392102 Übungen zu Cognitive Computing: Reasoning and Decision-Making Under Uncertainty (Ü) (WiSe 2022/2023)
Contents, comment
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Eine wesentliche Anforderung an künstliche Systeme ist es, mit Unsicherheiten umgehen zu können. Ganz besonders zentral ist diese Fähigkeit in intelligenten und autonomen Systemen, in denen Unsicherheiten z.B. bzgl. der Wahrnehmung (Was habe ich gesehen? Was nicht?), des Wissens (Wie zutreffend, vollständig oder aktuell ist mein Wissen?), des Schließens (Wie gültig ist meine Inferenz?) oder der Aktionen (Wie gut ist meine Entscheidung?Hat ich alles erreicht?) entstehen. In dieser Vorlesung werden Techniken des Schließens und Entscheidens unter unvollständigem und unsicherem Wissen vermittelt (graphische probabilistische Modell, Bayes-/Markov-Netze, Markov-Entscheidungsprozesse, maschinelles Lernen), mit denen in der Künstlichen Intelligenz und Robotik heutzutage intelligente autonome Agenten konstruiert werden. In der Vorlesung werden neben den mathematischen Grundlagen auch die Algorithmen vermittelt. In den begleitenden Übungen wird dies in Form von kleinen Projekten in Python praktisch vertieft.
Bibliography
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(Siehe Eintrag zur Vorlesung)
Teaching staff
Dates ( Calendar view )
| Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
|---|
Subject assignments
| Module | Course | Requirements | |
|---|---|---|---|
| 39-Inf-EGMI Ergänzungsmodul Informatik | vertiefende Übung 1.1 zu einer Vorlesung | Ungraded examination
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Student information |
| vertiefende Übung 1.2 zu einer Vorlesung | Ungraded examination
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Student information | |
| vertiefende Übung 1.3 zu einer Vorlesung | Ungraded examination
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Student information | |
| 39-Inf-KR Cognitive Computing / Kognitives Rechnen | Kognitives Rechnen | Student information | |
| 39-M-Inf-VKI Vertiefung Künstliche Intelligenz | Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz | Student information | |
| 39-M-Inf-VKIa Vertiefung Künstliche Intelligenz (5 LP) | Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz | Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
| Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Studieren ab 50 |
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- Coverage:
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- Notes:
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- Number of entries 8
- Open email archive
- Last update basic details/teaching staff:
- Wednesday, August 24, 2022
- Last update times:
- Wednesday, November 30, 2022
- Last update rooms:
- Wednesday, November 30, 2022
- Type(s) / SWS (hours per week per semester)
- Ü / 2
- Department
- Faculty of Technology
- Questions or corrections?
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