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401_kuenstliche_intelligenz

401 - Künstliche Intelligenz

Studiensemester: 4
Turnus: Sommersemester

Lehrveranstaltungen:
2 SWS Seminaristischer Unterricht
2 SWS Praktikum

Geplante Gruppengröße:
Seminaristischer Unterricht: ca. 45 Studierende
Praktikum: ca. 20 Studierende

Präsenzzeit:
30 Stunden Seminaristischer Unterricht
30 Stunden Praktikum

Workload/Selbststudium:
150 Stunden Workload / 90 Stunden Selbststudium

ECTS: 5

Sprachen: Deutsch oder Englisch

Modulverantwortung:
Prof. Dr. David Spieler (FK 07)

Lehrende:
Prof. Dr. David Spieler (FK 07)
N.N.

Lehrinhalte

  • Tiefensuche
  • Breitensuche
  • A*
  • Backtracking
  • Adversariale Suche
  • Logik und Inferenz
  • Wissensrepräsentation und Inferenz (Beispiel RDF/OWL/SPARQL)
  • Planen
  • Unsicherheit
  • Überwachtes Lernen
  • Unüberwachtes Lernen
  • Reinforcement Learning

Kompetenzorientierte Lernziele

Die Studierenden lernen verschiedene Methoden der Künstlichen Intelligenz kennen und anzuwenden, um sie in ihrer späteren beruflichen Tätigkeit bei der Suche in Daten, Planung von Aktionen, Wissensrepräsentation / Inferenz als auch beim maschinellen Lernen sinnvoll einsetzen zu können.

Fach- und Methodenkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage

  • grundlegenden KI-Konzepte zu erläutern,
  • einfache KI-Methoden selbst zu implementieren und
  • komplexere KI-Methoden anzuwenden.

Sozialkompetenz

- Teamarbeit: Die Studierenden bearbeiten Problemstellungen in Kleingruppen

Vorkenntnisse/Teilnahmevoraussetzungen

Eine moderne/aktuelle Programmiersprache (bestenfalls Python) gelehrt etwa in Computational Thinking

Verwendung des Moduls

Pflichtmodul im Studiengang 'Informatik und Design'

Prüfungsform

ModA

Lehrformen

Seminaristischer Unterricht
Projektarbeit

Lehrmethoden

Medien und Methoden: Beamer, Tafel, Jupyter Notebooks

Literatur

- tbd