392111 Grundlagen Künstlicher Kognition (V) (WiSe 2019/2020)

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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.

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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.  

No more requirements

E-Learning Space

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Coverage:
96 Students to be reached directly via email
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)
V / 2
Department
Faculty of Technology
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176442419