392111 Grundlagen Künstlicher Kognition (V) (WiSe 2019/2020)
Contents, comment
-
Die Vorlesung vermittelt 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 wie "Kognition", "(Wissens-)Repräsentation" oder "Problemlösen" erläutert. Dazu werden wir die Sicht und Geschichte der Kognitionswissenschaft mit ihren Einflüssen aus verschiedenen Disziplinen nachzeichnen.
Aufbauend auf dem "Mind as machine"-Paradigma, das kognitive Leistungen als Informationsverarbeitung versteht, werden 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 Grenzen dieses Paradigmas sowie weiterführende Methoden zur Konstruktion kognitiver Systeme besprochen.Nach der Vorlesung wird eine Klausur gestellt, die gemeinsam mit den begleitenden Übungen die Prüfungsleistung (als Portfolio) darstellt.
Aufgund der Corona-Situation werden als zusätzliche Möglichkeit auch Online-Prüfungen zugelassen.
Teaching staff
Dates ( Calendar view )
| Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
|---|---|---|---|---|---|
| weekly | Do | 10-12 | H6 | 07.10.2019-31.01.2020
not on: 10/10/19 / 11/14/19 / 12/26/19 / 1/2/20 |
|
| one-time | Do | 10:00-12:00 | H4 | 10.10.2019 | einmalig am 10.10.2019 in H4 |
| one-time | Do | 10:00-12:00 | X-E0-002 | 14.11.2019 | einmalig am 14.11.2019 in X-E0-002 |
Examinations
| Date | Time | Format / Room | Comment about examination |
|---|---|---|---|
| Thursday, February 13, 2020 | 12-14 | - | - |
| Wednesday, July 22, 2020 | 14:30-18 | - | Nachklausur |
Hide passed examination dates <<
Subject assignments
| Module | Course | Requirements | |
|---|---|---|---|
| 39-Inf-13_a Grundlagen künstlicher Kognition | Grundlagen künstlicher Kognition I | Ungraded examination
|
Student information |
| Grundlagen künstlicher Kognition I | - | Student information | |
| 39-Inf-13_b_ver1 Grundlagen künstlicher Kognition | Grundlagen künstlicher Kognition | Ungraded examination
Graded examination |
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 | - | - | - | - | - | - | |
| Veranstaltungen für Schülerinnen und Schüler | - | - | - | - | - | - | Bei Gruppen ab drei Personen ist eine vorherige Anmeldung in der ZSB erforderlich. |
- E-Learning Space
- E-Learning Space
- Address:
- WS2019_392111@ekvv.uni-bielefeld.de
- This address can be used by teaching staff, their secretary's offices as well as the individuals in charge of course data maintenance to send emails to the course participants. IMPORTANT: All sent emails must be activated. Wait for the activation email and follow the instructions given there.
- If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_176442419@ekvv.uni-bielefeld.de
- Notes:
- Additional notes on the electronic mailing lists
- Email archive
- Number of entries 0
- Open email archive
- Last update basic details/teaching staff:
- Wednesday, June 24, 2020
- Last update times:
- Wednesday, June 10, 2020
- Last update rooms:
- Wednesday, June 10, 2020
- Type(s) / SWS (hours per week per semester)
- lecture (V) / 2
- Department
- Faculty of Technology
- Questions or corrections?
- Questions or correction requests for this course?
- Planning support
- Clashing dates for this course
- Links to this course
- If you want to set links to this course page, please use one of the following links. Do not use the link shown in your browser!
- The following link includes the course ID and is always unique:
- https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=176442419
- Send page to mobile
-
Click to open QR code
Scan QR code:
- ID
- 176442419