392112 Übungen zu Grundlagen Künstlicher Kognition (Ü) (WiSe 2022/2023)

Inhalt, Kommentar

Die Vorlesung vermittelt die Grundlagen der Modellierung von kognitiven Fähigkeiten in technischen Systemen. Das Ziel ist einen fundierten Überblick über die Herausforderungen und Ansätze zu gewinnen. Zunächst werden grundlegende Begriffe und Konzepte erläutert. Dazu wird die Sicht und Geschichte der Kognitionswissenschaft mit ihren Einflüssen aus verschiedenen Disziplinen nachgezeichnet. Aufbauend auf dem "Mind as machine"-Paradigma, das kognitive Leistungen als Informationsverarbeitung versteht, werden die Techniken der Künstlichen Intelligenz-Forschung eingeführt. Dazu gehören verschiedene Verfahren zur Repräsentation von Wissen, zum Schlussfolgern und zum Problemlösen (z.B. logikbasierte Kalküle, graphische Ansätze, Suche, Lernen). Abschließend werden weiterführende Methoden zur Konstruktion kognitiver Systeme besprochen.

Lehrende

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-13_b_ver1 Grundlagen künstlicher Kognition Grundlagen künstlicher Kognition unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Studieren ab 50    

Keine Konkretisierungen vorhanden

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 82
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Adresse:
WS2022_392112@ekvv.uni-bielefeld.de
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Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_361943298@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
78 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 3
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Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Freitag, 31. März 2023 
Letzte Änderung Zeiten:
Freitag, 17. Juni 2022 
Letzte Änderung Räume:
Freitag, 17. Juni 2022 
Art(en) / SWS
Ü / 2
Einrichtung
Technische Fakultät
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361943298
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