Methoden der Künstlichen Intelligenz

Vorlesung im Wintersemester 2008/09
Prof. Ipke Wachsmuth
Di 14-16, H9
eKVV-Eintrag

Übersicht

Das Gebiet Künstliche Intelligenz (KI) befasst sich mit der Konstruktion von informationsverarbeitenden Systemen – "intelligenten Agenten" –, die kognitive Leistungen modellieren und in technischen Anwendungen verwerten. Seine theoretischen Grundlagen entstammen u.a. auch der Linguistik und der Psychologie. Ziel der KI-Ausbildung innerhalb der Informatik ist die Vermittlung von grundlegenden Konzepten und Methoden begrifflicher Informationsverarbeitung unter Betonung des interdisziplinären Charakters der KI.

Was sind Methoden der KI? Hier werden Wege aufgezeigt, wie man Datenstrukturen zur Darstellung von Wissen maschinenerarbeitbar anlegen kann, wie man Problemlösungs- und Entscheidungsprozesse modellieren kann, wie man mit symbolverarbeitenden Computerprogrammen auf der Basis logischer Kalküle Schlussfolgerungen aus Annahmen ziehen kann und wie man mit Maschinen kommunizieren kann. Wer Methoden der KI nicht nur theoretisch verstehen, sondern auch praktisch beherrschen lernen will, findet in den Übungen zur Vorlesung eine wesentliche Ergänzung.

Termine

Vorlesungsplan

Klausur: 17.02.2009, 10-12 Uhr in H13 (Anmeldung bis 06.02.2009)

Nachklausur: 26.03.2009, 12-14 Uhr in H8 (Anmeldung über studIP bis 13.03.2009 14.00 Uhr)

Die Folien zur Vorlesung (pdf):

1. Symbolische Repräsentation
   • Einführender Kurztext
   • 1. VL, "Einführung; Intelligenter Agent"
   • 2. VL, "Repräsentation mit Logik, semantischen Netzen und Frames"
   • 3. VL, "Wissensrepräsentation - von Frames zu KL-ONE"
   • Ergänzender Kurztext (für besonders Interessierte)
   
   
2. Problemlösen und Suche
   • Einführender Kurztext
   • 4. VL, "Suchprobleme und Suchalgorithmen; heuristische Suche"
   • 5. VL, "Means-Ends-Analysis, Diskriminationsnetze; Goal Trees"
   • 6. VL, "Constraint Satisfaction, Planen, wissensgestützte Suche"
   
   
3. Logik und Inferenz
   • Einführender Kurztext
   • 7. VL, "Schlussfolgern im Prädikatenkalkül; Deduktion; Skolemisierung"
   • 8. VL, "Unifikation; Vorwärts- und Rückwärtsverkettung; Goal Trees"
   • 9. VL, "Indexing; Inferenz durch Graphsuche"
   
   
4. Spezielle Schlussverfahren
   • Einführender Kurztext
   • 10. VL, "Abduktion und Hypothesenbildung; Induktion und Lernen"
   • 11. VL, "Probabilistisches Schließen; Nicht-monotones Schließen"
   • 12. VL, "Temporales und räumliches Schließen"
   
   
5. Kommunizierende Agenten
   • Einführender Kurztext
   • 13. VL, "Sprache verstehen"
   • 14. VL, "Multiagentensysteme: Kooperation durch Kommunikation"
   • 15. VL, "Max, unser Agent in der virtuellen Welt"
   
   
   • Artikel zu Max im Forschungsmagazin der Uni Bielefeld, Ausgabe 24/2002
   
   

Übungen

Verantwortlich für die Übungen ist Julia Tolksdorf. Bei Problemen oder Fragen wenden Sie sich bitte innerhalb ihrer Sprechzeiten oder per email (siehe Homepage) an sie.

Weiteres siehe eKVV und Forum.

Literatur

Begleitende Literatur zur Vorlesung ist im Semesterapparat Wachsmuth in der Fachbibliothek Mathematik/Informatik zu finden.
Folgende Bücher werden besonders empfohlen:

• E. Charniak & D. McDermott. Introduction to Artificial Intelligence. Addison Wesley, 1985.
• G. Görz, C.-R. Rollinger, J. Schneeberger (Hrsg). Handbuch der Künstlichen Intelligenz. 3. Auflage. Oldenbourg, 2000.
• S. Russell & P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 1995/2003.
• P. H. Winston. Artificial Intelligence. Third Edition. Addison Wesley, 1992.

Online

• Fachbereich Künstliche Intelligenz der Gesellschaft für Informatik (GI)
• AI Topics: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
• Interdisciplinary College IK2009

---

Ipke Wachsmuth, 2009-03-06