Lehrinhalte

• Teil 1 - Suchverfahren: Als Einstieg in und grundlegende Voraussetzung für die meisten Verfahren der Künstlichen Intelligenz werden Suchstrategien vorgestellt und erläutert. Hier werden uninformierte, informierte, lokale, adversiale Suche sowie Suche mit Unsicherheit vorgestellt. Das Konzept der Agenten wird eingeführt.
• Teil 2 - Lernen und Schließen: Grundlagen der mathematischen Logik und von Wahrscheinlichkeiten werden wiederholt. Es werden Verfahren des maschinellen Lernens (überwacht und unüberwacht) vorgestellt. Eine Einführung in die Fuzzy Logic ist ebenfalls enthalten.
• Teil 3 - Anwendungen der Künstlichen Intelligenz: Typische Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz in der Robotik, im Bereich des maschinellen Sehens und der industriellen Bild- und Datenverarbeitung werden vorgestellt. Ethische Gesichtspunkte und Risiken der Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz werden diskutiert.

Qualifikationsziele / Kompetenzen

• Eigenständiges Lösen von anwendungsnahe Übungsaufgaben aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz
• Verständnis für die Vor- und Nachteile verschiedener Such- und Problemlösungsstrategien
• Einblicke in die Komplexität der Entwicklung von Systemen mit künstlicher Intelligenz und verschiedener Formen künstlicher Intelligenz
• Verstehen von Risiken und möglichener technologischer Folgen durch die Entwicklung von Systemen mit starker KI