Künstliche Intelligenz

NUMMER: 310502
KÜRZEL: KI
MODULBEAUFTRAGTE:R: Prof. Dr. Asja Fischer
DOZENT:IN: Prof. Dr. Asja Fischer
FAKULTÄT: Fakultät für Informatik
SPRACHE: Englisch
SWS: 4 SWS
CREDITS: 5 CP
WORKLOAD: 150 h
ANGEBOTEN IM: jedes Sommersemester

BESTANDTEILE UND VERANSTALTUNGSART

Artificial Intelligence – Vorlesung (2 SWS)
Artificial Intelligence – Übung (2 SWS)

PRÜFUNGEN

FORM: schriftlich
ANMELDUNG: eCampus
DATUM: 0000-00-00
BEGINN: 00:00:00
DAUER: 120 min
RAUM:

LERNFORM

Die Vorlesung wird als seminaristischer Unterricht mit Medienunterstützung abgehalten.
eLearning-unterstützte Hausaufgaben mit praxisnahen, am Rechner zu implementierenden Übungen werden wöchentlich vergeben und in der Übungsstunde besprochen.

LERNZIELE

Nach dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls
- verstehen Studierende die grundlegenden Verfahren und Methoden der künstlichen Intelligenz und können diese praktisch anwenden
- sind die Studierenden in der Lage, die Leistungsfähigkeit der besprochenen Verfahren einzuschätzen und diese zur Lösung konkreter Probleme verschiedener Anwendungs-domänen erfolgreich einzusetzen.
- beherrschen die Studierenden die Terminologie des Fachbereichs
- kennen die Studierenden sowohl industriell als auch wirtschaftlich relevante Anwendungsbiete

INHALT

Die Vorlesung gibt einen Überblick über wichtige Ansätze und Methoden der künstlichen Intelligenz. Inhaltlich werden wichtige Konzepte und Ideen, wie Entwurfsprinzipien von intelligenten Agenten, Problemlösen durch Suche und durch wissensbasierte Inferenz, Problemlösen bei unsicherem Wissen, Handlungsplanung und Grundideen des maschinellen Lernens abgedeckt. Weiterhin sollen wichtige Anwendungsgebiete und Einsatzmöglichkeiten in der Praxis kennengelernt werden.

VORAUSSETZUNGEN

Keine

VORAUSSETZUNGEN CREDITS

Bestandene Modulabschlussprüfung und erfolgreiche Teilnahme an den Übungen

EMPFOHLENE VORKENNTNISSE

Solides Grundwissen in der Mathematik (Inhalte der Module Mathematik 1 – Grundlagen, Mathematik 2 – Algorithmen, Mathematik 3 - Anwendungen) und in der Informatik (Inhalte der Module Informatik 1 – Programmierung und Informatik 2 – Algorithmen und Daten-strukturen)

LITERATUR

1. S. Ruseel und P. Norvig: „Artificial Intelligence: A Modern Approach“, Prentice Hall,
3rd edition, 2009
2. W. Ertel: „Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung“, 4. Auflage, 2016

AKTUELLE INFORMATIONEN

SONSTIGE INFORMATIONEN

Aktuelle Informationen wie Vorlesungstermine, Räume oder aktuelle Dozent*innen und Übungsleiter*innen sind im Vorlesungsverzeichnis der Ruhr-Universität https://vvz.rub.de/ und im eCampus https://www.rub.de/ecampus/ecampus-webclient/ zu finden.