621.062 (23W) Introduction to Artificial Intelligence 2

Wintersemester 2023/24

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
04.10.2023 08:00 - 10:00 S.1.42 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Introduction to Artificial Intelligence II
LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 22 (30 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 04.10.2023
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Students should recognize the issue of uncertainty inherent in many Artificial Intelligence applications, understand basic methods for dealing with this issue and learn to adopt and comprehend concrete algorithms that implement these methods. The focus in the first half of the semester will be on reasoning under uncertainty, whereas the second half will deal with learning.

Lehrmethodik

The course consists on a mix between theoretical lectures and practical exercises. Slides and teaching will be in English.


eLearning

Moodle

Inhalt/e

Provides an introduction to selected methods for dealing with uncertainty in Artificial Intelligence and Knowledge-Based Systems.

Topics

  • Uncertainty in AI Systems
  • Bayesian Inference and Bayesian Networks
  • Machine Learning

Literatur

Adnan Darwiche. Modeling and Reasoning with Bayesian Networks. Cambridge University Press. 2009 P. 

Tan, M. Steinbach, V. Kumar. Introduction to Data Mining. Pearson. 2006 

Stuart Russell and Peter Norvig: Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice Hall, 2009 

Judea Pearl: Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems - Networks of Plausible Inference. Morgan Kaufmann Publishers, Inc. 1988 

D. Koller, N. Friedman. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. The MIT Press. 2009 

D. Barber. Bayesian Reasoning and Machine Learning. Cambridge University Press. 2012 

T. Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill. 1997

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

Written Exam at the end of the lectures + Minitests during the semester

Prüfungsinhalt/e

All the topics treated during the lectures. 

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

90% of the score will be given by the performance of the final exam. 10% comes from the performance achieved during the lectures, evaluated through mini-tests and participation. 

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 19W.2)
    • Fach: Vertiefung Informatik (Wahlfach)
      • 7.3 Einführung in die Artificial Intelligence II ( 2.0h VC / 3.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Fach: Medieninformatik (Wahlfach)
      • 4.2 Uncertain Knowledge: Reasoning and Learning ( 2.0h VC / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Fach: Natural Language Processing (Wahlfach)
      • 5.3 Uncertain Knowledge: Reasoning and Learning ( 2.0h VC / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Fach: Softwareentwicklung (Wahlfach)
      • 6.3 Uncertain Knowledge: Reasoning and Learning ( 2.0h VC / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Fach: Wirtschaftsinformatik (Wahlfach)
      • 7.3 Uncertain Knowledge: Reasoning and Learning ( 2.0h VC / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 12W.1)
    • Fach: Medieninformatik (Wahlfach)
      • Knowledge Engineering ( 2.0h UE / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 12W.1)
    • Fach: Natural Language Processing (Wahlfach)
      • Knowledge Engineering ( 2.0h UE / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 12W.1)
    • Fach: Softwareentwicklung (Wahlfach)
      • Knowledge Engineering ( 2.0h UE / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 12W.1)
    • Fach: Wirtschaftsinformatik (Wahlfach)
      • Knowledge Engineering ( 2.0h UE / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Angewandte Informatik (SKZ: 911, Version: 13W.1)
    • Fach: Vertiefung Informatik (Pflichtfach)
      • Knowledge Engineering ( 2.0h UE / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Wirtschaftsinformatik (SKZ: 522, Version: 20W.2)
    • Fach: Spezialisierung Angewandte Informatik (Wahlfach)
      • Spezialisierung Angewandte Informatik ( 0.0h VO, VC, KS, UE / 6.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 6. Semester empfohlen
  • Masterstudium Informationsmanagement (SKZ: 922, Version: 13W.2)
    • Fach: Informatik (Pflichtfach)
      • 1.1 Knowledge Engineering für Informationsmanagement ( 2.0h KS / 4.0 ECTS)
        • 621.062 Introduction to Artificial Intelligence 2 (2.0h VC / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2024
  • 621.064 VC Introduction to Artificial Intelligence 2 - Group A (2.0h / 3.0ECTS)
  • 621.066 VC Introduction to Artificial Intelligence 2 - Group B (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2023
  • 621.062 VC Einführung in die Artificial Intelligence II (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2022/23
  • 621.062 VC Einführung in die Artificial Intelligence II (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2022
  • 621.062 VC Einführung in die Artificial Intelligence II (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2021/22
  • 621.062 VC Einführung in die Artificial Intelligence II (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2021
  • 621.062 VC Einführung in die Artificial Intelligence II (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2020/21
  • 621.062 VC Einführung in die Artificial Intelligence II (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2020
  • 621.062 VC Einführung in die Artificial Intelligence II (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2019/20
  • 621.062 VC Einführung in die Artificial Intelligence II (2.0h / 3.0ECTS)