eigenen Lernprozess.
- Sozialkompetenz
- Die Studierenden
arbeiten in Kleingruppen zusammen um kleine Projekte zu bewältigen. tragen durch kritisches Feedback und Ergebnisdiskussion zum kooperativen und konstruktiven Arbeiten in der Gruppe bei. verbessern die Diskussionskultur, indem sie auf hohem Niveau Inhalte und methodische Zugänge argumentativ vertreten. erlernen den Umgang mit Kritik als Kritisierende und Kritisierte.
Literatur:
Wird auf studon bekanntgegeben und ggf. laufend aktualisiert.
Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Ap-proach. Prentice Hall, 3rd edition, 2009.
Deutsche Ausgabe: Stuart Russell und Peter Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein Moderner Ansatz. Pearson-Studium, 2004 (Überset-zung der 2. Auflage). ISBN: 978-3-8273-7089-1
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Digital Humanities (Master of Arts): 3. Semester
(Po-Vers. 2019w | PhilFak | Digital Humanities (Master of Arts) | Gesamtkonto | Künstliche Intelligenz und Wissenspräsentation | Künstliche Intelligenz und Wissensrepräsentation)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Künstliche Intelligenz und Wissensrepräsentation (Prüfungsnummer: 91751)(englischer Titel: Artificial intelligence and knowledge representation)
- Untertitel: Ethics of Artificial Intelligence
- Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 2.5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 50.0 %
- weitere Erläuterungen:
nach Vorgabe der Dozierenden
- Prüfungssprache: Deutsch oder Englisch
- Erstablegung: WS 2021/2022
| 1. Prüfer: | Christoph Merdes |
Künstliche Intelligenz und Wissensrepräsentation (Prüfungsnummer: 91751)(englischer Titel: Artificial intelligence and knowledge representation)
- Untertitel: Ethics of Engineering
- Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 90, benotet, 2.5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 50.0 %
- Prüfungssprache: Deutsch oder Englisch
- Erstablegung: WS 2021/2022
| 1. Prüfer: | Christoph Merdes |
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