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)