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Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science) >>

  Artificial Intelligence I (AI I(A))

Lecturer
Prof. Dr. Michael Kohlhase

Details
Vorlesung
Online/Präsenz
4 cred.h, ECTS studies, ECTS credits: 7,5, Sprache Englisch
Time and place: Wed 16:15 - 17:45, H11; Thu 12:15 - 13:45, H7

Fields of study
WPF DS-MA-DW ab 1
WPF DS-MA-AI ab 1
WPF DS-BA-DW ab 5
WPF ME-BA-MG6 3-6
WPF INF-BA-V-KI ab 5
WPF INF-MA ab 1
WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF ME-MA-MG6 1-3
WF CE-BA-TW ab 5
WPF DS-BA-AI ab 5

Contents
Dieser Kurs beschäftigt sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere dem Problemlösen mittels heuristischer Suche, Spiel-KI mittels adverserieller Suche, Constraint-Lösen, Logik und Inferenz, und Automatischen Planen. Der Nachfolgekurs KI-2 beschäftigt sich dagegen mit statischer KI, insbesondere mit Schliessen unter Unsicherheit und Maschinellem Lernen

Lernziele und Kompetenzen

Fach- Lern- bzw. Methodenkompetenz

  • Wissen: Die Studierenden lernen grundlegende Repräsentationsformalismen und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz kennen.

  • Anwenden: Die Konzepte werden an Beispielen aus der realen Welt angewandt (Übungsaufgaben).

  • Analyse: Die Studierenden lernen die über die modellierung in der Maschine menschliche Intelligenzleistungen besser einzuschätzen.

Sozialkompetenz

  • Die Studierenden arbeiten in Kleingruppen zusammen um kleine Projekte zu bewältigen

(automatisch geplant, erwartete Hörerzahl original: 250, fixe Veranstaltung: nein)

Recommended literature
Die Vor­lesung folgt weit­ge­hend dem Buch
Stu­art Rus­sell und Peter Norvig: Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence: A Mod­ern Ap­proach. Pren­tice Hall, 3rd edi­tion, 2009.
Deutsche Aus­gabe:
Stu­art Rus­sell und Peter Norvig: Künstliche In­tel­li­genz: Ein Mod­ern­er Ansatz. Pear­son-Studi­um, 2004 (Überset­zung der 2. Auflage). ISBN: 978-3-8273-7089-1.

ECTS information:
Title:
Artificial Intelligence I

Credits: 7,5

Contents
This course covers the Foundations of symbolic Artificial Intelligence (AI) in particular, problem solving by heuristic search, game play via adversarial search, constraint satisfaction, logic and inference, and planning. The companion course KI-2 will cover reasoning under uncertainty and machine learning.

Learning Goals and Competencies

Technical, Learning, and Method Competencies

  • Knowledge: The students learn foundational representations and algorithms in AI.

  • Application: The concepts learned are applied to examples from the real world (homeworks).

  • Analysis: By modeling human cognitive abilities, students learn to assess and understand human intelligence better.

Social Competences:

  • Students work in small groups to solve an AI game-play challenge/competition (Kalah).

Literature
The course is based on Stu­art Rus­sell und Peter Norvig: Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence: A Mod­ern Ap­proach. Pren­tice Hall, 3rd edi­tion, 2009.

Additional information
Expected participants: 250, Maximale Teilnehmerzahl: 350
www: https://www.studon.fau.de/crs4074217.html

Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
Startsemester WS 2022/2023:
Künstliche Intelligenz I (KI I)

Department: Professur für Wissensrepräsentation und -verarbeitung
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