Moses - Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen

Anzeigesprache

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Modul / Version:
#40531 / #4

Gültigkeit:
Seit WiSe 2022/23

Standard-Anzeigesprache:
Deutsch

Titel des Moduls:
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen

Leistungspunkte:
6

Modulverantwortliche*r:
Albayrak, Sahin

Benotung:
benotet

Prüfungsform:
Portfolioprüfung

Zugehörigkeit

Fakultät:
Fakultät IV

Institut:
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet:
34351600 FG Künstliche Intelligenz

Prüfungsausschuss:
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat:
TEL 14

Ansprechpartner*in:
Fricke, Stefan

E-Mail-Adresse:
dai-labor-lehre@lists.tu-berlin.de

Webseite:

https://isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=25520

Lernergebnisse

- Absolventen dieses Moduls kennen industriell und wirtschaftlich relevante Anwendungsgebiete für die Methoden der symbolischen künstlichen Intelligenz. - Sie können die erlernten Methoden zum Lösen typischer Probleme einsetzen. - Sie sind in der Lage, die Leistungsfägkeit der besprochenen Verfahren einzuschätzen und sie auf neuartige Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich anzuwenden.

Lehrinhalte

* Problemlösen durch Suche: Suchbäume, Suchbaumverfahren, lokale Suche, Constraintpropagierung, Alpha-Beta-Suche * Planung: STRIPS, Vorwärts- und Rückwärtsplanung, Partial Order Planning, Graphplan * Wissensbasierte Systeme: Wissensrepräsentation, maschinelle Beweisverfahren, nichtmonotones Schließen * Einführung in maschinelles Lernen (kein Schwerpunkt dieses Moduls): vom Perzeptron zum Deep Learning

Modulbestandteile

Pflicht:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	VZ
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen	VL	3435 L701	WiSe	Keine Angabe	2
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen	UE	3435 L701	WiSe	Keine Angabe	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: Lehrvideos in Verbindung mit Flipped Classroom Übung: Vertiefung des Stoffes an Beispielen in Gruppenarbeit. Bearbeitung von Übungsaufgaben in Kleingruppen (Hausarbeit)

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in Informatik (Logik, Datenstrukturen (insbesondere Bäume), Grundlagen der Komplexitätstheorie).

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

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Lernprozessevaluation) Hausaufgaben	40	schriftlich	4 - 6 Aufgabenblätter mit 2-3 Wochen Bearbeitungszeit
(Punktuelle Leistungsabfrage) Schriftlicher Test 1	30	schriftlich	60 Minuten
(Punktuelle Leistungsabfrage) Schriftlicher Test 2	30	schriftlich	60 Minuten

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	95.0pt	90.0pt	85.0pt	80.0pt	75.0pt	70.0pt	65.0pt	60.0pt	55.0pt	50.0pt

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 Anmeldung zur Lehrveranstaltung erfolgt über die ISIS-Seite. Dies ersetzt nicht die Prüfungsanmeldung beim Prüfungsamt, bzw. in QISPOS.

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

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Biomedizinische Technik (M. Sc.)	1	5	WiSe 2022/23	SoSe 2024
Computational Engineering Science (Informationstechnik im Maschinenwesen) (M. Sc.)	1	5	WiSe 2022/23	SoSe 2024
Human Factors (M. Sc.)	2	2	SoSe 2024	SoSe 2024
Informatik (B. Sc.)	1	4	WiSe 2022/23	SoSe 2024
Naturwissenschaften in der Informationsgesellschaft (B. Sc.)	3	12	WiSe 2022/23	SoSe 2024
Technische Informatik (B. Sc.)	1	4	WiSe 2022/23	SoSe 2024
Wirtschaftsinformatik (B. Sc.)	2	8	WiSe 2022/23	SoSe 2024
Wirtschaftsingenieurwesen (B. Sc.)	1	4	WiSe 2022/23	SoSe 2024
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)	1	4	WiSe 2022/23	SoSe 2024

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

- Hausaufgaben: Gruppenleistung - schriftliche Tests: ISIS-Test (open book)