VL + UE Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen
Modul: | Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen (BINF-SWT-KI) |
Semester: | Wintersemester 2011/12 |
Art: | VL+UE (4 SWS / 6 LP) |
LV-Nr.: | 0434 L 701 |
Veranstalter: | Sahin Albayrak, Stefan Fricke, Manfred Opper |
Ort und Zeit: | VL: Di. 16-18 (MA 001); UE: wahlweise Do. 14-16 oder 16-18 (HFT FT 101). Beginn: 18.10. |
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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.
Die Übung dient zur Vorbereitung und Besprechung der Aufgabenblätter, die Aufgabenblätter dienen zur Klausurvorbereitung.
Voraussichtlicher Veranstaltungskalender
Termin | Thema | Inhalte/Lernziele |
18.10.11 | 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. |
20.10.11, 14:00 | Vermittlung von Grundlagen für Nichtinformatiker/innen | Datenstrukturen: Queue, Stack, Baum. Komplexitätstheorie: O-Notation. Baumsuche: Breitensuche, Tiefensuche. |
25.10.11 | 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*. |
01.11.11 | Constraints 1 | Ziele der VL: Den Constraintformalismus zur Beschreibung von Suchproblemen kennen. Methoden zur Lösung von Constraintproblemen kennen und beurteilen können. Begriffe: Constraint Satisfaction Problem, lokale Suche, Backtrackingsuche, Forward Checking, Heuristiken zur Variablenbelegung. |
08.11.11 | 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, iterative Tiefensuche, Monte-Carlo-Suche. |
15.11.11 | 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. |
22.11.11 | 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 |
29.11.11 | 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, Partial Order Planning. |
06.12.11 | 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 |
13.12.11 | Klausurvorbereitung | |
17.12.11 | 1. Teilklausur |
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
Constraints
- Roman Barták: Constraint propagation and backtracking-based search - A brief introduction to mainstream techniques of constraint satisfaction. First international summer school on CP, September 11-15, 2005, Maratea, Italy. Online: kti.mff.cuni.cz/~bartak/downloads/CPschool05notes.pdf.
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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