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		<property:HSA-3AModul-3AAbschnitt rdf:resource="&wiki;Bachelor-2DStudiengang_Interaktive_Medien_-28SPO_2018-29/Spezialisierungsphase"/>
		<property:HSA-3AModul-3AAnmerkungen rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Seminaristischer Unterricht zur Vermittlung theoretischer Grundlagen konzeptioneller Lösungsansätze, die anhand ausgewählter Problemstellungen  mit  den  Studierenden  gemeinsam  bearbeitet  werden.

In einem begleitenden Praktikum bearbeiten die Teilnehmer selbst-ständig  eine  konkrete  Anwendungsaufgabe  (z.B.  aus  dem  Bereich Maschinelles  Lernen  und  Data  Mining,  Robotik,  Expertensystem,Spiele-KI).</property:HSA-3AModul-3AAnmerkungen>
		<property:HSA-3AModul-3ABenotung rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Kommanote</property:HSA-3AModul-3ABenotung>
		<property:HSA-3AModul-3ACredits rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double">8</property:HSA-3AModul-3ACredits>
		<property:HSA-3AModul-3ADauer rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">1 Semester</property:HSA-3AModul-3ADauer>
		<property:HSA-3AModul-3AGewichtung rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double">100</property:HSA-3AModul-3AGewichtung>
		<property:HSA-3AModul-3AInHandbuch rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#boolean">true</property:HSA-3AModul-3AInHandbuch>
		<property:HSA-3AModul-3AInaktiv rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#boolean">false</property:HSA-3AModul-3AInaktiv>
		<property:HSA-3AModul-3AInhalte rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Grundlagen
* KI-Begriff aus wissenschaftlicher, technischer und gesellschaftlicher Perspektive
* starke versus schwache KI
* Modellierung  intelligenter  Fähigkeiten  in  technischen Systemen

Problemlösung als Suchaufgabe
* Modellierung von Anwendungsproblemen
* Suchverfahren (u.a. A*, MinMax, Strategiespiele)
* Modellierung mit Constraints und Constraint Solver

Wissensbasierte Systeme
*Regelsysteme, Expertensysteme
*Logisches Schlussfolgern, Logik-Kalküle, SAT-Solver
*Wissensrepräsentation, ontologisches Modellieren
*Verfahren zur Handlungsplanung
*Probabilistisches Schließen, Bayes-Netzte, Fuzzy-Inferenz

Lernfähige Systeme, Maschinelles Lernen und Data Mining
* Grundbegriffe:  überwachtes/unüberwachtes Lernen, symbolische/nicht-symbolische Ansätze
* Clustering, Klassifikation, Knowledge-Discovery
* Reinforcement Learning
* Neurocomputing und künstliche Neuronale Netze
* Ansätze zum Deep Learning

Ausblick auf aktuelle und sich abzeichnende Forschungsfelder

Zu den behandelten Themenstellungen werden Software-Werkzeuge bzw. Bibliotheken vorgestellt, mit denen praktische Problemstellungen bearbeitet werden können.</property:HSA-3AModul-3AInhalte>
		<property:HSA-3AModul-3AKuerzel rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">KI6.WP</property:HSA-3AModul-3AKuerzel>
		<property:HSA-3AModul-3ALehrform rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Seminaristischer Unterricht</property:HSA-3AModul-3ALehrform>
		<property:HSA-3AModul-3ALehrform rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Praktikum</property:HSA-3AModul-3ALehrform>
		<property:HSA-3AModul-3ALiteratur rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">* Stuart Russel, Peter Norvig: Künstliche Intelligenz Pearson Studium – IT, Gebundene Ausgabe, 2012.
* Wolfgang Ertel: Grundkurs  Künstliche  Intelligenz:  Eine  praxisorientierte Einführung. 4. Auflage, Springer Verlag, 2016.
* Jürgen Cleve, Uwe Lämmel: Data  Mining.  De  Gruyter  Studium,Taschenbuch, 2014.
* Peter Buxmann, Holger Schmidt (Hrsg.): Künstliche   Intelligenz:Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg, Springer Gabler, 2018.

Weitere Literatur (darunter aktuelle Fachpublikationen) wird jeweils passend zu den besprochenen Themen während der Vorlesung empfohlen.</property:HSA-3AModul-3ALiteratur>
		<property:HSA-3AModul-3AModulart rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Wahlpflichtmodul</property:HSA-3AModul-3AModulart>
		<property:HSA-3AModul-3AModulkatalog rdf:resource="&wiki;Modulkatalog-3AIAM_-28SPO_2018-29-3AInformatik"/>
		<property:HSA-3AModul-3AName rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Methoden der KI</property:HSA-3AModul-3AName>
		<property:HSA-3AModul-3AName-3AEnglisch rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Artificial Intelligence</property:HSA-3AModul-3AName-3AEnglisch>
		<property:HSA-3AModul-3APraesenzzeit rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double">90</property:HSA-3AModul-3APraesenzzeit>
		<property:HSA-3AModul-3APruefer rdf:resource="&wiki;Thomas_Rist"/>
		<property:HSA-3AModul-3APruefung rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Prüfung</property:HSA-3AModul-3APruefung>
		<property:HSA-3AModul-3APruefungsart rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Klausur</property:HSA-3AModul-3APruefungsart>
		<property:HSA-3AModul-3APruefungsdetails rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Dauer: 60 Min</property:HSA-3AModul-3APruefungsdetails>
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		<property:HSA-3AModul-3AQualifikationsziele rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Teilnehmer
* verfügen über einen fundierten Überblick zu gängigen KI Methoden und KI-Techniken,
*  kennen  typische  Anwendungsfelder,  in  denen  KI-Techniken zum Einsatz kommen,
* sind  in  die  Lage,  ausgewählte  Problemstellungen  mit  dafür passenden KI-Methoden zu bearbeiten.</property:HSA-3AModul-3AQualifikationsziele>
		<property:HSA-3AModul-3ASWS rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#double">6</property:HSA-3AModul-3ASWS>
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		<property:HSA-3AModul-3ATurnus rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Üblicherweise im Jahreszyklus; die Lehrveranstaltung wird nur angeboten, wenn sich genügend Teilnehmer anmelden.</property:HSA-3AModul-3ATurnus>
		<property:HSA-3AModul-3AVerantwortlicher rdf:resource="&wiki;Thomas_Rist"/>
		<property:HSA-3AModul-3AVerwendbarkeit rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Bachelorstudiengang Interaktive Medien, Bachelorstudiengang Informatik (FWP), Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (FWP), Bachelorstudiengang Technische Informatik (FWP)</property:HSA-3AModul-3AVerwendbarkeit>
		<property:HSA-3AModul-3AVoraussetzungen rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string">Grundlagen der Informatik des Grundstudiums und Vertrautheit mit einer Programmiersprache (z.B. Java, Python, C++)</property:HSA-3AModul-3AVoraussetzungen>
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