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Hochschule intern (Login)Vorlesung Methoden der KI
SoSe 2012 (WI7, freigegeben am 28.03.2012)
SoSe 2012 (IN7, freigegeben am 28.03.2012)
SoSe 2012 (I7, freigegeben am 28.03.2012)
SoSe 2012 (TI7, freigegeben am 28.03.2012)
WiSe 2011 (IN7, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (I7, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (TI7, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (WI7, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (WI7, freigegeben am 18.10.2011)
SoSe 2011 (TI7, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (WI7, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (WI7, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (IN7, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (I7, freigegeben am 01.04.2011)
Kurzbeschreibung
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ (KI) wird oft mit dem Ziel gleichgesetzt, menschenähnliche Intelligenz durch den Einsatz von Computern nachzubilden oder gar zu übertreffen. Zu den Beispielen zählen auf WM-Niveau spielende Schachprogramme ebenso wie lernfähige Roboter, die selbstständig neues Terrain erkunden und situationsabhängige Handlungsentscheidungen treffen, und neuerdings auch „intelligente“ virtuelle Mit- und Gegenspieler in Computerspielen. Nicht zuletzt sind es Kinofilme wie A.I., die dazu beitragen, dass KI in der Öffentlichkeit oft in den Bereich des Mystischen rückt und kontrovers diskutiert wird. Aus der Sicht der Informatik steht KI hingegen für ein mittlerweile sehr breites Spektrum an etablierten Methoden und Techniken, die eine algorithmische Lösung anspruchsvoller Problemstellungen ermöglichen. Neben der Vermittlung der Methoden liegt ein Schwerpunkt auf dem Kennenlernen von KI-Werkzeugen, mit denen die Teilnehmer selbst Erfahrungen mit KI-Techniken sammeln.
Ziele
Die Teilnehmer haben einen fundierten Überblick zu gängigen KI-Techniken, kennen Einsatzgebiete, und sind in die Lage, selbstständig Problemstellungen zu analysieren und mit Methoden der KI anzugehen.
Struktur der Veranstaltung
Die Veranstaltung besteht aus Vorlesungseinheiten mit begleitenden Übungen, die im Rahmen der Vorlesung gemeinsam bearbeitet werden.
In einem begleitenden Praktikum bearbeiten die Teilnehmer eine konkrete Anwendungsaufgabe (z.B. aus dem Bereich Data Mining, Robotik, Expertensystem, Spiele-KI) die sie mittels ausgewählter KI-Techniken vertiefend bearbeiten.
Inhalte
- KI- Begriff aus wissenschaftlicher, technischer und gesellschaftlicher Perspektive
- Problemmodellierung, Problemlösung als Suchaufgabe
- Suchverfahren (A*, MinMax, Wegeplanung, Strategiespiele)
- Problemmodellierung mit Constraints
- Aufbau wissensbasierter Systeme
- Logisches Schlussfolgern, Logik-Kalküle, Prolog
- Wissensrepräsentation mit Ontologien
- Regelsysteme, Expertensysteme (u.a. Jess, CLIPS, DROOLS)
- Verfahren zur Handlungsplanung, Planer-Systeme (u.a., STRIPS,SHOP)
- Maschinelles Lernen, Überblick zu Ansätzen
- Klassifikation, Data Mining, DM-Werkzeuge (u.a., WEKA)
- Neuronale Netzte
- Ausblick auf aktuelle und sich herausbildende Forschungsfelder
Literatur
Stuart Russel, Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall Series in Artificial Intelligence 1995, (deutsch 2004).Weitere Literatur wird jeweils passend zu den Vorlesungseinheiten während der Veranstaltung empfohlen.