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10 Credit points
For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.
Die Studierenden lernen Fragestellungen des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz kennen, die historische Entwicklung der KI mit verschiedenen Schwerpunktrichtungen, die Formalisierung von Problemen in diesem Rahmen sowie einige grundlegende Techniken und Algorithmen zur Problemloesung. Sie können Probleme des maschinellen Lernens und der KI einordnen und exemplarisch mithilfe geeigneter Tools angehen.
Dieses Modul besteht aus zwei Vorlesungen, "Grundlagen künstlicher Kognition I" und "Grundlagen künstlicher Kognition II" und zugehörigen Übungen/Projekten. Im ersten Teil wird in die Begriffe und Modellierungsweisen der KI, die grundlegenden Fragestellungen und Techniken eingeführt und exemplarisch an Beispielen gezeigt, wie die Techniken in konkreten Anwendungen umgesetzt werden können. Themen sind etwa: Problemlösen durch Suche, informierte Suche, lokale Suche, komplexe Suchheuristiken, Schwarmintelligenz, constraint satisfaction, Wissensrepräsentation und Planung, Inferenz von Regeln, Foil. In einem zweiten Teil werden verschiedene Probleme des maschinellen Lernens formalisiert und unterschiedliche Algorithmen eingeführt, die Beispielprobleme in konkreten Situationen algorithmisch lösen können. Themen sind etwa: Klassifikation und Regression durch Lazy learning, Entscheidungsbäume, lineare Verfahren, Adatron, Kernel-Adatron, Bayes-Klassifikator, zeitliche Aspekte behandelt durch MDPs, Reinforcementlernen, Kalman Filter, unüberwachte Verfahren wie Oja/Sanger, Fuzzy-Clustering.
Das Modul baut auf Kenntnissen in Linearer Algebra und Analysis (entsprechend 24-M-Inf1 und 24-M-Inf2) und Programmierkenntnissen in Java (entsprechend 39-Inf-1) auf.
Kenntnisse in Objektorientierte Programmierung (entsprechend 39-Inf-2) werden empfohlen.
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Notwendigkeit von drei Modulteilprüfungen:
Die Übungsaufgaben werden jeweils parallel zu den Übungen erbracht. Eine abschließende Überprüfung des Kompetenzerwerbs erfolgt am Ende des Moduls.
Module structure: 3 uPr 1
Portfolio bestehend aus Übungs- oder Programmieraufgaben die veranstaltungsbegleitend und in der Regel zweiwöchentlich gestellt werden. Nachweis einer ausreichenden Zahl korrekt gelöster Aufgaben (in der Regel 50% der im Semester für das Lösen der Aufgaben erzielbaren Punkte).
Portfolio bestehend aus Übungs- oder Programmieraufgaben die veranstaltungsbegleitend und in der Regel zweiwöchentlich gestellt werden. Nachweis einer ausreichenden Zahl korrekt gelöster Aufgaben (in der Regel 50% der im Semester für das Lösen der Aufgaben erzielbaren Punkte).
Klausur im Umfang von 90 Minuten
Mündliche Prüfung im Umfang von 15-25 oder 25-30 Minuten.
Die Prüfung wird von jeweils einer im Modul lehrenden prüfungsberechtigten Person abgenommen. Die Festlegung treffen die Modulverantwortlichen.
Bei diesem Modul handelt es sich um ein eingestelltes Angebot. Ein entsprechendes Angebot, um dieses Modul abzuschließen, wurde bis maximal Sommersemester 2016 vorgehalten. Genaue Regelungen zum Geltungsbereich s. jeweils aktuellste FsB Fassung. Eine neue Version dieses Moduls gilt seit dem Wintersemester 2015/16.
Bisheriger Angebotsturnus war jedes Wintersemester.
| Degree programme | Version | Recommended start 3 | Duration | Mandatory option 4 |
|---|---|---|---|---|
| Intelligence and Motion / Master of Science [FsB vom 15.10.2014 mit Berichtigung vom 02.03.2015 und Änderungen vom 15.05.2017, 01.11.2022 und 10.12.2024] | 3. | two semesters | Compulsory optional subject | |
| Cognitive Informatics / Bachelor of Science [FsB vom 31.08.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 17.08.2015 und Berichtigung vom 01.12.2015] | Bachelor with One Core Subject (Academic) | 3. | two semesters | Obligation |
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