Grundlagen der künstlichen Intelligenz

VV-Nr 13548-01
Dozierende Malte Helmert
Assistierende Silvan Sievers
Martin Wehrle
Tutoren Cedric Geissmann
Zeit und Ort Mo 17:15 - 19:00; Seminarraum 05.002, Spiegelgasse 5
Fr 13:15 - 15:00; Seminarraum 05.002, Spiegelgasse 5
Start 16.02.2015
Übungen Fr 15:15 - 17:00; Seminarraum 05.002, Spiegelgasse 5
Voraussetzungen Keine formalen Voraussetzungen, aber gute Basiskenntnisse in praktischer und theoretischer Informatik (Algorithmen, Komplexitätstheorie) sind zum Verständnis des Stoffs erforderlich. Gute Programmierkenntnisse sind für die Bearbeitung eines Teils der Übungsaufgaben notwendig.
Lernziele Das Ziel ist es, ein grundlegendes theoretisches und praktisches Wissen über klassische Probleme in der KI und deren Lösungsmethoden zu erlangen. Insbesondere werden die Teilnehmer in der Lage sein, gängige KI-Probleme (durch die Implementierung und Evaluation geeigneter Lösungsalgorithmen) selbständig auf einer praktischen Ebene zu lösen.
Inhalte Die Vorlesung bietet eine Einführung in die grundlegenden Sichtweisen, Probleme, Methoden und Techniken der Künstlichen Intelligenz.
Thematische Schwerpunkte: Einführung und historische Entwicklung der KI, der Agentenbegriff in der KI, Problemlösen und Suche, Constraint-Satisfaction-Probleme, Logik und Repräsentation, Handlungsplanung.
Literatur Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence - A Modern Approach (3. Auflage), Prentice Hall, 2009.
Leistungsüberprüfung Lehrveranst.-begleitend

Bitte beachten: Mündliche Prüfung im Zeitfenster von 17.-19.6.2015, Termine nach Vereinbarung.

Zur Überprüfung der Lernziele werden wöchentlich Übungsaufgaben angeboten. Für den Erhalt der Kreditpunkte ist die aktive Teilnahme an den Übungen und das Bestehen der mündlichen Abschlussprüfung notwendig. Aktive Teilnahme an den Übungen bedeutet Erreichen von mindestens 50% der Punkte aus den Übungsaufgaben. Die Note für die Veranstaltung basiert ausschliesslich auf der mündlichen Abschlussprüfung.
Kreditpunkte 6
Skala 1-6 0,5
Module Vertiefungsmodul Computer Science (Bachelor Informatik 07)
Vertiefungsmodul Bioinformatik (Bachelor Informatik 07)
Modul Wahlbereich Informatik (BSF - Informatik)
Modul Praxis aktueller Informatikmethoden (MSF - Informatik)
Vertiefungsmodul Computational Intelligence (Bachelor Informatik 10)
Vertiefungsmodul Life Science-Informatik (Bachelor Informatik 10)
Modul Methoden für Computational Biology (Bachelor Computational Sciences 11)
Modul Methoden für Computational Chemistry (Bachelor Computational Sciences 11)
Modul Methoden für Computational Mathematics (Bachelor Computational Sciences 11)
Modul Methoden für Computational Physics (Bachelor Computational Sciences 11)
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