Attention: This page shows a discontinued module offer.
Discontinued
10 Credit points
For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.
Die Studierenden lernen Fragestellungen des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz kennen, die historische Entwicklung der KI mit verschiedenen Schwerpunktrichtungen, die Formalisierung von Problemen in diesem Rahmen sowie einige grundlegende Techniken und Algorithmen zur Problemloesung. Sie können Probleme des maschinellen Lernens und der KI einordnen und exemplarisch mithilfe geeigneter Tools angehen.
Dieses Modul besteht aus zwei Vorlesungen, "Grundlagen künstlicher Kognition I" und "Grundlagen künstlicher Kognition II" und zugehörigen Übungen/Projekten. Im ersten Teil wird in die Begriffe und Modellierungsweisen der KI, die grundlegenden Fragestellungen und Techniken eingeführt und exemplarisch an Beispielen gezeigt, wie die Techniken in konkreten Anwendungen umgesetzt werden können. Themen sind etwa: Problemlösen durch Suche, informierte Suche, lokale Suche, komplexe Suchheuristiken, Schwarmintelligenz, constraint satisfaction, Wissensrepräsentation und Planung, Inferenz von Regeln, Foil. In einem zweiten Teil werden verschiedene Probleme des maschinellen Lernens formalisiert und unterschiedliche Algorithmen eingeführt, die Beispielprobleme in konkreten Situationen algorithmisch lösen können. Themen sind etwa: Klassifikation und Regression durch Lazy learning, Entscheidungsbäume, lineare Verfahren, Adatron, Kernel-Adatron, Bayes-Klassifikator, zeitliche Aspekte behandelt durch MDPs, Reinforcementlernen, Kalman Filter, unüberwachte Verfahren wie Oja/Sanger, Fuzzy-Clustering.
Das Modul baut auf Kenntnissen in Linearer Algebra und Analysis (entsprechend 24-M-Inf1 und 24-M-Inf2) und Programmierkenntnissen in Java (entsprechend 39-Inf-1) auf.
Kenntnisse in Objektorientierte Programmierung (entsprechend 39-Inf-2) werden empfohlen.
—
Module structure: 2 uPr 1
Portfolio mit Abschlussprüfung für GKK1 (V+Ü): Portfolio bestehend aus Übungs- oder Programmieraufgaben die veranstaltungsbegleitend und in der Regel zweiwöchentlich gestellt werden(in der Regel 50% der im Semester für das Lösen der Aufgaben erzielbaren Punkte) und
einer mündlichen Prüfung von 15-25 Minuten oder einer Klausur im Umfang von 45-60 min.
Portfolio mit Abschlussprüfung für GKK2 (V+Ü): Portfolio bestehend aus Übungs- oder Programmieraufgaben die veranstaltungsbegleitend und in der Regel zweiwöchentlich gestellt werden(in der Regel 50% der im Semester für das Lösen der Aufgaben erzielbaren Punkte) und einer mündlichen Prüfung von 15-25 Minuten oder einer Klausur im Umfang von 45-60 min.
Bei diesem Modul handelt es sich um ein eingestelltes Angebot. Dieses Modul richtet sich nur noch an Studierende, die nach einer der nachfolgend angegebenen FsB Versionen studieren. Ein entsprechendes Angebot, um dieses Modul abzuschließen, wurde bis maximal Sommersemester 2019 vorgehalten. Genaue Regelungen zum Geltungsbereich s. jeweils aktuellste FsB-Fassung.
Bisheriger Angebotsturnus war jedes Wintersemester.
| Degree programme | Version | Recommended start 3 | Duration | Mandatory option 4 |
|---|---|---|---|---|
| Cognitive Informatics / Bachelor of Science [FsB vom 31.08.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 17.08.2015 und Berichtigung vom 01.12.2015] | Bachelor with One Core Subject (Academic) | 3. | two semesters | Obligation |
| Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] | 2. | two semesters | Compulsory optional subject |
The system can perform an automatic check for completeness for this module.