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Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden.
Veranstaltung ist aus dem Semester
SS 2020
, Aktuelles Semester: SoSe 2024
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- Funktionen:
Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
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Künstliche Intelligenz (E-Learning)
Sprache: Deutsch
Belegpflicht
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Nr.:
5758
Vorlesung
SS 2020
4 SWS
Jedes Semester
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Weitere Links:
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Homepage der Vorlesung (mit Videolectures)
Lehrbuch: Grundkurs Künstliche Intelligenz (W. Ertel)
Textbook: Introduction to Artificial Intelligence (W. Ertel)
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Bachelor-Studiengang:
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Bachelorstudiengang Angewandte Informatik
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Profil AI-Spiele und Digitale Medien, Abschluss 84,
(
6.
Semester )
- ECTS-Punkte : 5
- Kategorie : Pflichtfach
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Angewandte Informatik, Abschluss 84,
(
4.
Semester )
- ECTS-Punkte : 5
- Kategorie : Pflichtfach
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Angewandte Informatik, Abschluss 84,
(
6.
Semester )
- ECTS-Punkte : 5
- Kategorie : Pflichtfach
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Profil AI-Robotik und Automatisierung, Abschluss 84,
(
6.
Semester )
- ECTS-Punkte : 5
- Kategorie : Pflichtfach
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Zugeordnete Lehrperson:
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Ertel
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Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
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Termin:
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Dienstag
08:00
-
09:30
Einzelter.
Beginn : 17.03.2020
Ende : 17.03.2020
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Raum :
T 117
Gebäude T
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fällt aus am 17.03.2020
entfällt
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Donnerstag
14:15
-
15:45
Einzelter.
Beginn : 26.03.2020
Ende : 26.03.2020
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Raum :
N232
Gebäude N
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fällt aus am 26.03.2020
entfällt
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Dienstag
08:00
-
09:30
wöchentl
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Raum :
H 004
Gebäude H
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fällt aus am 17.03.2020
verlegt in Raum T117
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Donnerstag
14:15
-
15:45
wöchentl
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Raum :
H 002
Gebäude H
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fällt aus am 26.03.2020
verlegt in Raum N232
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| Inhalt: |
E-Learning-Inhalte, Start Mo, 16.03.2020
- Einführung, Geschichte
- Intelligente Agenten
- Suchen, Spielen, Problemlösen
- Schließen mit Unsicherheit
- Maschinelles Lernen und Data Mining
- Neuronale Netze
- Lernen durch Verstärkung
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| Literatur: |
* W. Ertel, Grundkurs Künstliche Intelligenz, Vieweg Verlag, 2008
* S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach
* T. Mitchell, Machine Learning
* I. Witten and E. Frank, Data Mining, Hanser Verlag München |
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| Lernziele: |
Der besondere Reiz, aber auch die besondere Schwierigkeit, in diesem Fach ist das Zusammenspiel vieler sehr unterschiedlicher Wissenschaften wie Logik, Statistik, Neuronale Netze und Kognitionswissenschaften. Da es nicht möglich ist, im Rahmen von 4 SWS alle diese Gebiete tief und umfassend zu behandeln, ist das wichtigste Lernziel, dem Studenten einen Überblick über das heute sehr weit
verzweigte Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) zu vermitteln. Einige Themen, insbesondere das maschinelle Lernen werden aber trotzdem etwas detaillierter behandelt.
Bei Bedarf wird die Vorlesung in englischer Sprache angeboten (bitte rechtzeitig vor Semesterbeginn beim Dozenten melden). |
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| Leistungsnachweis: |
benotet: K90 |
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| Module: |
Künstliche Intelligenz (AI) |
LSF Online-Hilfe
