Einführung in die Künstliche Intelligenz - SS 07

LVA 20.278.1/2 im Vorlesungsverzeichnis der TU Darmstadt, SS 07.

Zeit und Ort

Beginn: 19.4.2007 (keine VO am 17.4.)

Forum

Klausur

Die Ergebnisse der Klausur im WS 07/08 hängen ab sofort am Brett neben Raum E 304 aus und sind außerdem über das WebReg-System einsehbar. Die Klausureinsicht findet am Freitag, den 7.3.08 von 10:00-11:00 Uhr in Raum E302 statt.

Alte Klausur mit Musterlösung:

• SS-07

Anrechnung

Für Diplom-Studenten Informatik ist diese Vorlesung für den Bereich 3 (Anwendungsorientierte Informatik) anrechenbar.

Inhalt

Die Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich mit Algorithmen zur Lösung von Problemen, von denen man gemeinhin annimmt, dass deren Lösung Intelligenz erfordert. Orientierte man sich in den Anfangstagen der Wissenschaft primär an psychologischen Erkenntnissen über das menschliche Denken, hat sich das Gebiet seither zunehmend dahingehend entwickelt, dass in den Problemlösungsansätzen versucht wird, die Stärken des Computers auszunutzen. Im Zuge dieser Vorlesung werden wir einen kurzen Überblick ber die zentralen Themen dieser Kernwissenschaft der Informatik geben, insbesondere in die Themen Suche, Planen, Lernen und Schließen. Die historischen und philosophischen Grundlagen werden ebenfalls behandelt.

Stoffplan (unvollständig)

• Grundlagen
  • Einführung, Geschichte der AI (RN chapter 1)
  • Philosophische Grundlagen (RN chapter 26); V1.0
  • Intelligente Agenten (RN chapter 2); V1.0
• Suche
  • Uninformierte Suche (RN chapter 3); V1.0
  • Heuristische Suche (RN chapters 4.1, 4.2); V1.1 15.5.07
  • Lokale Suche (RN chapters 4.3-4.4); V1.1 15.5.07
  • Constraint Satisfaction Problems (RN chapter 4); V1.1 25.5.07
  • Spiele: Suche mit Gegnern (RN chapter 6); V2.0 28.5.07
• Planning
  • Planen im Zustandsraum (RN chapters 10.3,11.1,11.2); V1.0 11.6.07
  • Planen im Planraum (RN chapters 11.3-11.7); V1.1 21.6.07
• Decisions under Uncertainty
• Unsicherheit und Wahrscheinlichkeiten (RN chapter 13)
• Bayesian Networks 1 (RN chapter 14.1-14.3)
• Bayesian Networks 2 (RN chapter 14.4-14.6)
• Machine Learning
• Neural Networks (RN chapters 18.1,18.2,20.5); V1.1 12.7.07
• Reinforcement Learning (RN chapter 21)

Übungen

• 1. Agenten + Suche + Beispiellösung (V1.0, 18.7.)
• 2. Spiele: Aufgabenblatt + Beispiellösung (V1.2, 13.7.)
• 3. STRIPS-Planen: Aufgabenblatt + Beispiellösung (V1.1, 20.7.)
• 4. Planen: Aufgabenblatt + Beispiellösung (V1.3, 20.7.), separat: 4.1
• 5. Schließen unter Unsicherheit: Aufgabenblatt + Beispiellösung (V1.3, 20.7.)
• 6. Lernen: Aufgabenblatt + Beispiellösung (V1.2, 20.7.)

Textbuch

Die Vorlesung folgt weitgehend dem Buch Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2nd edition, 2003. Deutsche Ausgabe: Stuart Russell und Peter Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein Moderner Ansatz. Pearson-Studium, 2004. ISBN: 978-3-8273-7089-1.

Kontakt

Johannes Fürnkranz