Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Version vom 27. Februar 2006, 22:17 Uhr von Buchholz (Diskussion)
Klausuren
Grundlagen der kuenstlichen Intelligenz ist eine Basisveranstaltung im Fachgebiet Methoden der KI (Studiengebiet KI).
Inhalt
(Von der Website geklaut)
- Einführung: Gegenstandsgebiet, Historisches, Stand
- Problemlösen: Formalisierung, heuristische Suche, Planung durch Teilzielbildung, Anwendungen, menschliches Problemlösen
- Constraints: Formalisierung, Lösungsmethoden, Anwendungen
- Inferenz: Logische Grundlagen, Resolution, Theorembeweisen, Anwendung in Frage-Antwort-Systemen, logische Programmierung, Nichtmonotone Logik und Rechtfertigungssysteme, unscharfe (Fuzzy-)Inferenz, Vergleich mit menschlichen Schlußprozessen
- Wissensrepräsentation: Repräsentation durch Graphen, Semantische Netze und Verstehen natürlicher Sprache, objektorientierte Repräsentation, Repräsentation geometrischer Beziehungen (analoge Repräsentation), Anwendungen
- Lernen: Entscheidungsbäume: Überblick über Probleme und Methoden des Maschinellen Lernens, organismische Lernprozesse, Induktion von Entscheidungsbäumen, Anwendungen
- Funktionslernen
- Lernen: Perzeptrons Bedeutung, Potentielle Anwendungen, Lernalgorithmus des Perzeptrons
Tipps und nützliche Infos
Da Prof. Wysotzki die Vorlesung nicht mehr halten wird (er verlaesst die Uni), ist es relativ sinnlos, gute Tipps zu geben ;)
Literatur: nichts gelesen
Weblinks
Persönliche Kommentare
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War ganz ok. FelixB