Inhalt
Inhalt |
- Einführung, Geschichte
- Intelligente Agenten
- Suchen, Spielen, Problemlösen
- Schließen mit Unsicherheit
- Maschinelles Lernen und Data Mining
- Neuronale Netze
- Lernen durch Verstärkung
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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 werden aber trotzdem etwas
detaillierter behandelt.
Bei Bedarf wird die Vorlesung in englischer Sprache angeboten (bitte rechtzeitig vor Semesterbeginn beim Dozenten melden). |
Leistungsnachweis |
K90 benotet |