Modulhandbuch

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Modulhandbuch

Einführung in die Künstliche Intelligenz

Empfohlene Vorkenntnisse

Keine
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden kennen die behandelten Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz und haben somit einen fundierten Überblick über das Fachgebiet und dessen Studium. Insbesondere sind
ihnen verschiedene Ausprägungen von Intelligenz geläufig. Sie haben erste Grundkenntnisse in wissenschaftlichem Arbeiten.
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 120
Workload 180
ECTS 6.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Einführung in die Künstliche Intelligenz" (K60) "Praktikum Einführung in die Künstliche Intelligenz" muss "m.E." attestiert sein.
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Klaus Dorer
Max. Teilnehmer 41
Empf. Semester 1
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

Bachelor-Studiengang AKI
Veranstaltungen

Einführung in die Künstliche Intelligenz

Art Vorlesung
Nr. EMI901
SWS 2.0
Lerninhalt

Die LV gliedert sich folgendermaßen:

  • Einführung: Geschichte der KI
  • Schwarmintelligenz: Gemeinsam sind wir stark
  • Evolutionäre Intelligenz: Genetische Algorithmen
  • Menschliche Intelligenz: Einblick in die Kognitionswissenschaft

Maschinelle Intelligenz:

  • Maschinelles Lernen
  • Deep Learning mit neuronalen Netzwerken
  • Autonome Systeme
  • Logik und Prolog
  • Natural Language Processing

 

 
Literatur

Russel, Norvig (2012) Künstliche Intelligenz –Ein moderner Ansatz. Pearson Studium; Auflage: 3.

Ertl (2016) Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung. Springer Vieweg; Auflage: 4.

Praktikum Einführung in die Künstliche Intelligenz

Art Praktikum
Nr. EMI902
SWS 2.0
Lerninhalt

Vertiefung der Lerninhalte aus der Vorlesung durch individuelle praktische Übungen in den Bereichen

  • Schwarmintelligenz: Versuche mit einem Schwarmsystem zu  individueller und Schwarmintelligenz und zur Frage: wie viel ist Intelligenz wert?
  • Genetische Algorithmen: Experimente zum Einfluss verschiedener Selektions-, Rekombinations- und Mutationsstrategien
  • Kognitionswissenschaft: Einfaches, kognitionswissenschaftliches Experiment
  • Maschinelles Lernen: Anwendung vorhandener Lernalgorithmen auf Beispieldatensätze in Knime
  • Bilderkennung mit Hilfe von Deep Learning anhand eines vorgegebenen Jupyter Notebooks

Verfassung von wissenschaftlichen Ausarbeitungen zu den Ergebnissen der Untersuchungen.