Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (IN2062)
Techniques in Artificial Intelligence (IN2062)
Lehrveranstaltung 240927786 im WS 2013/4
Basisdaten
LV-Art | Vorlesung-Übung |
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Umfang | 4 SWS |
betreuende Organisation | Informatik 6 - Lehrstuhl für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme (Prof. Knoll) |
Dozent(inn)en | |
Termine |
Do, 16:00–18:00, Interims I 101 Fr, 12:00–14:00, Interims I 101 sowie 1 einzelner oder verschobener Termin |
Zuordnung zu Modulen
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IN2062: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz / Techniques in Artificial Intelligence
Dieses Modul ist in den folgenden Katalogen enthalten:- Fokussierungsrichtung Bildgebende Verfahren im M.Sc. Biomedical Engineering and Medical Physics
- Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
weitere Informationen
Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).
ergänzende Hinweise | Die Vorlesung soll einen Überblick über wichtige Arbeitsgebiete und Methoden der Künstlichen Intelligenz geben. Die Vorlesung führt Grundideen und Methoden der Künstlichen Intelligenz anhand des Lehrbuches von Russell und Norvig (s.u.) ein. Es werden folgende Themen behandelt: - Entwurfsprinzipien für und Spezifikation von "intelligenten" Agenten - Problemlösen durch Suche: heuristische Suchverfahren, optimierende Suche - Problemlösen mit wissensbasierten Methoden: Logik und Inferenz, Schlussfolgern über Raum und Zeit, Repräsentation von Ontologien, Repräsentation und Schlussfolgern über Alltagswissen - Problemlösen mit unsicherem Wissen: Grundlagen der Wahrscheinlichkeits-und Entscheidungstheorie, Bayes Netze, Planen mit Markov-Entscheidungsprozessen - Handlungsplanung: Generierung partiell geordneter Aktionspläne, Planung und Ausführung - Maschinelles Lernen: Lernen von Entscheidungsbäumen, Lernen von Prädikaten mittels Beispielen, Reinforcement-Lernen. |
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Links |
LV-Unterlagen Zusatzinformationen TUMonline-Eintrag |
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