Aktuelles

Neuer Übungsleiter ist Marvin Schiller (marvin.schiller@uni-ulm.de).

Die vorläufigen Noten der (Haupt-)Klausur sind jetzt im LSF QISPOS-System einsehbar. Die Klausureinsicht ist am Mittwoch, 20. März, von 14 bis 15 Uhr, in Raum 441 in Gebäude O27.

Die Wiederholungsklausur findet am Mittwoch, den 10. April 2013, um 12 Uhr im H3 statt (Dauer: 2 Stunden).

Vorlesung: Einführung in die Künstliche Intelligenz

Inhalt der Vorlesung

Künstliche Intelligenz stellt Methoden und Techniken bereit, die die Autonomie, Flexibilität, Adaptivität und Robustheit von Softwaresystemen enorm erhöhen. Diese intelligenten Systeme verstehen natürliche Sprache, können automatisch Schlussfolgerungen ziehen und Beweise führen, planen den Lösungsweg für eine Problemstellung flexibel in Abhängigkeit von der aktuellen Umgebungssituation und lernen selbständig.

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

  • Suchen und Problemlösen
  • Repräsentation von Wissen
  • Automatisches Schlussfolgern und Beweisen
  • Handlungsplanung
  • Lernen

Veranstalter

Prof. Dr. Susanne Biundo-Stephan mit Bastian Seegebarth

Termine

Vorlesung

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

Übungen

Die Übungen finden im Rahmen der Vorlesung statt, ungefähr im 14-tägigem Rhythmus. Abgabe- und Besprechungstermine für Übungsblätter werden jeweils in der Vorlesung bekanntgegeben.

Vorlesungsunterlagen

Folien der Vorlesung als PDF-Dateien (zugriffsgeschützt). Zudem besteht die Möglichkeit diese Unterlagen über das Skriptdrucksystem der SGI auszudrucken.

  1. Einführung
  2. Intelligente Agenten
  3. Problemlösen durch Suche
  4. Heuristische Suche
  5. Constraint Satisfaction Suche - Teil 1
  6. Constraint Satisfaction Suche - Teil 2
  7. Spiele
  8. Aussagenlogik
  9. Praedikatenlogik
  10. Wissensmodellierung
  11. Wissensrepraesentation
  12. Planen - Teil 1
  13. Planen - Teil 2
  14. Bayessche Netze (Stand: 20.12.12)

Technisches

Typ:Vorlesung im Hauptstudium (3V / 1Ü)
wählbar im 3. Bachelorjahr
Leistungspunkte:6
Zuordnung:Für die Zuordnung gilt ausschliesslich das Modulhandbuch
Folgeveranstaltungen:     Intelligente Handlungsplanung
Wissensmodellierung und wissensbasierte Systeme
Multiagentensysteme
Semantic Web Grundlagen