direkt zum Inhalt springen

direkt zum Hauptnavigationsmenü

Logo der TU Berlin

Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen (BINF-SWT-KI)

Dieses Modul wird gemeinsam von den Lehrstühlen AOT (Prof. Albayrak) und KI (Prof. Opper) durchgeführt.

Die Übung findet als Großübung (2 Termine stehen zur Wahl) statt.

 

Ziele und Inhalte

  • Kenntnis der grundlegenden Verfahren der künstlichen Intelligenz
  • praktische Erfahrung mit Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
  • Kenntnis der grundlegenden Paradigmen bei der Konstruktion intelligenter, lernfähiger Agenten
  • Kenntnis industriell und wirtschaftlich relevanter Anwendungsgebiete
  • Am Ende der Veranstaltung sollen die Teilnehmer in der Lage sein, die Leistungsfägkeit der besprochenen Verfahren einzuschätzen und sie auf Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich einzusetzen.
  • Repräsentation von Wissen und Problemen: Prädikatenlogik, Nichtmonotone Logiken, Suchprobleme, Constraint Satisfaction Problems, Planungsprobleme.
  • Problemlösen durch Suche: blinde Suche, informierte Suche, Heuristiken, local search, Constraintpropagierung.
  • Planen: STRIPS-Formalismus, Vorwärts- und Rückwärtsverkettung, partial order planning.
  • Methoden des Schließens / Inferenz: Resolution, Unifikation, Schließen bei unvollständigem und unsicherem Wissen, nichtmonotones Schließen.
  • Maschinelles Lernen: Entscheidungsbäume, Funktionslernen, Perzeptron, Neuronale Netze, Support Vector Maschinen.

Modulbestandteile

LV-Titel LV-Art SWS LP (Wahl)pflicht Semester
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen VL 2 2 P WiSe
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen UE 2 4 P WiSe

Prüfung und Benotung

Das Modul kann in 1 Semester abgeschlossen werden.

Es gibt drei separate prüfungsäquivalente Studienleistungen:

  • Hausaufgaben in Gruppenarbeit (Bestehen erforderlich, „binäre“ Benotung)
  • schriftliche Leistungskontrolle Teilklausur "symbolische KI"
  • schriftliche Leistungskontrolle Teilklausur "probabilistische KI"

Die Gesamtnote des Moduls ergibt sich aus den beiden schriftlichen Leistungskontrollen im Verhältnis 1:1

Unbenoteter Übungsschein: 80% der Hausaufgaben gemäß binärer Benotung bestanden.

 

 

Verwendbarkeit

  • Wahlpflichtmodul in Bachelor Informatik, Studienschwerpunkt Softwaretechnik
  • Wahlpflichtmodul in Bachelor Technische Informatik, Studienschwerpunkt Informatik
  • Andere nach Absprache mit dem jeweiligen Prüfungssekretariat

Literatur

  • S. Russell, P. Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, 2003, Second Edition – auch auf Deutsch erhältlich: “Künstliche Intelligenz. Ein moderner Ansatz“
  • Weitere Literatur wird im Modul bekanntgegeben.
  • Online-Material auf der ISIS-Kursseite

Legende

  • IV: Integrierte Lehrveranstaltung (VL + UE)
  • LV: Lehrveranstaltung
  • P: Pflichtbestandteil eines Moduls (muss belegt werden)
  • PJ: Projekt. Methodenvermittlung und Systemeinführung zur Projektarbeit, Entwicklungs-, Dokumentations- und Kommunikationswerkzeugen. Wöchentliche Projektbesprechungen. Projektarbeit in Kleingruppen. Milestones. Abschlusspräsentation.
  • SE: Seminar. Literaturarbeit und schriftliche Ausarbeitung. In Verbindung mit einem Projekt: Ausarbeitung eines „project proposals" unter Anleitung. Vorstellung der Ergebnisse in einem Vortrag im Plenum.
  • SoSe: Sommersemester
  • UE: Ãœbung. Vertiefung des Vorlesungsstoffs, Lehrgespräche zur Besprechung der Ãœbungsaufgaben, Gruppenarbeit zur Bearbeitung der Ãœbungsaufgaben.
  • VL: Vorlesung
  • WiSe: Wintersemester
  • WP: Wahlpflichtbestandteil eines Moduls. Eine der Wahlpflichtveranstaltungen des Moduls muss belegt werden.