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Methoden der künstlichen Intelligenz - Detailansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 5758 Kurztext
Semester WiSe 2026/27 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus Jedes Semester Studienjahr
Hyperlink  
Weitere Links Homepage der Vorlesung (mit Videolectures)
Lehrbuch: Grundkurs Künstliche Intelligenz (W. Ertel)
Textbook: Introduction to Artificial Intelligence (W. Ertel)
Sprache Deutsch
Belegungsfristen Belegungszeitraum MD    01.09.2026 - 31.10.2026    aktuell
Hauptbelegungszeitraum    21.09.2026 - 16.10.2026    aktuell
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Lernziele fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mi. 08:00 bis 09:30 Einzel am 14.10.2026 Gebäude B - B 308 Seminarraum        
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Mi. 08:00 bis 09:30 Einzel am 13.01.2027 Gebäude B - B 308 Seminarraum        
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Mi. 08:00 bis 09:30 woch Gebäude B - B 307 Seminarraum       14.10.2026: Die Veranstaltung findet in B308 statt.
13.01.2027: Die Veranstaltung findet in B308 statt.
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Di. 09:45 bis 11:15 woch Gebäude B - B 310        
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Cubek, Richard , Dipl.Ing.(FH) begleitend
Schneider, Markus, Professor verantwortlich
Laut SPO für
Abschluss Studiengang Semester Kategorie ECTS
Bachelor Mediendesign 7 - 7 Wahlpflichtfach 5
Bachelor Angewandte Informatik 4 - 4 Pflichtfach 5
Bachelor Profil AI-Robotik und Smart Devices 4 - 4 Pflichtfach 5
Bachelor Profil AI-Spiele 4 - 4 Pflichtfach 5
Zuordnung zu Einrichtungen
Bachelorstudiengang Mediendesign
Bachelorstudiengang Angewandte Informatik
Inhalt
Inhalt E-Learning-Inhalte, Start Mo, 16.03.2020


  • Einführung, Geschichte

  • Intelligente Agenten

  • Suchen, Spielen, Problemlösen

  • Schließen mit Unsicherheit

  • Maschinelles Lernen und Data Mining

  • Neuronale Netze

  • Lernen durch Verstärkung

Literatur * W. Ertel, Grundkurs Künstliche Intelligenz, Vieweg Verlag, 2008
* S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach
* T. Mitchell, Machine Learning
* I. Witten and E. Frank, Data Mining, Hanser Verlag München
Lernziele Der besondere Reiz, aber auch die besondere Schwierigkeit, in diesem Fach ist das Zusammenspiel vieler sehr unterschiedlicher Wissenschaften wie Logik, Statistik, Neuronale Netze und Kognitionswissenschaften. Da es nicht möglich ist, im Rahmen von 4 SWS alle diese Gebiete tief und umfassend zu behandeln, ist das wichtigste Lernziel, dem Studenten einen Überblick über das heute sehr weit
verzweigte Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) zu vermitteln. Einige Themen, insbesondere das maschinelle Lernen werden aber trotzdem etwas detaillierter behandelt.

Bei Bedarf wird die Vorlesung in englischer Sprache angeboten (bitte rechtzeitig vor Semesterbeginn beim Dozenten melden).
Leistungsnachweis

benotet: K90

 


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 2 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2026/27 gefunden:
Wahlpflichtmodule  - - - 1
Hauptstudium  - - - 2