Technische Universit├Ąt Ilmenau

Knowledge Engineering - Modultafeln of TU Ilmenau

The module lists provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).

You can find all details on planned lectures and classes in the electronic university catalogue.

Information and guidance on the maintenance of module descriptions by the module officers are provided at Module maintenance.

Please send information on missing or incorrect module descriptions directly to modulkatalog@tu-ilmenau.de.

module properties Knowledge Engineering in degree program Master Ingenieurinformatik 2009
module number101152
examination number2200452
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2238 (Artificial Intelligence)
module leaderProf. Dr. Rainer Knauf
term winter term only
languagedeutsch
credit points7
on-campus program (h)56
self-study (h)154
obligationobligatory module
examwritten examination performance, 120 minutes
details of the certificate
alternative examination performance due to COVID-19 regulations incl. technical requirements
signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience

keine

learning outcome

Ziel des Moduls ist es, Kompetenzen auf dem Gebiet der fortschrittlichen Methoden der modernen Wissensverarbeitung zu vermitteln. Die Studierenden kennen und verstehen die Strategien der Datenverarbeitung mit evolutionären/genetischen Algorithmen, mit Inferenzmethoden der KI und dem großen Spektrum des Datamining  und können diese für informatische/ingenieurinformatische Problemstellungen anwenden. Die Studierenden sind mit den methodischen Grundlagen vertraut und können die wichtigsten Datenanalyse und –verarbeitungs Techniken erkennen und bewerten, sowie typische Informatikaufgaben mit ihrer Hilfe analysieren und lösen. Sie sind in der Lage, diese Kompetenzen in den Syntheseprozess komplexer ingenieurtechnischer und informatischer Projekte einfließen zu lassen. Die Studierenden kennen und verstehen die grundlegenden Wirkprinzipien von Produkten und Verfahren, bei deren Entwicklung Methoden der Wissensverarbeitung und des Datamining Anwendung fanden, können diese analysieren, bewerten und bei weiterführenden Syntheseprozessen mitwirken. Die Studierenden sind in der Lage, Fach- Methoden- und Systemkompetenz für Inferenzmethoden, Datamining und Evolutionäre/genetische Algorithmen  in interdisziplinären Teams zu vertreten und  grundlegende Sachverhalte dazu klar und korrekt zu kommunizieren.

content

siehe Beschreibung der einzelnen Fächer

media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation
literature / references
evaluation of teaching