Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Unterschied zwischen den Versionen

Version vom 11. März 2006, 02:58 Uhr

Klausuren

Grundlagen der kuenstlichen Intelligenz ist eine Basisveranstaltung im Fachgebiet Methoden der KI (Studiengebiet KI).

Inhalt

Einführung: "Was ist künstliche Intelligenz?", Ggschichtlicher Überblick, intelligente Softwareagenten
Problemlösen und Suche: Problemformulierung, Lösungssuche, informierte Suche, Constraint Satisfaction Problems (CSPs)
Planen: STRIPS, Planungsalgorithmen
Logikbasierte Agenten: Agenten basierend auf Aussagenlogik und Prädikatenlogik
Belief Revision: Truth Maintenance Systems (TMS), Justification-based TMS (ATMS), Assumption-based TMS (JTMS)
Modallogik: Belief, Desire, Intention, BDI Agenten
Bayes Netze: probabilistische Inferenz, DAGs, Decomposable Undirected Graphs, Junction Trees
Hidden Markov Modelle
konnektionistisches Neuron
Multi-Lagen-Perzeptron: Architektur,Lernen,Prädiktion
Probabilistische Verfahren: Generative Modelle, Bayessche Verfahren, MAP-Methode, Kostenfunktionen
Einführung in die statistische Lerntheorie: Empirical Risk Minimization (ERM), Structural Risk Minimization (SRM), VC-Dimension
Support Vector Maschinen: SVMs für linear (+nicht-linear) separable sowie nicht separable Probleme

(im Wesentlichen aus den Folien des WS 05/06 entnommen)

Tipps und nützliche Infos

Die Lehrveranstaltung wird in zwei Teilen im Wintersemester durchgeführt:

bis 8.12 von Prof. Albayrak (AOT bzw. DAI-Labor)
ab 14.12 Prof. Obermayer (NI)

Es gibt eine recht große Auswahl an Literatur. Für den ersten Teil der Veranstaltung ist empfehlenswert:

"Künstliche Intelligenz - Ein moderner Ansatz" von Stuart Russell/Peter Norvig (Prentice Hall 2003)

Für den zweiten Teil der Veranstaltung kann man anfangs auch noch darauf zurückgreifen, jedoch erweisen sich folgende Bücher später als zunehmend nützlich:

"Neural Networks - A Comprehensive Foundation" von S. Haykin (Prentice Hall, 1999)
"Neural Networks for Pattern Recognition" von C. Bishop (Clarendon Press, 1995)

Es gibt kein Skript zur Vorlesung, dafür aber (inhaltlich VIEL zu dünne) Folien. Es empfiehlt also dringend bereits am Anfag des Semesters den Stuart/Russell zu erwerben (ausleihen ist schwierig, die UniUni-Bibliothek hat nur sehr wenige Exemplare). Die beiden obigen Bücher über Neuronale Netze kann man in der Uni-Bibliothek ausleihen, es gibt sogar durchaus ein paar Exemplare, aber leider nicht genug für alle - also ist Eile oder Kopieren angesagt. Zum Kaufen ist leider besonders der Haykin zu teuer (siehe Link).

Die Veranstaltung beginnt simpel, zieht dann aber zum Ende des Semesters hin an. Vor allem mathematisch wird der 2. VL-Teil deutlich anspruchsvoller - Kenntnisse in Stochastik, Statistik, Analysis und Differentialrechnung einer sowie mehrerer Variablen sollten vorhanden sein (oder sollte man sich selbstständig aneignen) um der Vorlesung folgen zu können.

Im WS05/06 wurde diese Lehrveranstaltung das erste Mal in der hier beschriebenen Form durchgeführt, es hat sich personell sowie inhaltliches einiges verändert im Vergleich mit der Vorgängerveranstaltung.

Weblinks

Persönliche Kommentare

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War ganz ok. FelixB

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 Die Veranstaltung beginnt simpel, zieht dann aber zum Ende des Semesters hin an. Vor allem mathematisch wird der 2. VL-Teil deutlich anspruchsvoller - Kenntnisse in Stochastik, Statistik, Analysis und Differentialrechnung einer sowie mehrerer Variablen sollten vorhanden sein (oder sollte man sich selbstständig aneignen) um der Vorlesung folgen zu können.
+Im WS05/06 wurde diese Lehrveranstaltung das erste Mal in der hier beschriebenen Form durchgeführt, es hat sich personell sowie inhaltliches einiges verändert im Vergleich mit der Vorgängerveranstaltung.
 == Weblinks ==