Intelligente Systeme

Vorlesung Sommersemester 2017

Pflichtfach im Studiengang Master / Informatik

Vorlesung    Mittwoch 12:30 - 14:00

Labor            Mittwoch 14:30 – 16:00(Prolog/ R)

Inhalt

  1. Aussagen- und Prädikatenlogik, Wissensdarstellung und -verarbeitung,Expertensysteme
  2. Suchstrategien zur Problemlösung: uniformierte Suche, heuristische Suche
  3. Vages und unsicheres Wissen: Fuzzy Logik, Bayessches Lernen
  4. Neuronale Netze: ein- und mehrschichtiges Perzeptron

Der Leistungsnachweis gliedert sich in zwei Teile.

  1. 50 % Übungen (individuell)
  2. 50% schriftliche Datenauswertung und Präsentation

Die erfolgreiche Teilnahme kann bescheinigt werden, wenn in beiden Teilbereichen 50% der möglichen Punkte errreicht werden.

Literatur

  • W.Ertel: Grundkurs Künstliche Intelligenz, Vieweg 2008
  • U.Lämmel / J. Cleve: Lehr- und Übungsbuch Künstliche Intelligenz, Fachbuchverlag Leipzig, 2. Auflage 2004
  • S. Russell / P. Norwig: Artifical Intelligence - A Modern Approach, 2 edition, Prentice Hall, 2003
  • T. Mitchell: Machine Learning, McGraw - Hill, 1997
  • C. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2007