Vorlesung Intelligente Systeme

Wintersemester 2006/2007

Übersicht

• Allgemeines
• Teilnahmevoraussetzungen und Leistungspunkte
• Termine und Räume
• Übungsblätter
• Zusätzliche Unterlagen
• Lehrende
• Literatur

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Intelligente Systeme: Einführung", die im Wintersemester 2006/2007 von Prof. Dr. Rudolf Kruse an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gehalten wird. Diese Seite wird im Laufe des Semesters aktualisiert.

In dieser Vorlesung und in den Übungen sollen Studierende Kenntnisse erwerben über Probleme der Wissensmodellierung, über die wichtigsten Techniken zur Repräsentation von Wissen, über Verfahren zum Schlußfolgern (Inferenz) in den verschiedenen Repräsentationsformen, über heuristische Suchverfahren und Planungsalgorithmen.

1. Was ist ein Intelligentes System?
2. Reaktive Agenten
3. Neuronale Netze
4. Evolutionäre Algorithmen
5. Zustandsautomaten
6. Computer Vision
7. Planende Agenten
8. Uninfomierte Suche
9. Heuristische Suche
10. Resolventenprinzip und Prolog
11. Wissensbasierte Systeme
12. Unsicheres Wissen
13. Handeln unter Unsicherheit

Teilnahmevoraussetzungen und Leistungspunkte

Voraussetzungen

Die folgenden Veranstaltungen gelten als Voraussetzung:

• Algorithmen und Datenstrukturen
• Programmierung und Modellierung
• Mathe I-IV

Leistungspunkte

Für dieses praktische Fach des Bereiches Informatik I gibt es 5 Credit Points (= 150h = 4 SWS = 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit).

Klausur

• Termin: Dienstag, den 6.2.2007 von 10:30-12:30 Uhr in Hörsaal 5.

Übungsblätter

Zu den Übungen gibt es Übungsblätter. Die Übungsaufgaben werden votiert. Durch eine Votierung erklärt man sich bereit, zu einer Aufgabe vorzutragen. (Lösungsvorschläge werden diskutiert, sie müssen nicht gleich richtig sein. Man sollte sich aber gründlich mit der Aufgabe beschäftigt haben.) Den Übungsschein bekommt, wer

• mindestens zwei Drittel der Übungsaufgaben votiert,
• zweimal in den Übungen vorgetragen und
• am Ende des Semesters eine Klausur bestanden hat.

Stichwort benoteter Schein: Alle Studenten, die einen solchen Leistungsnachweis benötigen, müssen an der Prüfung teilnehmen!

An dieser Stelle finden Sie alle bisher bearbeiteten Übungsblätter sowie das jeweils aktuelle Übungsblatt als PDF- und als Postscript-Datei.

• 01. Übungsblatt: is01.pdf Δ is01.ps Δ
• 02. Übungsblatt: is02.pdf Δ is02.ps Δ Lösung: sol02.pdf Δ sol02.ps Δ
• 03. Übungsblatt: is03.pdf Δ is03.ps Δ Lösung: sol03.pdf Δ sol02.ps Δ
• 04. Übungsblatt: is04.pdf Δ is04.ps Δ Lösung: sol04.pdf Δ sol02.ps Δ
• 05. Übungsblatt: is05.pdf Δ is05.ps Δ Lösung: sol05.pdf Δ sol02.ps Δ
• 06. Übungsblatt: is06.pdf Δ is06.ps Δ Lösung: sol06.pdf Δ sol02.ps Δ
• 07. Übungsblatt: is07.pdf Δ is07.ps Δ Lösung: sol07.pdf Δ sol02.ps Δ

Hinweis: Zusatzaufgaben können ebenfalls votiert werden. Votierungen von Zusatzaufgaben zählen wie normale Votierungen. Die Anzahl der Aufgaben, die man zum Erwerb des Scheins votieren muß, wird jedoch allein aus der Anzahl der regulären Aufgaben bestimmt. Durch Votieren von Zusatzaufgaben kann man folglich über 100% Votierungen erreichen.

Zusätzliche Unterlagen

An dieser Stelle finden Sie zusätzliche Unterlagen zur Vorlesung und zu den Übungen.

Vorlesungsfolien:

• Einführung: is0607intro.pdf
• Kapitel 1: is0607k01.pdf
• Kapitel 2: is0607k02.pdf
• Kapitel 3: is0607k03.pdf (Errata)
• Kapitel 3: Zusatz
• Kapitel 4: is0607k04.pdf
• Kapitel 5: is0607k05.pdf
• Kapitel 6: is0607k06.pdf
• Kapitel 7: is0607k07.pdf
• Kapitel 8: is0607k08.pdf
• Kapitel 9: is0607k09.pdf
• Kapitel 10: is0607k10.pdf
• Kapitel 11: is0607k11.pdf Erweitert
• Kapitel 12: is0607k12.pdf Erweitert
• Kapitel 13: is0607k13.pdf
• Folien zum Gradientenabstieg: gradient.pdf
• Programme zum Erzeugen eines Steuerprogramms für den Stimulus-Response-Agenten der Vorlesung mit genetischer Programmierung in C: sra-gp.c, in Emacs-Lisp: sra-gp.el, in MIT-Scheme: sra-gp.scm
• Ausführliche Beschreibung des A*-Algorithmus:

a_star.pdf a_star.ps.gz

• Überblick über die Prädikatenlogik:

logic.pdf logic.ps.gz

• Unifikation in der Prädikatenlogik:

unificat.pdf unificat.ps.gz

• C-Programm zur Lösung des n-Damen-Problems mit einem genetischen Algorithmus: qga.c
• Programme zur Lösung des Springerproblems und des n-Damen-Problems:

knight.c queens.c

Lehrende

Wenn Sie Fragen zur Vorlesung oder zu den Übungen haben, wenden Sie sich bitte (wenn möglich, per E-mail) an eine der unten aufgeführten Personen.

• Prof. Dr. Rudolf Kruse, rudolf.kruse@cs.uni-magdeburg.de
• Dipl.-Inform. Matthias Steinbrecher, matthias.steinbrecher@iws.cs.uni-magdeburg.de
• Dipl.-Inform. Georg Ruß, georg.russ@iws.cs.uni-magdeburg.de

Literatur

Russell, Stuart J.; Norvig, Peter; Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz 2. Auflage Pearson Studium 2004 ISBN 3-8273-7089-2

Beierle, Christoph und Kern-Isberner Gabriele Methoden Wissensbasierter Systeme 3. Auflage Vieweg Verlag 2006