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Intelligente Systeme

Winter

(engl. Intelligent Systems )

Modulnummer: FIN-INF-100384
Link zum LSF: LSF
Verantwortung: Sanaz Mostaghim
Dozent:in: Sanaz Mostaghim
Lehrveranstaltungen:
  • Vorlesung Intelligente Systeme
  • Übung Intelligente Systeme
Verwendbarkeit: - B.Sc. INF: Informatik II - Pflicht
- B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht
- B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht
- B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht
- B.Sc. INF (bilingual): Informatik II - Pflicht

Kürzel

IS

CP

5

Semester

Winter

Fachsem.

ab 3.

Dauer

1 Semester

Sprache

deutsch

Niveau

Bachelor

Angestrebte Lernergebnisse:
The students...

  • have basic knowledge in the field of AI
  • can understand, implement and analyze AI algorithms
  • can develop and apply AI algorithms
  • have the ability to model optimization problems
  • have an overview of highly topical topics from AI

Inhalt:

  • Characteristics of intelligent systems
  • Modeling techniques for knowledge-intensive
  • Applications of Subsymbolic solution methods
  • Heuristic search methods
  • Learning systems Model approaches for cognitive
  • Systems Knowledge revision and ontologies
  • Decision support systems
  • Other current methods for development
  • Intelligent systems such as causal networks,
  • Blurred closing

Arbeitsaufwand:
Attendance time = 56 hours:

  • 2 SWS lecture
  • 2 SWS exercise
Independent work = 94 hours:
  • Pre- and post-processing of lectures and
  • Exercise questions and programming tasks

Prüfungsvorleistungen: Studien-/Prüfungsleistungen: Lehrform / SWS:

  • Examination in written form, length: 2 hours, necessary preliminary work will be announced in the first week of the event and on the lecture website
  • Ungraded : written or oral, necessary preliminary performances will be announced in the first week of the event and on the lecture website

  • Lecture (2 SWS)
  • Exercise (2 SWS)
Voraussetzungen nach Prüfungsordnung: Empfohlene Voraussetzungen:

none


Medienformen: Literatur:


  • Rudolf Kruse, Sanaz Mostaghim, Christian Borgelt, Christian Braune, Matthias Steinbrecher. Computational Intelligence. A Methodological Introduction, Springer Text Book, 2022
  • R. Kruse, C. Borgelt, C. Braune, F. Klawonn, C. Moewes, G. Ruß und M. Steinbrecher. Computational Intelligence: Eine methodische Einführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze. 2. Aufl., Springer-Vieweg-Verlag, 2015
  • S. Russell, P. Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz, 3. Auflage, Pearson- Verlag, 2012
  • G. Görz, J. Schneeberger, U. Schmidt, Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 5. Auflage, Oldenbourg-Verlag, 2014
  • C. Beierle und G. Kern-Isberner Methoden wissensbasierter Systeme, 5., verb. Aufl., Springer-Vieweg Verlag, 2014
  • Weitere Literatur findet sich auf den jeweiligen Vorlesungsfolien.

Hinweise:

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