VL + UE Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen
| Modul: | Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen (BINF-SWT-KI.W08) |
| Semester: | Wintersemester 2010/11 |
| Art: | VL+UE (4 SWS / 6 LP) |
| LV-Nr.: | 0434 L 701 |
| Veranstalter: | Sahin Albayrak, Stefan Fricke, Manfred Opper |
| Zeit: | VL: Do. 16-18 Uhr; UE: wahlweise Mi. 14-16 oder 16-18 Uhr. Beginn: 20.10. |
| Raum: | VL: MA 004; UE: EMH 225 |
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Diese Veranstaltung wird online mit ISIS durchgeführt Bitte melden Sie sich dort an!
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Ihre Anmeldung ist zunächst unverbindlich. Bis zur 6. Semesterwoche können Sie sich verbindlich anmelden. Alle Unterrichtsmaterialien werden im ISIS abgelegt. Auch der Übungsbetrieb wird über ISIS organisiert.
Infos zur Anmeldung, zum Einloggen finden sich hier.
Kurzbeschreibung
Einführung in Grundbegriffe und grundlegende Methoden der KI. Zentrale Themen: Problemlösen, Constraintsysteme, Spiele, Inferenz, Wissensrepräsentation, Sprachverstehen, Maschinelles Lernen, KI und Kognition, KI und neuronale Netze.
Diese Lehrveranstaltung wird gemeinsam von den Lehrstühlen KI (Opper, Ruttor) und AOT (Albayrak, Fricke) durchgeführt.
Im ersten Teil der Lehrveranstaltung wird der Vorlesungsstoff jeweils am darauf folgenden Mittwoch in der Übung vertieft bzw. angewendet. Die Übung dient zur Vorbereitung und Besprechung der Aufgabenblätter, die Aufgabenblätter dienen zur Klausurvorbereitung.
Voraussichtlicher Veranstaltungskalender
| Termin | Thema | Inhalte/Lernziele |
| 20. & 27.10., EMH 225, 14:00 | Vermittlung von Grundlagen für Nichtinformatiker/innen | Aussagenlogik, Datenstrukturen (Queue, Stack, Baum), Komplexitätstheorie |
| 21.10. | Einführung in die Künstliche Intelligenz und Organisatorisches | Ziele der VL: Verstehen, worum es in der KI geht, was ihre Wurzeln sind und wie sie sich entwickelt hat. Den Begriff des Agenten kennen lernen und die damit verknüpften Konzepte der Rationalität, Umgebung und Agentenarchitektur. Einen Überblick über die inhaltliche und organisatorische Struktur dieser LV bekommen. Begriffe: Rationalität, starke und schwache KI, Agentenarchitektur, Turing-Test. |
| 28.10. | Problemlösen durch Suche | Ziele der VL: Die Arbeitsweise eines Problemlösungsagenten, der Entscheidungen durch Suchen trifft, diskutieren können. Bestandteile und Herangehensweise der Problemrepräsentation für Suchprobleme kennen und exemplarisch anwenden können. Uninformierte Suchverfahren Breiten- und Tiefensuche anwenden können und deren Eigenschaften kennen. Das Prinzip der dynamischen Programmierung verstanden haben und zur Verbesserung der behandelten Suchalgorithmen einsetzen können. Heuristiken anwenden können, um Probleme schneller zu lösen. Einsatzgebiete, Funktion und Effektivität informierter Suchverfahren kennen. Begriffe: Problemformulierung, Zielformulierung, Prinzip der Baumsuche, Baumsuchverfahren, Breitensuche, Tiefensuche, dynamische Programmierung, Heuristiken, A*, SMA*. |
| 04.11. | Lokale Suche und Constraints 1 | Ziele der VL: Den Constraintformalismus zur Beschreibung von Suchproblemen kennen. Methoden zur Lösung von Constraintproblemen kennen und beurteilen können. Begriffe: lokale Suche, CSP, Backtrackingsuche, Forward Checking, Heuristiken zur Variablenbelegung. |
| 11.11. | Constraints 2 und strategische Spiele | Ziele der VL: Konsistenzbewahrende Methoden zur Lösung von Constraintproblemen einsetzen können. Das Minimax-Prinzip für strategische 2-Personen-Spiele anwenden können, Methoden zur Effizienzsteigerung verstanden haben. Begriffe: 2-Konsistenz, strategische Spiele, Bewertungsfunktion, Minimax, Alpha-Beta-Cutoff. |
| 18.11. | Logikbasierte Agenten 1: Wissensrepräsentation | Ziele der VL: Prädikatenlogik als Wissensrepräsentationssprache einsetzen können, um Sachverhalte der realen Welt darzustellen. Den Situationskalkül zur Beschreibung von Aktionen anwenden können. Kritik an FOL und Situationskalkül äußern können. Begriffe: Prädikatenlogik, Wissensrepräsentation, Situationskalkül, logische Folgerbarkeit, Inferenz. |
| 25.11. | Logikbasierte Agenten 2: Inferenz | Ziele der VL: Unifikation als Inferenzmechanismus anwenden können. Technik der Umformung von Sätzen in FOL in beweisäquivalente Sätze in konjunktiver Normalform der Aussagenlogik anwenden können. Verschiedene Inferenzmechanismen der FOL zum Beweis von Sätzen anwenden können. Begriffe: Unifikation, Forward Chaining, Backward Chaining, Resolution, Konjunktive Normalform, Stützmengenstrategie |
| 02.12. | Planen | Ziele der VL: Planung als Kombination von Logik und Suche verstanden haben. STRIPS als grundlegenden Formalismus zur Beschreibung von Planungsproblemen anwenden können, verschiedene Planungsalgorithmen verstanden haben. Begriffe: Planungsproblem, STRIPS, Closed World Assumption, Aktion, Vorwärtsplanung, Rückwärtsplanung. |
| 09.12. | Nichtmonotones Schließen | Ziele der VL:Der Verzicht auf die "closed world assumption" führt zur Belief Revision. Truth Maintenance Systeme verwalten Begründungen für Faktenwissen und können so folgerbares von nicht folgerbarem Wissen unterscheiden. Begriffe: JTMS, ATMS |
| 11.12., 13:00 A151 | Samstag! erste Teilkausur | Inhalte des ersten Teils der Lehrveranstaltung ohne nichtmonotones Schließen |
| ab 15.12 | probabilistische KI | "Ãœbernahme" der Lehrveranstaltung durch Prof. Opper / A. Ruttor |
Literatur
Lehrbuch: S. Russell, P. Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, 2003, Second Edition – auch auf Deutch erhältlich: “Künstliche Intelligenz. Ein moderner Ansatz“ (2. Auflage).
Relevant für den ersten Teil der Lehrveranstaltung (symbolische KI) sind die Kapitel 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10.8, 11 (teilweise).
Skripte online: Online stehen die Vorlesungsskripte von Prof. W. Dilger zu Einführung in die Künstliche Intelligenz und Wissensrepräsentation und Problemlösung (Technischen Universität Chemnitz, Wintersemester 2005/2006).
Aussagenlogik
Ein Grundverständnis der Aussagenlogik ist Voraussetzung für die Vorlesungstermine Logik 1 - 3.
Zum Selbststudium:
- Mathematik-Online-Kurs: Mathematische Grundlagen, Abschnitt 1: Aussagenlogik.
- Wikipedia: Aussagenlogik
- Grundkurs Mathematische und logische Grundlagen der Linguistik, Uni Bremen
- Die Stichwortsammlung Logik enthält alles Wissenswerte zu Aussagen- und Prädikatenlogik
- Introduction to Logic by Stefan Waner and Steven R. Costenoble in englischer Sprache.
- KI-Lehrveranstaltungsskript der TU Chemnitz (MS Word): die Kapitel 6.3 und 6.4
- Formale Grundlagen der Linguistik, Manfred Klenner (Uni Zürich)
- Vorlesung Logik für Informatiker Universität Koblenz
Prädikatenlogik
W. Dilger: Einführung in die Künstliche Intelligenz, Lehrveranstaltungsskript 2006, Kapitel 7, downloadbar unter www.tu-chemnitz.de/informatik/HomePages/KI/skripte.php (als Word-Dokument.
Belief Revision
- JTMS: J. Doyle: A truth maintenance system. Articial Intelligence, 12(3). S.231-272, 1979.
- ATMS: J. De Kleer: An assumption based truth maintenance system. Artificial Intelligence 28, S. 127-162, 1986.
- Problem Solving and Truth Maintenance Systems Temple University, Philadelphia
- Vages Schließen, VL Wissensmanagement-Systeme Universität Würzburg
- Truth Maintenance Systems A. Akhmetova, et al.
Informationen zum Modul
- Dieses Modul ist eine Grundlagenveranstaltung. Es kann sowohl von Studierenden im Diplom als auch in den Bachelorstudiengängen Informatik und Technische Informatik, sowie weiteren Studiengängen belegt werden.
- Im Masterstudiengang Informatik kann diese Veranstaltung nicht belegt werden! Ausnahmen kann es für andere Masterstudiengänge (z.B. Technomathematik) geben - erfragen Sie das bitte in Ihrem Prüfungsamt!
- Weitere Informationen zum Modul (BINF-SWT-KI.W07)
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