KI Artificial Intelligence Group - Dept. of Computer Science - TU Berlin
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Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

im SS 98


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Organisation


Materialien


Inhalt

  1. Einführung
    Gegenstandsgebiet, Historisches, Stand
  2. Problemlösen
    Formalisierung, heuristische Suche, Planung durch Teilzielbildung, Anwendungen, menschliches Problemlösen
  3. Constraintsysteme
    Formalisierung, Lösungsmethoden, Anwendungen
  4. Inferenz
    Logische Grundlagen, Resolution, Theorembeweisen, Anwendung in Frage-Antwort-Systemen, logische Programmierung, Nichtmonotone Logik und Rechtfertigungssysteme, unscharfe (Fuzzy-)Inferenz, Vergleich mit menschlichen Schlußprozessen
  5. Wissensrepräsentation
    Repräsentation durch Graphen, Semantische Netze und Verstehen natürlicher Sprache, objektorientierte Repräsentation, Repräsentation geometrischer Beziehungen (analoge Repräsentation), Anwendungen
  6. Maschinelles Lernen
    Überblick über Probleme und Methoden des Maschinellen Lernens, organismische Lernprozesse, Induktion von Entscheidungsbäumen, Anwendungen
  7. KI und Künstliche Neuronale Netze (KNN)
    Klassifizierungs- (Begriffslernen) durch KNN (verallgemeinertes Perzeptron), Lernen unscharfer Begriffe, Einsatz von KNN bei der Erkennung komplexer Strukturen der KI (Mustervergleich, Sprachverstehen u.a.), Anwendungen