Inhalt der Vorlesung

Künstliche Intelligenz stellt Methoden und Techniken bereit, die die Entwicklung autonomer, flexibler, adaptiver und robuster Softwaresysteme erlauben. Diese intelligenten Systeme verstehen natürliche Sprache, können automatisch Schlussfolgerungen ziehen und Beweise führen, planen den Lösungsweg für eine Problemstellung in Abhängigkeit von der aktuellen Umgebungssituation und lernen selbstständig.

Die Vorlesung gibt eine Einführung in das Gebiet und stellt die wichtigsten Methoden sowie einige Anwendungen vor. Im einzelnen werden folgende Themenbereiche behandelt:

• Das Agentenparadigma
• Suchen und Problemlösen
• Repräsentation von Wissen
• Automatisches Schlussfolgern und Beweisen
• Planen
• Lernen

Veranstalter

Prof. Dr. Susanne Biundo-Stephan mit Pascal Bercher

 Termine

Vorlesung

Dienstag: 12:00 — 13:30 in O28/1002
Mittwoch: 12:00 — 13:30 in O28/1002
Sprechstunde nach der Vorlesung oder nach Vereinbarung

Übungen

Die Übungen finden an den folgenden Terminen statt: 23.10., 29.10., 12.11., 26.11., 10.12., 7.1., 15.1., 28.1., 11.2. und 12.2. An allen anderen Terminen findet die Vorlesung statt. In den Übungen werden die neuen Übungsaufgaben ausgegeben. Die Abgabe der Übungszettel erfolgt jeweils Donnerstags eine Woche nach Ausgabe. Abgabe erfolgt bis 12 Uhr gedruckt im Sekretatiat oder als PDF per Email an Pascal Bercher. Nach 12 Uhr werden keine Abgaben mehr angenommen, auch nicht per Email!

Übungsblätter dürfen Sie alleine, zu zweit oder zu dritt abgeben. Wenn Sie am Ende des Semesters mindestens 50% der erreichbaren Punkte erreichen, erhalten Sie einen Bonus von 0,3 auf Ihre Klausurnote, insofern Sie bestanden haben werden.

Klausur

19. Februar 2014, 12-14 Uhr, O27/H20
 9. April 2014, 12-14 Uhr, O27/H20 (Nachklausur) 

 

Hier werden die Folien der Vorlesung als PDF-Dateien bereit gestellt.
Die Zugangsdaten zum Download erhalten Sie in der Vorlesung.

• 01 - Einleitung (einzeln / vierfach)
• 02 - Agenten (einzeln / vierfach)
• 03 - Suche (einzeln / vierfach)
• 04 - Heuristische Suche (einzeln / vierfach)
• 05 - Constraints (einzeln / vierfach)
• 06 - Spiele (einzeln / vierfach)
• 07 - Aussagenlogik (einzeln / vierfach)
• 08 - Prädikatenlogik (einzeln / vierfach)
• 09 - Wissensmodellierung (einzeln / vierfach)
• 10 - Wissensrepräsentation (einzeln / vierfach)
• 11 - Bayessche Netze (einzeln / vierfach)
• 12 - Planen (einzeln / vierfach)

Technisches

Typ:	Vorlesung im Hauptstudium (3V / 1Ü) wählbar im 3. Bachelorjahr
Leistungspunkte:	6
Zuordnung:	Für die Zuordnung gilt das Modulhandbuch.
Folgeveranstaltungen:	Intelligente Handlungsplanung Algorithmen in der Wissensrepräsentation Multiagentensysteme Semantic Web Grundlagen Automated Theorem Proving