Mind - Brain - Machine (Foundational Problems between Neurophilosophy, Informatics, and Robotics)
Module CLA20202
This module handbook serves to describe contents, learning outcome, methods and examination type as well as linking to current dates for courses and module examination in the respective sections.
Module version of WS 2015/6 (current)
There are historic module descriptions of this module. A module description is valid until replaced by a newer one.
Whether the module’s courses are offered during a specific semester is listed in the section Courses, Learning and Teaching Methods and Literature below.
| available module versions | |
|---|---|
| WS 2015/6 | WS 2010/1 |
Basic Information
CLA20202 is a semester module in German language at Bachelor’s level and Master’s level which is offered irregular.
This Module is included in the following catalogues within the study programs in physics.
- Catalogue of soft-skill courses
| Total workload | Contact hours | Credits (ECTS) |
|---|---|---|
| 60 h | 20 h | 2 CP |
Content, Learning Outcome and Preconditions
Content
Künstliche Intelligenz beherrscht längst unser Leben. Ingenieure interessieren sich für Wahrnehmung, Denken und Bewusstsein, um Roboter nach dem Vorbild von Evolution und Gehirn mit Fähigkeiten der Selbstorganisation auszustatten. Damit stellen sich alte philosophische Fragen nach Geist, Seele und Bewusstsein neu gestellt.
Lehrveranstaltungen dieses Moduls reflektieren Themenfelder der Künstlichen Intelligenz, Kybernetik und Kognitionswissenschaften im Hinblick auf die zugrundeliegenden erkenntnistheoretischen und ethischen Grundfragen.
Lehrveranstaltungen dieses Moduls reflektieren Themenfelder der Künstlichen Intelligenz, Kybernetik und Kognitionswissenschaften im Hinblick auf die zugrundeliegenden erkenntnistheoretischen und ethischen Grundfragen.
Learning Outcome
Nach Absolvierung des Moduls kennen die Teilnehmer exemplarische Problemfelder und Konzepte der Erkenntnistheorie, Kognitionspsychologie bzw. philosophy of mind. Sie sind in der Lage, komplexe Sachverhalte und Argumentationen klar und strukturiert wiederzugeben. Insbesondere entwickeln sie die Fähigkeit, fachspezifisches Wissen in übergreifende Zusammenhänge zu integrieren und interdisziplinär zu vermitteln.
Preconditions
no info
Courses, Learning and Teaching Methods and Literature
Courses and Schedule
| Type | SWS | Title | Lecturer(s) | Dates | Links |
|---|---|---|---|---|---|
| SE | 1.5 | Brains and Other Machines (Artificial Intelligence, Cybernetics, and Cognitive Science) |
Wed, 10:00–12:30, 1229 Wed, 10:00–12:30, 1221 |
eLearning |
Learning and Teaching Methods
Dozierendeninput, Lektüre von Fachliteratur, Präsentationen/Referate, Diskussionen
Media
no info
Literature
no info