Technische Universität Ilmenau

Inferenzmethoden - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Inferenzmethoden im Studiengang Master Ingenieurinformatik 2009
Modulnummer220
Prüfungsnummer2200453
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2238 (Künstliche Intelligenz)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Rainer Knauf
TurnusWintersemester
SpracheDeutsch, auf Nachfrage Englisch
Leistungspunkte
Präsenzstudium (h)
Selbststudium (h)
VerpflichtungPflichtmodul
Abschlusskeiner
Details zum Abschluss
Alternative Abschlussform aufgrund verordneter Corona-Maßnahmen inkl. technischer Voraussetzungen
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
VorkenntnisseKenntnisse in mathematischer Logik: Prädikatenkalkül der 1. Stufe, Deduktion, Programmierfertigkeiten in Logischer Programmierung (alle Vorkenntnisse nach erfolgreicher Absolvierung der LV Künstliche Intelligenz vor)
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzenangewandte Grundlagen, Vermittlung neuester Techniken
Inhalt(1) Prädikatenkalkül der ersten Stufe (PK1): Wiederholung und sinnvolle Ergänzungen (Sortenlogik, Prädikatenkalkül der ersten Stufe mit Gleichheit)
(2) problembezogene Wissensrepräsentationen der KI und Varianten der Implementierung von Inferenzmethoden darüber
(3) Deduktion: Grundlagen, Deduktionssysteme, Komplexitätsbetrachtungen
(4) Induktion und maschinelles Lernen: Erlernen von Klassifikationsregeln aus Beispielen, Erlernen eines besten induktiven Schlusses im Prädikatenkalkül der ersten Stufe, Verfahren zur Ermittlung des speziellsten Anti-Unifikators über PK1-Ausdrücken, Klassifikation nach Bayes
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Skript, Power-Point Präsentation, Aufgabensammlung

 

Einschreibelink Moodlekurs:

https://moodle2.tu-ilmenau.de/enrol/index.php?id=3132

 

Literatur(1) Luger: Künstliche Intelligenz: Strategien zur Lösung komplexer Probleme. München: Pearson Studium (Übersetzung aus dem Addison-Wesley Verlag), 4. Aufl., 2001
(2) Russel/Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz, München: Pearson Studium (Übersetzung aus dem Addison-Wesley Verlag), 2004
(3) Knauf: Logische Programmierung und Wissensbasierte Systeme: Eine Einführung. Aachen: Shaker, 1993
Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

WS 2014/15 (Fach)

Freiwillige Evaluation:

WS 2009/10 (Vorlesung)

WS 2010/11 (Vorlesung)

WS 2011/12 (Vorlesung)

WS 2012/13 (Vorlesung)

WS 2013/14 (Vorlesung)

WS 2015/16 (Vorlesung)

WS 2016/17 (Vorlesung)

Hospitation: