Modul 39-M-Inf-VKI Vertiefung Künstliche Intelligenz

Die Studierenden besitzen praktische und vertiefte theoretische Kenntnisse über formale Ansätzen und Techniken, mit denen technische Systeme robust und intelligent unter Unsicherheit agieren können. In den vorlesungsbegleitenden Übungen lernen die Studierenden, die erworbenen Kenntnisse innerhalb eines Projektes anwendungsbezogen einzusetzen.

Students will have practical and advanced theoretical knowledge of formal approaches and techniques for building technical systems that can act robustly and intelligently under uncertainty. In the tutorials accompanying the lecture students will learn how to apply and practice these approaches by working on small-scale practical projects.

Das Gebiet "Künstliche Intelligenz" (KI) befasst sich mit der Konstruktion von informationsverarbeitenden Systemen - "Intelligenten Agenten" - die kognitive Leistungen modellieren und in technischen Anwendungen verwerten. Aufbauend auf den im Modul " Grundlagen künstlicher Kognition" oder dem Modul "Künstliche Intelligenz" erworbenen Grundkenntnissen werden fortgeschrittene, forschungsrelevante Techniken vermittelt, mit denen intelligente Agenten mit unsicherem Wissen umgehen können. Ausgehend von klassischen Ansätzen zum robusten Planen und Suchen werden vor allem moderne Methoden des probabilistischen Schließens und "Decision-Making" behandelt. Dazu gehören Bayes-Netze, Markov-Entscheidungsprozesse und entsprechende probabilistische Inferenzverfahren.

The field of "Artificial Intelligence" is concerned with the design and realisation of information processing systems - "intelligent agents" - that are able to model cognitive performance and to exploit this for technical applications. Building on the basic knowledge acquired in the module 39-Inf-13 "Grundlagen künstlicher Kognition" or in the module "Artificial Intelligence", this module teaches more detailed and research-related aspects of how to construct intelligent agents that can behave robustly and intelligently under uncertainty. Starting from classical approaches to robust planning and searching, this includes modern probabilistic approaches to reasoning and decision-making like Bayesian belief networks or Markov Decision Processes.

Das Modul baut auf grundlegende Programmierkenntnisse auf, wie sie beispielsweise in dem Modul Künstlichen Intelligenz (Modul 39-Inf-KI Künstliche Intelligenz) erworben werden können (grundlegende Programmierkenntnisse sowie Beherrschung einfacher Logikkalküle).

A recommended prerequisite for this module is knowledge of knowledge representation and reasoning as can be acquired, for example, in the module "Artificial Intelligence".

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