Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den accesskey-Taste und Taste 1 
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den accesskey und Taste 2 
Startseite    Anmelden     
Logout in [min] [minutetext]

Künstliche Intelligenz - Detailansicht

  • Funktionen:
  • Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 5758 Kurztext
Semester SoSe 2023 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus Jedes Semester Studienjahr
Hyperlink  
Weitere Links Textbook: Introduction to Artificial Intelligence (W. Ertel)
Lehrbuch: Grundkurs Künstliche Intelligenz (W. Ertel)
Homepage der Vorlesung (mit Videolectures)
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Hauptbelegungszeitraum 27.02.2023 - 24.03.2023

Belegpflicht
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Lernziele fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Do. 14:15 bis 15:45 woch Gebäude T - T 117        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Di. 14:15 bis 17:30 woch Gebäude L - L 028        
Gruppe [unbenannt]:
Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Ertel, Wolfgang, Professor, Dr. rer. nat. verantwortlich
Laut SPO für
Abschluss Studiengang Semester Kategorie ECTS
Bachelor Profil AI-Spiele 4 - 4 Pflichtfach 5
Bachelor Profil AI-Robotik und Smart Devices 4 - 4 Pflichtfach 5
Bachelor Angewandte Informatik 4 - 4 Pflichtfach 5
Zuordnung zu Einrichtungen
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

 

MD:
kann ab WS 21/22 als Wahlpflichtmodul gewählt werden, wenn vor dem WS 2020/21 mit dem Studium begonnen wurde: K90


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2023 , Aktuelles Semester: SoSe 2024