Studentisches

Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden behandelt:

• Die wichtigsten Suchmethoden der KI,
• Das logische Rüstzeug für die symbolische Wissensrepräsentation (insbes. Resolutionsbeweisen und der Tableaux-Kalkül)
• Das Schließen über Glaube und Wissen (epistemische Logiken)
• Elemente der Argumentationstheorie
• Die Verarbeitung begrifflichen Wissens (Beschreibungslogiken)
• Annahmenbasiertes, nicht-monotones und probabilistisches Schließen(insbes. auch Frames, Semantische Netze und Bayes-Netze)

Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden behandelt:

• Grundlagen des Konnektionismus
• Wesentliche Architekturen und Lernverfahren Neuronaler Netze sowie
  deren algorithmische Komplexität
• Unüberwachte Neuronale Netze und selbstorganisierende Karten
• Verfahren zur Strukturoptimierung von Neuronalen Netzen

Die Veranstaltung beschäftigt sich dabei mit der historischen Entwicklung der Theorie um die Fähigkeiten, Vor- und Nachteile von verschiedenen Architekturen für neuronale Netze.

Begleitend findet eine Übung statt, in der sowohl theoretische Inhalte gefestigt als auch in kleinen Programmieraufgaben getestet werden.

In der Vorlesung/Übung werden Grundkonzepte der deklarativen Programmierung eingeführt:
• Grundlagen der funktionalen Programmierung mit LISP (Scheme):
Symbolverarbeitung, Rekursion, funktionale und Datenabstraktion, Funktionen höherer Ordnung, textuelle Abstraktion.
• Grundlagen der logischen Programmierung mit PROLOG: HornKlauseln, Unifikation, SLDNF-Resolution, Ausüben von Kontrolle, Inferenzmaschinen, DCG-Grammatiken

Die Seminarreihe Mensch-Maschine beschäftigt sich mit Themen in denen KI in der Gesellschaft Anwendung findet sowie philosophischen Grundlagenfragen.
Die Seminarreihe wird in Kooperation mit Gastdozent PD Dr. Stefan Artmann für philosophische Aspekte betreut.

Gegenstand der Constraint-Programmierung ist es, mit Hilfe formaler Constraints reale Objekte und deren Wechselbeziehungen für einen vorgegebenen Weltauschnitt so zu modellieren, dass das dabei entstehende, formale Modell direkt als Programm zur Lösung des damit verbundenen Constraint-Problems eingesetzt werden kann (typische Vertreter von Constraint-Problemen sind z.B. kombinatorische Optimierungsprobleme). In der Vorlesung soll auf der Grundlage des Lehrbuches Programming with Constraints: An Introduction von Kim Marriott und Peter Stuckey (siehe unten) eine Einführung in Grundlagen und Techniken der Constraint-Programmierung erfolgen. Dabei wird der praktische Schwerpunkt auf die Constraint-Logikprogrammierung gelegt werden.

Die Veranstaltung wendet sich an Studenten mit dem Grundlagen-Vorwissen eines Informatikstudenten mit Vordiplom. Darüber hinaus gehendes, für das Verständnis der Veranstaltung notwendiges Hintergrundwissen aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Logikprogrammierung, Operations Research und mathematischer Programmierung wird in der Vorlesung und der begleitenden Übung erarbeitet werden. Mit etwas Eigeninitiative sollte die Vorlesung daher auch für Studenten der Bioinformatik und Wirtschaftsinformatik gut bewältigbar sein.

In dem Modul werden die Grundbegriffe und -methoden für die Modellierung und Analyse von Systemen mit Hilfe von Netzwerken vermittelt. Die Studierenden werden in die Lage versetzt, für konkrete Fragestellungen eigene Netzwerke zu erstellen und mit Hilfe der Programmiersprache Python zu analysieren.

Dazu werden umfassend die graphentheoretischen Grundlagen und dabei insbesondere Maße und andere wichtige strukturelle Eigenschaften von Netzwerken eingeführt und darauf aufbauend und begleitend grundlegende Algorithmen zur Netzwerkanalyse vorgestellt, analysiert und an konkreten Anwendungen in Soziologie, Geschichtswissenschaft, Biologie, Mathematik und Informatik erprobt.

Die Veranstaltung "Grundlagen und Techniken des automatischen Planens" vermittelt Studierenden fundierte Kenntnisse in den wesentlichen Konzepten und Methoden der Handlungsplanung im Bereich der Informatik. Sie behandelt die grundlegenden Prinzipien des Planens, von Zustandsübergangssystemen bis hin zu verschiedenen Planertypen und ihren Anwendungen. Die Studierenden lernen klassische und moderne Planungsmethoden kennen, einschließlich der Komplexitätstheorie, Zustandsraum- und PSP-Planung, Plangraphen-Techniken und heuristischen Ansätzen. Praktische Übungen und Diskussionsforen ergänzen den theoretischen Teil und ermöglichen eine direkte Anwendung des Gelernten. Durch diese Lehrveranstaltung erwerben Studierende die Fähigkeit, komplexe Planungsprobleme zu analysieren, Lösungen zu entwickeln und innovative Ansätze in der Praxis umzusetzen.

In diesem Projektmodul wird in 2 einführenden Veranstaltungen das Sharky-Framework zur Gestaltung von Starcraft II KIs eingeführt sowie der Ansatz zur hierarchischen Problemzerlegung erklärt. Anschließend sollen die Studierenden alleine oder in Gruppen an Implementationen für Starcraft II KIs arbeiten, dafür werden in regelmäßigen Konsultationen die Ansätze und Arbeitsaufträge besprochen. Am Ende des Semesters wird dann in einer abschließenden Blockveranstaltung eine Auswertung der Ergebnisse und eine Erprobung der erstellten KIs durchgeführt. Die Ergebnisse werden anhand einer abzugebenden Projektarbeit mit beiliegenden Projektergebnissen bewertet.

Inhalte des Moduls umfassen die Auseinandersetzung mit Methoden der Künstlichen Intelligenz, sowie mit Methoden der systematischen Problemzerlegung.