MLU
INF.02545.07 - Approximatives Schließen (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch
INF.02545.07 5 CP
Modulbezeichnung Approximatives Schließen
Modulcode INF.02545.07
Semester der erstmaligen Durchführung
Fachbereich/Institut Institut für Informatik
Verwendet in Studiengängen / Semestern
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2009/10 - SS 2016) > Bioinformatik
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Bioinformatik (HI)
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Sekundärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Sekundärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2013/14 - SS 2016) > Alle Module aus den Vertiefungsrichtungen und zusätzlich:
  • Wirtschaftsinformatik (Business Information Systems) (MA120 LP) (Master) > Wirtschaftsinformatik WirtschaftsinformatMA120, Akkreditierungsfassung (SS 2016 - SS 2020) > II. Wahlbereich Informatik
Modulverantwortliche/r
Weitere verantwortliche Personen
Dr. Christoph Bauer
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
Die Studierenden sollen Modelle zur Darstellung unsicheren Wissens, insbesondere die Theorie unscharfer Mengen und die Fuzzy Logik kennenklernen. Sie erlernen den Umgang mit unsicherem Wissen, Schlussweisen bei nicht sicherem Wissen, vor allem der Verallgemeinerung des Modus Ponens in Fuzzy Logik. An ausgewählten Beispielen sollen sie Erfahrungen für unterschiedliche Herangehensweisen beim Schließen mit unsicherem Wissen sammeln.
Modulinhalte
  • Zweiwertig Logik stößte an ihre Grenzen, sobald intelligentes Verhalten und Schließen adäquat modelliert werden soll. In allen denkbaren Anwendungen und Realisierungen technischer Systeme finden daher Techniken der Analyse und des Schließens mit nicht sicherem Wissen Anwendung, von der Waschmaschine bis zur Steuerungen der unterschiedlichsten Komponenten in Kraftfahrzeugen und technischen Anlagen.
1. Fuzzy Mengen, fuzzy Relationen, Mengenoprationen für Fuzzymengen
2. Fuzzy Logik, probabilistische Logik
3. Konfidenzmaße - Possibility und Necessity, Plausibility und Belief
4. Mustervergleich mittels bedingter Maße für Möglichkeit und Sicherheit.
5. Verallgemeinerter Modus Ponens, Schließen mit unsicherem Wissen
Lehrveranstaltungsformen Kursus (2 SWS)
Kursus
Kursus (2 SWS)
Kursus
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul beginnend im Sommersemester im Wechsel mit
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Prüfungsebene
Credit-Points 5 CP
Modulabschlussnote LV 1: %; LV 2: %; LV 3: %; LV 4: %.
Faktor der Modulnote für die Endnote des Studiengangs 1
Modulveran­staltung Lehrveranstaltungs­form Veranstaltungs­titel SWS Workload Präsenz Workload Vor- / Nach­bereitung Workload selbstge­staltete Arbeit Workload Prüfung incl. Vorbereitung Workload Summe
LV 1 Kursus Vorlesung 2 0
LV 2 Kursus Selbststudium 0
LV 3 Kursus Übung 2 0
LV 4 Kursus Übungsaufgaben 0
Workload modulbezogen 150 150
Workload Modul insgesamt 150
Prüfung Prüfungsvorleistung Prüfungsform
LV 1
LV 2
LV 3
LV 4
Gesamtmodul
Regelmäßige Teilnahme an den Übungen, Erfolgreiches Lösen von Übungs- und Programmieraufgaben., Die Lösungen von Übungs- und Programmieraufgaben erklären können
mündliche Prüfung
Wiederholungsprüfung
Regularien Teilnahme­voraussetzungen Angebots­rhythmus Anwesenheits­pflicht Gewicht an Modulnote in %
LV 1 Sommersemester Nein %
LV 2 Sommersemester Nein %
LV 3 Sommersemester Nein %
LV 4 Sommersemester Nein %