Module 39-M-Inf-VKIa Advanced Artificial Intelligence (5 CP)

Faculty

Person responsible for module

Regular cycle (beginning)

Every winter semester

Credit points and duration

5 Credit points

For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.

Competencies

Die Studierenden besitzen praktische und grundlegende theoretische Kenntnisse über formale Ansätzen und Techniken, mit denen technische Systeme robust und intelligent unter Unsicherheit agieren können. In den vorlesungsbegleitenden Übungen lernen die Studierenden, die erworbenen Kenntnisse innerhalb eines Projektes anwendungsbezogen einzusetzen.

Students will have practical and basic theoretical knowledge of formal approaches and techniques for building technical systems that can act robustly and intelligently under uncertainty. In the tutorials accompanying the lecture students will learn how to apply and practice these approaches by working on small-scale practical projects.

Content of teaching

Das Gebiet "Künstliche Intelligenz" (KI) befasst sich mit der Konstruktion von informationsverarbeitenden Systemen - "Intelligenten Agenten" - die kognitive Leistungen modellieren und in technischen Anwendungen verwerten. Aufbauend auf den im Modul " Grundlagen künstlicher Kognition" oder dem Modul "Künstliche Intelligenz" erworbenen Grundkenntnissen werden fortgeschrittene, forschungsrelevante Techniken vermittelt, mit denen intelligente Agenten mit unsicherem Wissen umgehen können. Ausgehend von klassischen Ansätzen zum robusten Planen und Suchen werden vor allem moderne Methoden des probabilistischen Schließens und "Decision-Making" behandelt. Dazu gehören Bayes-Netze, Markov-Entscheidungsprozesse und entsprechende probabilistische Inferenzverfahren.

The field of "Artificial Intelligence" is concerned with the design and realisation of information processing systems - "intelligent agents" - that are able to model cognitive performance and to exploit this for technical applications. Building on the basic knowledge acquired in the module 39-Inf-13 "Grundlagen künstlicher Kognition" or in the module "Artificial Intelligence", this module teaches more detailed and research-related aspects of how to construct intelligent agents that can behave robustly and intelligently under uncertainty. Starting from classical approaches to robust planning and searching, this includes modern probabilistic approaches to reasoning and decision-making like Bayesian belief networks or Markov Decision Processes.

Recommended previous knowledge

Das Modul baut auf grundlegende Programmierkenntnisse auf, wie sie beispielsweise in dem Modul Künstlichen Intelligenz (Modul 39-Inf-KI Künstliche Intelligenz) erworben werden können (grundlegende Programmierkenntnisse sowie Beherrschung einfacher Logikkalküle).

A recommended prerequisite for this module is knowledge of knowledge representation and reasoning as can be acquired, for example, in the module "Artificial Intelligence".

Necessary requirements

Explanation regarding the elements of the module

Hinweise zur Veranstaltungswahl:
Es ist entweder die Übung oder das Projekt Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz zu wählen.

Remarks on Selection of Courses:
Either the tutorial or the project "Special topics of artificial intelligence" may be selected.

Module structure: 1 bPr 1

Courses

Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz
Type lecture
Regular cycle WiSe
Workload5 30 h (30 + 0)
LP 1 [Pr]
Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz
Type project
Regular cycle WiSe
Workload5 90 h (30 + 60)
LP 3
Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz
Type tutorial (in connection with lecture/seminar)
Regular cycle WiSe
Workload5 90 h (30 + 60)
LP 3

Examinations

portfolio with final examination
Allocated examiner Teaching staff of the course Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz (lecture)
Weighting 1
Workload 30h
LP2 1

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbegleitend gestellt werden (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte, individuelles Erläutern der Lösungen). Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben. Abschließende Klausur (60-90 min.) oder mündliche Prüfung (20-30 Minuten) über die Inhalte von Vorlesung und Übungen.

Portfolio of lecture accompanying practice exercises (pass mark being 50% of the points achievable). Final exam (written 60-90 min.; or oral 20-30 min.) about the contents of the lecture and tutorial.

The module is used in these degree programmes:

Degree programme Profile Recom­mended start 3 Duration Manda­tory option 4
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 1 1. o. 3. one semester Compul­sory optional subject
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 2 1. o. 3. one semester Compul­sory optional subject

Automatic check for completeness

The system can perform an automatic check for completeness for this module.


Legend

1
The module structure displays the required number of study requirements and examinations.
2
LP is the short form for credit points.
3
The figures in this column are the specialist semesters in which it is recommended to start the module. Depending on the individual study schedule, entirely different courses of study are possible and advisable.
4
Explanations on mandatory option: "Obligation" means: This module is mandatory for the course of the studies; "Optional obligation" means: This module belongs to a number of modules available for selection under certain circumstances. This is more precisely regulated by the "Subject-related regulations" (see navigation).
5
Workload (contact time + self-study)
SL
Study requirement
Pr
Examination
bPr
Number of examinations with grades
uPr
Number of examinations without grades
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.