08.079.542 Einführung in die Künstliche Intelligenz

Veranstaltungsdetails

Lehrende/r: Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott

Veranstaltungsart: Vorlesung/Übung

Anzeige im Stundenplan: 08.079.542

Credits: 6,0

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -

Voraussetzungen / Organisatorisches:
Grundkenntnisse in Python

Inhalt:

Es werden grundlegende Methoden, Verfahren und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz behandelt. Im Mittelpunkt der Lehrveranstaltung stehen informatorische, nicht kognitions-wissenschaftliche fragen der künstlichen Intelligenz, insbesondere die Themen Suchen, Pla­nen, Ler­nen und Schließen. Des Weiteren werden wir eine kurze Einführung zu künstlichen neuronalen Netzwerken sowie der Programmiersprache PROLOG geben. 

Empfohlene Literatur:
- Stu­art Rus­sell und Peter Norvig: Künstliche In­tel­li­genz: Ein Mod­ern­er Ansatz. Pear­son-Studi­um, 2004 (Überset­zung der 2. Auflage). ISBN: 978-3-8273-7089-1.

Termine
Datum Von Bis Raum Lehrende/r
1 Mo, 15. Apr. 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
2 Mo, 29. Apr. 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
3 Mo, 6. Mai 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
4 Mo, 13. Mai 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
5 Mo, 20. Mai 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
6 Mo, 27. Mai 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
7 Mo, 3. Jun. 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
8 Mo, 17. Jun. 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
9 Mo, 24. Jun. 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
10 Mo, 1. Jul. 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
11 Mo, 8. Jul. 2019 10:00 12:00 03 428 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott
Veranstaltungseigene Prüfungen
Beschreibung Datum Lehrende/r Pflicht
1. Klausur Do, 1. Aug. 2019 09:30-12:00 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott Nein
2. Klausur (Wdh.) Fr, 29. Nov. 2019 09:00-11:00 Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott Nein
Übersicht der Kurstermine
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  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
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Lehrende/r
Univ.-Prof. Dr. Matthias Schott