Lehrende: Dr. Doreen Jirak; Dr. Matthias Kerzel
Veranstaltungsart: Vorlesung
Anzeige im Stundenplan: WV - VL
Semesterwochenstunden: 2
Credits: 4,0
Unterrichtssprache: Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 40
Kommentare/ Inhalte: Die Verarbeitung und die Repräsentation von Wissen sind zentrale Anforderungen an künstlich intelligente Systeme. Viele Problemstellungen in der Informatik, insbesondere solche, die sich mit natürlichen und inhärent verrauschten Umgebungen auseinandersetzen, beinhalten einen hohen Grad an Komplexität beim Wahrnehmen, Verstehen und Übertragen von verfügbarer Information. In dieser Vorlesung werden Methoden zum Verarbeiten und Repräsentieren von Wissen aus theoretischer Sicht als auch aus Anwendungssicht vorgestellt. Theoretische Konzepte werden in den Gebieten vernünftiges (menschliches) Schlussfolgern, intelligentes Verarbeiten von ungenauen oder unsicheren Informationen, intelligentes Planen, Sprache und intelligente Agenten - für virtuelle Agenten und reale Roboter, wie auch für autonome Individuen und Multiagentensysteme - veranschaulicht. Aktuelle praktische Umsetzungen werden zum Transfer über Wissensbasierte Softwareanwendungen und über Robotische Systeme vorgestellt.
Lernziel: Tiefgehendes Wissen über Konzepte und Methoden in Gebiet Wissensverarbeitung einschließlich Wissensrepräsentationen und Integration in reale Anwendungsszenarien. Vorbereitung auf weitere spezialisierte Module zu Wissensverarbeitung mit Neuronalen Netzen, Sprachverarbeitung, Maschinelle Bildverarbeitung, Robotik und Mensch-Computer Interaktion als auch auf Projekte und Abschlussarbeiten.
Vorgehen: Vorlesung mit Diskussionen ergänzt durch das integrierte Seminar.
Literatur:
