Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
25.09.2021 23:29:07
inf530 - Künstliche Intelligenz (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Künstliche Intelligenz
Modulkürzel inf530
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Einrichtungsverzeichnis Department für Informatik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Fach-Bachelor Informatik (Bachelor) > Akzentsetzungsbereich - Wahlbereich Informatik
  • Fach-Bachelor Wirtschaftsinformatik (Bachelor) > Akzentsetzungsbereich Praktische Informatik und Angewandte Informatik
  • Master of Education (Gymnasium) Informatik (Master of Education) > Mastermodule
  • Master of Education (Wirtschaftspädagogik) Informatik (Master of Education) > Mastermodule
Zuständige Personen
Sauer, Jürgen (Prüfungsberechtigt)
Lehrenden, Die im Modul (Prüfungsberechtigt)
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
Die Zuhörer sind vertraut mit den grundlegenden Methoden im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Sie kennen das Konzept des Agenten und wie sich dieser zu den Objekten seiner Umwelt verhält, kennen Expertensysteme und wie sich diese in JAVA umsetzen lassen. Sie sind vertraut mit Such-Methoden und speicherbeschränktem Suchen, kennen die Grundlagen des maschinellen Lernens und haben ein solides Verständnis der Techniken zur Wissensrepräsentation.
Sie sind in der Lage, all diese erlernten Methoden auf andere Bereiche und Problemstellungen zu übertragen und anzuwenden. Des Weiteren sind sie fähig, die unterschiedlichen Methoden kompetent zu vergleichen und bzgl. ihrer Eignung für spezielle Anwendungsbereiche zu evaluieren und sie ggf. anzugleichen oder zu modifizieren, um entsprechende Aufgaben innerhalb neuer Anwendungsbereiche zu lösen.

Fachkompetenzen
Die Studierenden:
  • benennen das Konzept des Agenten und sind sich darüber bewusst wie sich dieser zu Objekten seiner Umwelt verhält
  • erkennen Expertensysteme und setzen diese um
  • charakterisieren Such-Methoden
  • beschreiben Problemlösungstechniken der Künstlichen Intelligenz
  • benennen die Grundlagen des maschinellen Lernens
  • beschreiben Techniken der Wissensrepräsentation


Methodenkompetenzen
Die Studierenden:
  • erkennen die grundlegenden Methoden im Bereich der Künstlichen Intelligenz
  • übertragen die Methoden der Künstlichen Intelligenz auf andere Bereiche
  • evaluieren die Eignung verschiedener Methoden für spezielle Anwendungsbereiche
  • modifizieren die Methoden der Künstlichen Intelligenz für spezielle Anwendungsbereiche


Sozialkompetenzen
Die Studierenden:
  • arbeiten im Team
  • präsentieren Lösungen in Gruppen


Selbstkompetenzen
Die Studierenden:
  • reflektieren ihr Handeln und beziehen dabei die Methoden der Künstlichen Intelligenz ein
Modulinhalte
  • Agentensysteme
  • Searching
  • Problem Solving
  • Wissensmodellierung
  • Planung
Literaturempfehlungen
  • Russel, S. J.: Novig, Peter: Artificial Intelligence: A modern Approach, 3rd Ed.
  • Winston, P.H. (1994): Artificial Intelligence, 3rd Edition
Links
Unterrichtssprache Deutsch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul jährlich
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Modullevel / module level AS (Akzentsetzung / Accentuation)
Modulart / typ of module je nach Studiengang Pflicht oder Wahlpflicht
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method V+Ü
Vorkenntnisse / Previous knowledge Grundkenntnisse Informatik/Wirtschaftsinformatik
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenz
Übung
2 SoSe 28
Vorlesung
2 SoSe 28
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
Am Ende der Vorlesungszeit
Klausur oder mündliche Prüfung