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#40531 / #3

SS 2017 - SoSe 2022

Deutsch

Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen

6

Albayrak, Sahin

benotet

Portfolioprüfung

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34351600 FG Künstliche Intelligenz

Keine Angabe

Kontakt


TEL 14

Fricke, Stefan

dai-labor-lehre@lists.tu-berlin.de

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:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWSVZ
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und AnwendungenVL3435 L 701WiSeDeutsch2
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und AnwendungenUE3435 L 701WiSeDeutsch2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.06.0h90.0h
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:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache

Deutsch

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
(Lernprozessevaluation) Beteiligung an den Übungen inkl. Hausaufgaben20schriftlich8 Stunden
(Punktuelle Leistungsabfrage) Schriftlicher Test "Probabilistische KI"40schriftlich75 Minuten
(Punktuelle Leistungsabfrage) Schriftlicher Test "Symbolische KI"40schriftlich75 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

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

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


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

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