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Artificial Intelligence I (AI I)
- Dozent/in
- Prof. Dr. Michael Kohlhase
- Angaben
- Vorlesung
Online/Präsenz 4 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 7,5, Sprache Deutsch und Englisch
Zeit und Ort: Di, Mi 16:15 - 17:45, H10
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WPF ME-BA-MG6 3-6
WPF INF-BA-V-KI ab 5
WPF INF-MA ab 1
WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF ME-MA-MG6 1-3
WF CE-BA-TW ab 5
- Inhalt
- Dieser Kurs beschäftigt sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere dem Problemlösen mittels heuristischer Suche, Spiel-KI mittels adverserieller Suche, Constraint-Lösen, Logik und Inferenz, und Automatischen Planen.
Der Nachfolgekurs KI-2 beschäftigt sich dagegen mit statischer KI, insbesondere mit Schliessen unter Unsicherheit und Maschinellem Lernen
Lernziele und Kompetenzen Fach- Lern- bzw. Methodenkompetenz
Wissen: Die Studierenden lernen grundlegende Repräsentationsformalismen und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz kennen.
Anwenden: Die Konzepte werden an Beispielen aus der realen Welt angewandt (Übungsaufgaben).
Analyse: Die Studierenden lernen die über die modellierung in der Maschine menschliche Intelligenzleistungen besser einzuschätzen.
Sozialkompetenz
- Empfohlene Literatur
- Die Vorlesung folgt weitgehend dem Buch
Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 3rd edition, 2009.
Deutsche Ausgabe:
Stuart Russell und Peter Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein Moderner Ansatz. Pearson-Studium, 2004 (Übersetzung der 2. Auflage). ISBN: 978-3-8273-7089-1.
- ECTS-Informationen:
- Title:
- Artificial Intelligence I
- Credits: 7,5
- Contents
- This course covers the Foundations of symbolic Artificial Intelligence (AI) in particular, problem solving by heuristic search, game play via adversarial search, constraint satisfaction, logic and inference, and planning. The companion course KI-2 will cover reasoning under uncertainty and machine learning.
Learning Goals and Competencies Technical, Learning, and Method Competencies
Knowledge: The students learn foundational representations and algorithms in AI.
Application: The concepts learned are applied to examples from the real world (homeworks).
Analysis: By modeling human cognitive abilities, students learn to assess and understand human intelligence better.
Social Competences:
- Literature
- The course is based on
Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 3rd edition, 2009.
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 150, Maximale Teilnehmerzahl: 200
www: http://kwarc.info/courses/ai1/
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2020/2021:
- Künstliche Intelligenz I (KI I)
- Künstliche Intelligenz und Wissensrepräsentation (KI und Wissen)
- Institution: Professur für Wissensrepräsentation und -verarbeitung
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