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teaching:kiss2014 [2014/02/22 21:33] – created tenorth | teaching:kiss2014 [2014/02/26 12:54] – [Artificial Intelligence 1: Foundations of AI] hmess | ||
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- | ^Dauer^4 SWS^ | + | ^Dauer^4 SWS (6 ECTS)^ |
^Art^Vorlesung mit Übung^ | ^Art^Vorlesung mit Übung^ | ||
^Semester^SS2014^ | ^Semester^SS2014^ | ||
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^Übungsleitung^Daniel Nyga^ | ^Übungsleitung^Daniel Nyga^ | ||
^Sprache^Deutsch^ | ^Sprache^Deutsch^ | ||
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+ | ===== Inhalt/ | ||
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+ | Die Vorlesung soll einen Überblick über wichtige Arbeitsgebiete und Methoden der Künstlichen Intelligenz geben. Die Vorlesung führt Grundideen und Methoden der Künstlichen Intelligenz anhand des Lehrbuches von Russell und Norvig (s.u.) ein. Es werden folgende Themen behandelt: | ||
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+ | * Entwurfsprinzipien für und Spezifikation von intelligenten/ | ||
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+ | * Problemlösen durch Suche: uninformierte Suchverfahren, | ||
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+ | * Problemlösen mit wissensbasierten Methoden: Logik und Inferenz, Schlussfolgern über Raum und Zeit, Repräsentation von Ontologien, Repräsentation und Schlussfolgern über Alltagswissen | ||
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+ | * Problemlösen mit unsicherem Wissen: Grundlagen der Wahrscheinlichkeits- und Entscheidungstheorie, | ||
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+ | * Handlungsplanung: | ||
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+ | * Maschinelles Lernen: Lernen von Entscheidungsbäumen, | ||
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+ | //This course gives an overview of application areas and techniques in Artificial Intelligence. The course introduces the principles and techniques of Artificial Intelligence based on the textbook of Russell and Norvig (see below). The following topics are covered:// | ||
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+ | * //design principles and specification mechanisms for intelligent/ | ||
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+ | * //problem solving using search: heuristic search algorithms, optimizing search// | ||
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+ | * //problem solving using knowledge-based techniques: logic and inference techniques, reasoning about space and time, representation of ontologies, representation and reasoning in the common sense world// | ||
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+ | * //problem solving using uncertain knowledge and information: | ||
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+ | * //action planning: automatic generation of partially ordered action plans, planning and execution// | ||
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+ | * //machine learning: learning decision trees, inductive learning, probably approximately correct learning, reinforcement learning// | ||
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Prof. Dr. hc. Michael Beetz PhD
Head of Institute
Contact via
Andrea Cowley
assistant to Prof. Beetz
ai-office@cs.uni-bremen.de
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