Zugehörige Lehrveranstaltungen
| Nr. | Art | Veranstaltungsname | Teilnahme | TWS |
| 23191 | VÜ | Artificial Intelligence | Pflicht | 4 |
| 23192 | SE | Seminar Selected topics in Artificial Intelligence and Machine Learning | Pflicht | 2 |
| Summe (Pflicht und Wahlpflicht) | 6 | |||
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse in den Bereichen Algorithmen, Datenstrukturen, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Qualifikationsziele
Vorlesung Artificial Intelligence: Der Kurs ist eine Einführung in das Gebiet
der Künstlichen Intelligenz und führt in die grundlegenden Ideen und Techniken ein, die dem Design von intelligenten Maschinen zugrunde liegen. Am Ende dieses Kurses werden Sie gelernt haben, wie man autonome (Software-)Agenten entwickelt, die in vollständig informierten, teilweise beobachtbaren und gegnerischen Umgebungen effizient Entscheidungen treffen, und wie man in unsicheren sequenziellen Entscheidungsumgebungen Aktionen optimiert, um den erwarteten Gewinn zu maximieren. Seminar Selected topics in Artificial Intelligence and Machine Learning: Die Seminare zielen auf die eigenständige Erforschung eines wissenschaftlichen Themas auf der Grundlage einiger Veröffentlichungen und einer qualitativ hochwertigen Präsentation des Themas sowohl in schriftlicher ( Report) als auch in mündlicher Form (Vortrag und Frage- und Antwortrunde). Dieses Seminar beschäftigt sich mit der Diskussion ausgewählter Themen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. Jedes Trimester steht ein anderes Thema im Mittelpunkt, z.B. spezifische Lernaufgaben und -methoden, Lernen für verschiedene Datentypen, Lernen unter spezifischen Datenherausforderungen, etc.
Inhalt
Künstliche Intelligenz hat fast jeden Aspekt unseres Lebens durchdrungen, von der Empfehlung von Inhalten und der Gesundheitsfürsorge bis hin zur vorausschauenden Polizeiarbeit und zum autonomen Fahren, und betrifft jeden, überall und jederzeit. Da die Nachfrage nach KI-Spezialisten steigt, wächst auch der Bedarf an Studierenden, die neue KI-Technologien entwickeln und anwenden können.
- Vorlesung Artificial Intelligence:
- Informed search
- Uninformed search
- Constraint Satisfaction Problems
- Adversarial search
- Markov Decision Processes
- Reinforcement Learning
- Local search and Optimization
Seminar Selected topics in Artificial Intelligence and Machine Learning: Die
Studentinnen und Studenten wählen ein Thema aus der Liste der vorgegebenen Themen. Für jedes Thema erhalten die Studentinnen und Studenten 3-5 Forschungspapiere. Ausgehend von den Seed Papers sollen die Studentinnen und Studentendie einschlägige Literatur untersuchen und ihre Ergebnisse, einschließlich einer vergleichenden Bewertung der verschiedenen Ansätze und offenen Herausforderungen, in einem 5-seitigen Report zusammenfassen. Darüber hinaus sollen die Studentinnen
und Studenten ihren Kommilitoninnen und Kommilitonen konstruktives Feedback zu ihren Reports und Präsentationen geben (Peer Review). Schließlich sollen die Studentinnen und Studenten ihre Arbeit - in einer 20-minütigen Präsentation und einer 10-minütigen Fragerunde - während eines Blockseminars am Ende des Trimesters vorstellen.
In allen Lehrveranstaltungen werden die Lehrmaterialien in englischer Sprache zur Verfügung gestellt. Die Veranstaltungen werden in englischer Sprache gehalten.
Literatur
- Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach
- Richard Sutton and Andrew Barto, Reinforcement Learning: An Introduction
Für das Seminar: Je nach dem Thema des Seminars kann jedes Trimester zusätzliches Lesematerial bereitgestellt werden.
Leistungsnachweis
Die Prüfungsform ist ein Notenschein, dessen Note sich aus einer schriftlichen (40 Min) oder mündlichen (20 Min) Prüfung der Vorlesung und der Benotung des Seminars zusammensetzt. Die genaue Zusammensetzung der Note wird zu Beginn des Moduls bekannt gegeben.
Verwendbarkeit
Wahlpflichtmodul im Studiengang Master Cyber-Sicherheit in der Vertiefung Security Intelligence (SI)
Dauer und Häufigkeit
Das Modul dauert 1 Trimester und wird im Wintertrimester (WT) angeboten.