Hasso-Plattner-Institut
Prof. Dr. Tobias Friedrich
  
 

Theorie der Künstlichen Intelligenz

BSc Seminar - Winter 2019/20

Personen: Dr. Timo Kötzing, Dr. Martin Krejca, Martin Schirneck, Karen Seidel
Links: Lehrveranstaltungen IT-Systems Engineering, Algorithm Engineering Moodle

Beschreibung

Die künstliche Intelligenz (KI) ist ein sehr breiter Bereich innerhalb der Informatik welcher in jüngerer Vergangenheit sich immer größerer Beliebtheit erfreut, insbesondere im Bereich maschinelles Lernen. In diesem Kurs soll es darum gehen, dieses wichtige Gebiet in seinen vielen Facetten kennenzulernen, insbesondere aus der Perspektive der theoretischen Informatik. Diese stellt grundlegende Algorithmen zur Verfügung, analysiert und erklärt das Verhalten und den Erfolg von verschiedenen Verfahren und zeigt absolute Schranken auf.

Konkret geht es unter anderem um die folgenden Themenbereiche.

  • Problemlösen durch Suche
  • Optimierung mit evolutionären Algorithmen
  • Optimale Spielentscheidungen
  • Logisches Schlussfolgern
  • Bayes'sche Inferenz
  • PAC-Lernen
  • Limeslernen
  • Multi-Armed-Bandit Modelle
  • Philosophie der KI

Teilnehmer

Das Seminar ist ausgelegt für Studenten im Bachelorstudiengang. Auf Grund des Aufbaus (s.u.) ist die Anzahl an Teilnehmern auf maximal 24 beschränkt.

Voraussetzung

Es gibt keine formellen Voraussetzungen. Der behandelte Stoff aus Mathematik 1 und 2 wird erwartet, für fast alle Themen ist das Wissen aus TI I und/oder TI II nützlich, für einige auch erforderlich. Weiterhin gibt es ein paar Themen die ein Grundverständnis von Wahrscheinlichkeitstheorie erwarten.

Teilnehmer sollten eine Freude an abstraktem Denken und Knobeln mitbringen. Zusätzlich sind Teile der Literatur auf Englisch geschrieben und müssen verstanden werden.

Aufbau

Zum ersten Termin gibt es eine Einleitung und Vorstellung der Themen, danach wählt jeder Teilnehmer ein Thema.

In den folgenden Wochen arbeiten die Teilnehmer das Thema aus und erarbeiten einen 80-minütigen Lehrvortrag (welcher etwa zur Hälfte aus der Vorstellung des Themas und zur Hälfte aus einer Übung für die Zuhörer besteht). Dieser Lehrvortrag wird dann im Zeitslot des Seminars für die anderen Teilnehmer gehalten. Zusätzlich wird eine Ausarbeitung entweder im Stile einer Online-Lerneinheit (s. Lerneinheiten) oder im Stile eines Scriptes zu dem behandelten Thema erwartet.

Zwei Wochen vor dem jeweiligen Vortragstermin gibt es ein persönliches Treffen mit dem Betreuer, welches zur Vorstellung der Vortragsgliederung und der Klärung von Fragen dienen soll. In einem weiteren Treffen eine Woche vor dem jeweiligen Vortragstermin soll der Vortrag dem Betreuer vorgestellt werden. Nach dem Vortrag gibt es eine kleine Feedbackrunde für die Vortragenden.

Benotung

Grundlage der Benotung ist der Vortrag und die geleitete Übung. Eine herausragend gute/schlechte Ausarbeitung kann die Note nachträglich um bis zu einen Notenschritt beeinflussen.

Literatur

Die Literatur, bestehend aus Ausschnitten verschiedener Lehrbücher und einzelnen Papern, wird im Algorithm Engineering Moodle bekannt gegeben. Die Anmeldeinformationen sind identisch zu denen vom HPI. Insbesondere kommt der folgende Klassiker der KI zum Einsatz.

  • Künstliche Intelligenz. Russel und Norvig.

Termine und Ort

  • Donnerstags 11:00, Raum A-2.2
  • Erster Termin: zur Themenausgabe: 17.10.2019