Hochschule Darmstadt - Fb Informatik

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Modulbeschreibung
Modul:Einführung in die Künstliche Intelligenz

Introduction to Artificial Intelligence

Belegnummern:30.2662 [PVL 30.2663]
Sprache:deutsch
Zuordnung:Bachelor 2021 - Wahlpflicht S_5/6-Katalog
Bachelor dual KITS 2021 - 6. Semester
Bachelor dual KoSI 2021 - Wahlpflicht S_5/6-Katalog
Bachelor KMI 2021 - 4. Semester
Lehrform:V+P = Vorlesung+Praktikum
SWS:3+1
CP:5
Prüfung:Klausur
Anmeldung zur Prüfung:explizit und unabhängig von der Belegung
PVL (z.B. Praktikum):unbenotet (Erfolgreiche Teilnahme am Praktikum. Die Prüfungsvorleistung ist unbenotet. Bestehen der PVL ist Voraussetzung für die Zulassung zur Prüfung)
Häufigkeit des Angebots:jedes Semester (bisher nicht angeboten)
Belegvoraussetzung:Die Module "Mathematik 1", "Mathematik 2", "Programmieren 2" müssen erfolgreich absolviert sein.
Lernziele:
  • Die Studierenden
    • kennen die verschiedenen Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und deren jeweilige grundsätzliche Herangehensweisen und Strategien
    • verstehen, wie KI-Anwendungen prinzipiell aufgebaut sind
    • kennen zu jedem dieser Gebiete die grundsätzlichen Verfahren

  • Die Studierenden
    • sind in der Lage, zu gegebenen Problemen die jeweils passenden Technologien einzusetzen, um nichttriviale Probleme zu lösen
    • können abschätzen, wo KI-Lösungen angemessen sind

  • Die Studierenden
    • können Verfahren adaptieren, um Lösungsvorschläge zu erarbeiten und zu realisieren
    • können vor dem Hintergrund philosophischer Grundlagen und ethischer Fragestellungen einen kritischen Blick auf Entwicklungen in der KI entwickeln sowie Risiken und mögliche technologische Folgen der Entwicklung von Systemen mit KI-Technologien erkennen und einschätzen
Lehrinhalte:Die Veranstaltung gibt einen Überblick über die Gebiete der KI mit Hinweisen auf vertiefende Lehrveranstaltungen. Dabei werden die folgenden Inhalte abgedeckt:
  • Maschinelles Lernen (ML): Grundlegende ML Verfahren anhand prominenter Beispiele wie künstliche neuronale Netze oder Entscheidungsbäume; Metriken/Evaluationsverfahren zur Messung der Güte von ML-Vorhersagen. Bezug zu symbolischer und nichtsymbolischer KI
  • Wissensrepräsentation und -verarbeitung: Grundlegende Verfahren, z.B. Ontologien und Linked Data; Abfragesprachen und Reasoning. Bezug zu symbolischer und nicht-symbolischer KI
  • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Anwendungsgebiete von NLP wie bspw. Dokumentklassifikation, maschinelle Übersetzung oder Mensch-Maschine Kommunikation, sowie aktuelle Technologien zur einfachen Umsetzung derselben; Bezug zu symbolischer und nicht-symbolischer KI.
  • Computer Vision: Anwendungsgebiete wie Objekterkennung auf Bildern, sowie aktuelle Technologien zur Umsetzung derselben; Bezug zu nicht-symbolischer KI.
  • Querschnittsthemen: Philosophische Grundlagen und ethische Fragen der KI; Chancen und Risiken autonomer Systeme; Bias in KIAnwendungen; Auswirkungen von KI-Anwendungen auf Gesellschaft und Arbeitsleben.

Alle Inhalte werden im Praktikum eingeübt.
Literatur:
  • Bernhard G Humm: Applied Artificial Intelligence - An Engineering Approach. Second Edition. Leanpub, Victoria, British Columbia, Canada, 2016. leanpub.com/AAI
  • Russel, S. / Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (Pearson Series in Artificial Intelligence), 4. ed, 2020.
Weiterführende Literatur:
  • Christopher M. Bishop. 2006. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg.
  • Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning. New York, NY, USA : Springer New York Inc., 2001 (Springer Series in Statistics, vol. 103)
  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville "Deep Learning", MIT Press 2016
  • Jurafsky, Daniel / Martin, James. 2014. Speech and Language Processing. An Introduction to Natural Language Processing, 2nd ed. Pearson India.
Modulverantwortung:Gunter Grieser
Freigabe ab:WS 2022/2023

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