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      Methoden der künstlichen Intelligenz

      Nummer
      I008
      Leitung
      Gianni N. Di Pietro, gianni.dipietro@fhnw.ch
      ECTS
      3.0
      Unterrichtssprache
      Deutsch
      Lernziele/Kompetenzen
      Studierende...
      • wissen, welche Bereiche der menschlichen Kognition mit Hilfe der KI imitiert werden (2 verstehen)
      • kennen die wesentlichen Arten der Repräsentation von Wissen (2 verstehen)
      • kennen ausgewählte Ansätze der symbolischen KI und können diese gezielt einsetzen (3 anwenden)
      • kennen ausgewählte Ansätze der subsymbolischen/neuronalen KI und können diese gezielt einsetzen (3 anwenden)
      • können ausgewählte Anwendungsfelder der KI beschreiben und deren Tragweite beurteilen (2 verstehen)
      Inhalt
      • Menschliche Kognition
      • Repräsentation und Verarbeitung von Wissen
      • Constraint- und logische Programmierung
      • Umgang mit unsicherem und vagem Wissen
      • Planungssysteme
      • Neuronale Netze
      • Maschinelles Lernen und Data Mining
      • Ausgewählte Anwendungsfelder der künstlichen Intelligenz
      Erforderliche Vorkenntnisse
      Einführung in die Informatik Studierende…
      • sind in der Lage, mit eigenen Worten zu erklären, wie Computersysteme, Betriebssysteme und das Internet aufgebaut sind und funktionieren. Sie können auch über die jeweiligen Schwachstellen und Angriffspunkte, bzw. Schutzmöglichkeiten Auskunft geben (2 verstehen).
      • können ohne Hilfsmittel Zahlen verschiedener Zahlensysteme ineinander konvertieren und erklären, wie Werte in Computersystemen repräsentiert werden (3 anwenden).
      • können ohne Hilfsmittel digitale Schaltungen auf dem Papier erstellen, analysieren und Wahrheitstabellen bzw. Schaltfunktionen aufstellen (3 anwenden).
      Lehr- und Lernmethoden
      • Vorlesung
      • Praktische Übungen
      Leistungsbewertung
      gemäss Modulverzeichnis in der aktuellen StuPO
      Bemerkungen
      2 x 2 Lektionen / Woche KW 8 bis 18 (10 Wochen im Frühjahr-Semester)