621.061 (21S) Einführung in die Artificial Intelligence I
Überblick
Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Introduction to Artificial Intelligence I
- LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
- LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
- Anmeldungen 27 (30 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Englisch
- LV-Beginn 05.03.2021
- eLearning zum Moodle-Kurs
-
Anmerkungen
Sollte der Donnerstags-Termin nicht stattfinden können, findet die LV immer freitags von 10-12 Uhr statt. Der erste Termin ist Freitag der 5. März.
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Provides an introduction to general problem solving methods used in artificial intelligence and knowledge-based systems. The course presents a variety of search approaches as well as modern knowledge representation and reasoning systems implementing them.
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Classroom instructions mixed with practical exercises. The teaching language is English or German depending on the preferences of the audience. The slides are in English.
Inhalt/e
Covered topics include:
- Uninformed and informed search methods
- Overview of incomplete (local) approaches to solving hard problems
- Knowledge representation and reasoning with constraints programming
- MiniZinc programming language
- Game playing
Erwartete Vorkenntnisse
Algorithms and data structures
Literatur
- Stuart Russell and Peter Norvig: Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice Hall, 2009
- Rina Dechter: Constraint Processing. Morgan Kaufmann Publishers, 2003
- Stefan Edelkamp and Stefan Schrödl: Heuristic search: theory and applications. Elsevier, 2011
Intendierte Lernergebnisse
Provides an introduction to general problem solving methods used in artificial intelligence and knowledge-based systems. The course presents a variety of search approaches as well as modern knowledge representation and reasoning systems implementing them.
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Classroom instructions mixed with practical exercises. The teaching language is English or German depending on the preferences of the audience. The slides are in English.
Inhalt/e
Covered topics include:
- Uninformed and informed search methods
- Overview of incomplete (local) approaches to solving hard problems
- Knowledge representation and reasoning with Constraints Programming
- MiniZinc programming language
- Game playing
Erwartete Vorkenntnisse
Algorithms and data structures
Literatur
- Stefan Edelkamp and Stefan Schrödl: Heuristic search: theory and applications. Elsevier, 2011
- Rina Dechter: Constraint Processing. Morgan Kaufmann Publishers, 2003
- Stuart Russell and Peter Norvig: Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice Hall, 2009
Prüfungsinformationen
Geänderte Prüfungsinformationen (COVID-19 Ausnahmeregelung)
online
Prüfungsmethode/n
siehe Moodle
Prüfungsinhalt/e
siehe Moodle
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
siehe Moodle
Geänderte Prüfungsinformationen (COVID-19 Ausnahmeregelung)
online
Prüfungsmethode/n
see moodle
Prüfungsinhalt/e
see moodle
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
see moodle
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 19W.2)
-
Fach: Vertiefung Informatik
(Wahlfach)
-
7.3 Einführung in die Artificial Intelligence I (
2.0h VC / 3.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS) Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
-
7.3 Einführung in die Artificial Intelligence I (
2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Fach: Vertiefung Informatik
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 17W.1)
-
Fach: Medieninformatik
(Wahlfach)
-
4.1 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
4.1 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Fach: Medieninformatik
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 17W.1)
-
Fach: Natural Language Processing
(Wahlfach)
-
5.2 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
5.2 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Fach: Natural Language Processing
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 17W.1)
-
Fach: Softwareentwicklung
(Wahlfach)
-
6.2 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
6.2 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Fach: Softwareentwicklung
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 17W.1)
-
Fach: Wirtschaftsinformatik
(Wahlfach)
-
7.2 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
7.2 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Fach: Wirtschaftsinformatik
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 12W.1)
-
Fach: Medieninformatik
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Medieninformatik
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 12W.1)
-
Fach: Natural Language Processing
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Natural Language Processing
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 12W.1)
-
Fach: Softwareentwicklung
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Softwareentwicklung
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 12W.1)
-
Fach: Wirtschaftsinformatik
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Wirtschaftsinformatik
(Wahlfach)
- Masterstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 911, Version: 13W.1)
-
Fach: Vertiefung Informatik
(Pflichtfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Vertiefung Informatik
(Pflichtfach)
- Masterstudium Mathematics
(SKZ: 401, Version: 18W.1)
-
Fach: Informatics
(Wahlfach)
-
8.5 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
- 621.061 Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
8.5 Heuristic Search (
2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Fach: Informatics
(Wahlfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
- Sommersemester 2024
- Wintersemester 2023/24
-
Sommersemester 2023
- 621.061 VC Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h / 3.0ECTS)
-
Wintersemester 2022/23
- 621.061 VC Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h / 3.0ECTS)
-
Sommersemester 2022
- 621.061 VC Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h / 3.0ECTS)
-
Wintersemester 2021/22
- 621.061 VC Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h / 3.0ECTS)
-
Wintersemester 2020/21
- 621.061 VC Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h / 3.0ECTS)
-
Sommersemester 2020
- 621.061 VC Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h / 3.0ECTS)
-
Wintersemester 2019/20
- 621.061 VC Einführung in die Artificial Intelligence I (2.0h / 3.0ECTS)