Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen

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Anzeigesprache

Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen

6 LP

Deutsch

#40531 / #3

Seit SS 2017

Fakultät IV

TEL 14

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34351600 FG Künstliche Intelligenz

Albayrak, Sahin

Fricke, Stefan

lehre@lists.dai-labor.de

https://www.aot.tu-berlin.de/

POS-Nummer PORD-Nummer Modultitel
22600 7789 Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen

Lernergebnisse

- Kenntnis der grundlegenden Formalismen und Methoden der künstlichen Intelligenz - praktische Erfahrung mit Methoden der künstlichen Intelligenz - Kenntnis industriell und wirtschaftlich relevanter Anwendungsgebiete Die Studierenden sind in der Lage, die Leistungsfägkeit der besprochenen Methoden einzuschätzen und sie auf Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich einzusetzen.

Lehrinhalte

* Grundlegende Problemstellungen: Suchprobleme, Constraint Satisfaction Problems, Planungsprobleme * Problemlösen durch Suche: Suchbäume, Heuristiken, lokale Suche, Constraintpropagierung, Alpha-Beta-Suche * Planen: STRIPS-Formalismus, Vorwärts- und Rückwärtsverkettung, Partial Order Planning * Grundlagen der Entscheidungstheorie * Probabilistische Entscheidungsprobleme: Banditen, Monte Carlo Tree Search, Spiele, Markov Entscheidungsprozesse * Dynamisches Programmieren, Reinforcement Learning

Modulbestandteile

Pflicht:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus Sprache SWS
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen VL 3435 L 701 WS Deutsch 2
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen UE 3435 L 701 WS Deutsch 2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen (VL):

Aufwandbeschreibung Multiplikator Stunden Gesamt
Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0h
Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h
60.0h(~2 LP)

Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen (UE):

Aufwandbeschreibung Multiplikator Stunden Gesamt
Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0h
Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0h
120.0h(~4 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Vorlesung: Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes. Übung: Vertiefung und Erläuterung des Stoffes an Beispielen. Bearbeitung von Übungsaufgaben in Kleingruppen.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in Mathematik (Lineare Algebra, Analysis, Stochastik) und Informatik (Logik, Datenstrukturen (insbesondere Bäume), Grundlagen der Komplexitätstheorie). Im Bachelor-Studiengang Informatik werden diese in den Vorlesungen MPGI 1-2, TheGI 2-3, Lineare Algebra für Ingenieure, Analysis I + II für Ingenieure und Stochastik für Informatiker vermittelt. Im Bachelor-Studiengang Technische Informatik können diese durch die Vorlesungen MPGI 1-2, TheGI für TI, Lineare Algebra für Ingenieure und Analysis I + II für Ingenieure ersetzt werden.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Keine Angabe

Abschluss des Moduls

Benotung:

benotet

Prüfungsform:

Portfolioprüfung

Sprache:

Deutsch

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Prüfungselemente

Name Punkte Kategorie Dauer/Umfang
(Lernprozessevaluation) Beteiligung an den Übungen inkl. Hausaufgaben 20 schriftlich 8 Stunden
(Punktuelle Leistungsabfrage) Schriftlicher Test "Probabilistische KI" 40 schriftlich 75 Minuten
(Punktuelle Leistungsabfrage) Schriftlicher Test "Symbolische KI" 40 schriftlich 75 Minuten

Notenschlüssel

Dieses Prüfung verwendet einen eigenen Notenschlüssel (siehe Prüfungsformbeschreibung).

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

Dauer des Moduls

Dieses Modul kann in einem Semester abgeschlossen werden.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Die Registrierung erfolgt über die ISIS-Kursseite. Außerdem müssen Sie die Prüfung über SAP/Qispos oder das Prüfungsamt (Portfolioprüfung, Prüfungszeitraum = Wintersemester) anmelden.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:
Die Folien zur Lehrveranstaltung werden in ISIS zur Verfügung gestellt.

Literatur

Empfohlene Literatur
S. Russell, P. Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, 2003, Second Edition - auch auf Deutsch erhältlich: Künstliche Intelligenz. Ein moderner Ansatz

Zugeordnete Studiengänge

Zurzeit wird die Datenstruktur umgestellt. Aus technischen Gründen wird die Verwendung des Moduls während des Umstellungsprozesses in zwei Listen angezeigt.

Dieses Modul wird auf folgenden Modullisten verwendet:

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Dieses Modul wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Das Modul wird von 2 Lehrstühlen (MPI Intelligent Systems / Toussaint und AOT / Fricke) durchgeführt.