392101 Spezielle Themen der KI: Reasoning and Decision-Making unter Uncertainty (V) (SoSe 2014)

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 vollständig und aktuell ist mein Wissen?), des Schließens (wie sicher kann ich mir sein? wie gut ist meine Entscheidung?) oder der Aktionen (hat das geklappt?) entstehen. In dieser Vorlesung werden Techniken des Schließens und Entscheidens unter unvollständigem und unsicherem Wissen vermittelt (probabilistisches Schließen, Bayes-Netze, Markov-Entscheidungsprobleme), mit denen in der modernen Künstlichen Intelligenz und Robotik intelligente autonome Agenten konstruiert werden. Neben den mathematischen Grundlagen werden auch die Algorithmen erarbeiten. Die Vorlesung wir von praktischen Programmierübungen in Form kleiner Projekte begleitet.

Literaturangaben

Russel & Norvig (2002). Artificial Intelligence: A modern approach. 2nd edition, Prentice Hall.
Darwiche (2000). Modeling and Reasoning with Bayesian Networks. Cambridge Univ. Press.
J. Pearl (2009) Causality: Models, Reasoning and Inference. 2nd edition, Cambridge Univ. Press.