INF.02506.08 - Einführung in die Künstliche Intelligenz (Complete module description)
INF.02506.08 | 5 CP |
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Module label | Einführung in die Künstliche Intelligenz |
Module code | INF.02506.08 |
Semester of first implementation | |
Faculty/Institute | Institut für Informatik |
Module used in courses of study / semesters |
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Responsible person for this module | |
Further responsible persons |
Prof. Dr. Stefan Braß |
Prerequisites | |
Skills to be acquired in this module | Die Studierenden sollen die Möglichkeiten und Grenzen der Prädikatenlogik für die Darstellung von Wissen und das Ableiten von Schlüssen erkennen und den Umgang mit Inferenzmethoden, insbesondere Resolutionsstrategieen an Beispielen erlernen. |
Module contents | Ausgangspunkt für die Modellierung intelligenten Verhaltens bildet die klassische zweiwertige Logik. Ausgehend von den Grenzen der Prädikatenlogik für intelligentes Schließen sollen die Studierenden Erweiterungen der PL1, insbesondere Defaultlogik und Modallogik sowie Logiken für unsicheres Wissen kennenlernen. Um Praktisceh Erfahrungen zu sammeln und die Möglichkeiten und Grenzen der zweiwertigen Logik zu erkennen, werden zwei größere Projekte in Gruppen bearbeitet, für a) die Suche kürzester Wege in Graphen sowie b) der Programmierung einer Erweiterung des Prologinterpreters zum Umgang mit unsicherem Wissen nachweisen. 1. Klassische Prädikatenlogik, Resolutionsprinzip 2. Default- und Modallogik 3. Suchalgorithmen in Prolog 4. Grundlagen des Schließens mit unsicherem Wissen (SLOP), Erweiterung des Prologinterpreters |
Forms of instruction |
Lecture (2 SWS)
Course Exercises (2 SWS) Course |
Languages of instruction | German, English |
Duration (semesters) | 1 Semester Semester |
Module frequency | nicht festlegbar |
Module capacity | unlimited |
Time of examination | |
Credit points | 5 CP |
Share on module final degree | Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %. |
Share of module grade on the course of study's final grade | 1 |
Module course label | Course type | Course title | SWS | Workload of compulsory attendance | Workload of preparation / homework etc | Workload of independent learning | Workload (examination and preparation) | Sum workload |
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Course 1 | Lecture | Vorlesung | 2 | 0 | ||||
Course 2 | Course | Selbststudium | 0 | |||||
Course 3 | Exercises | Übung | 2 | 0 | ||||
Course 4 | Course | Übungsaufgaben | 0 | |||||
Workload by module | 150 | 150 | ||||||
Total module workload | 150 |
Examination | Exam prerequisites | Type of examination | |
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Course 1 | |||
Course 2 | |||
Course 3 | |||
Course 4 | |||
Final exam of module | Regelmäßige Teilnahme in den Übungen, Erfolgreiches Lösen von Übungs- und Programmieraufgaben, Die Lösungen zu Übungs- und Programmieraufgaben erklärem können |
mündl. Prüfung oder Klausur |
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Exam repetition information |
Prerequisites and conditions | Prerequisites | Frequency | Compulsory attendance | Share on module grade in percent |
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Course 1 | Winter semester | No | % | |
Course 2 | Winter semester | No | % | |
Course 3 | Winter semester | No | % | |
Course 4 | Winter semester | No | % |