Lehrveranstaltungen im Sommersemester 1996

Übersicht

Grundstudium

• Vorlesung: Algorithmik II (G. Görz)
• Vorlesung: Einführung in die Künstliche Intelligenz (G. Görz)

Hauptstudium

• Vorlesung: Logische Grundlagen und Wissensrepräsentation (H. Stoyan)
• Vorlesung: Agentensysteme (J. Schneeberger)
• Vorlesung: Theorie Neuronaler Netze (P. Protzel)
• Hauptseminar: Wissensrepräsentation und räumliches Schließen (G. Görz)
• Hauptseminar: Informationssysteme für Mathematik (W. Jaksch, C. Zinn)
• Blockseminar: Multimedia und Künstliche Intelligenz (G. Görz)
• KI-Kolloquium

Veranstaltungen im FORWISS (FG Wissenserwerb)

Lehrveranstaltungen im Grundstudium

• Vorlesung: Algorithmik II (G. Görz)

  Zeit und Ort: Di 8-10 (H7); Mi. 10-12 (H9)

  Übung: (W. Jaksch, P. Wilke)

  Zeit und Ort: n.V. (2 SWS Tafelübung, 2 SWS Rechnerübnug)

  Geeignet für Grundstudium ab 2. Semester

  Voraussetzungen: Algorithmik I

  Anrechenbare Stundenzahl: 4+4

  Inhalt:

  1. Textuelle Abstraktion: Macros
  2. Operationale Programmierung: Programmstrukturen im Kleinen
     
     • Operationale Programmierung in C
     • Verifikationsregeln nach Hoare
     • Beispiele zur Verifikation
     • Typgebundene Programmierung
     • Objekte unterschiedlicher Referenzstufe
  3. Programmstrukturen im Großen
     
     • Unterprogramme und Parametermechanismen
     • Moduln und das Verbergen von Implementationsdetails
     • Routine, Koroutine, Prozeß
     • Programmiersprachliche Synchronisationsmechanismen
     • Objekt-orientierte Programmierung
  4. Compiler
     
     • Formale Beschreibung der Syntax
     • Struktur eines Compilers
     • Syntaxanalyse mit rekursivem Abstieg
     • Maschinencode-Erzeugung für Wertzuweisungen
     • Gültigkeitsbereichsregelungen
     • Speicherverwaltung
  5. Sortieren und Suchen
     
     • Sortieren in Vektoren
     • Binäre Bäume
     • B-Bäume und Tries
     • Streuspeicherung
  6. Algorithmen auf Graphen
     
     • Topologisches Sortieren
     • Kürzeste Wege
     • Fluß- und Zuordnungsprobleme

  Empfohlene Literatur:

  • Abelson/Sussman: Structure and Interpretation of Computer Programs. Cambridge, Mass.: MIT Press/McGraw Hill, 1985
  • Kernighan, B.W., Ritchie, D.M.: Programmieren in C. (ANSI C) München: Hanser, 1990
  • Roberts, E.S.: The Art and Science of C. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1995
  • Sethi, R.: Programming Languages --- Concepts and Constructs. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1989
  • Standish, T.A.: Data Structures, Algorithms & Software Principles in C. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1995
  • Bowman, C.F.: Algorithms and Data Structures --- An Approach in C. Forth Worth: Saunders College Publ., 1994

  ---

• Vorlesung: Einführung in die Künstliche Intelligenz (G. Görz)

  Zeit und Ort: Fr 10-13 (K1)

  Geeignet für Grundstudium ab 4. Semester

  Voraussetzungen: Algorithmik I

  Scheinerwerb: In dieser Lehrveranstaltung kann ein benoteter Schein erworben werden.

  Anrechenbare Stundenzahl: 3 für Wahlpflichtfach

  Inhalt:

  Die Vorlesung gibt eine Übersicht über die wichtigsten Teilgebiete, Methoden und Verfahren der K.I. mit besonderem Schwerpunkt in der Wissensrepräsentation und Verarbeitung.

  1. Was heißt ``Künstliche Intelligenz''?
  2. Wissen und Wissensorganisation
  3. Problemlösen und Suche
  4. Logisches Schließen
  5. Logikprogrammierung und PROLOG
  6. Wissensrepräsentation
  7. Wissensbasierte Systeme
  8. Sprachverarbeitung
  9. Bildverarbeitung

  Empfohlene Literatur:

  • Charniak, E., McDermott, D.: Introduction to Artificial Intelligence. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1985
  • Dean, Th., Allen, J., Aloimonos, Y.: Artificial Intelligence --- Theory and Practice. Redwood City, Ca.: Benjamin-Cummings, 1995
  • Ginsberg, M.: Essentials of Artificial Intelligence. San Francisco, Ca.,: Morgan Kaufmann, 1993
  • Nagao, M.: Knowledge and Inference. Boston: Academic Press, 1990
  • Russell, S., Norvig, P.: Artificial Intelligence --- A Modern Approach. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 1995
  • Winston, P.H.: Artificial Intelligence. Third edition. Reading, Mass.: Addsion-Wesley, 1992

Lehrveranstaltungen im Hauptstudium

• Vorlesung: Logische Grundlagen und Wissensrepräsentation (H. Stoyan)

  Zeit und Ort: Di. 08:30-10:00 Uhr (H4) und Mi. 12:00-13:30 Uhr (H9)

  Übung: (C. Zinn)

  Zeit und Ort: Mi. 10:15-11:45 Uhr (Raum wird noch bekanntgegeben)

  Anrechenbare Stundenzahl: 4 (für Künstliche Intelligenz)

  Geeignet für Hauptstudium ab 6. Semester

  Voraussetzung: keine

  Scheinerwerb: In dieser Lehrveranstaltung kann ein benoteter Schein erworben werden.

  ---

• Vorlesung: Agentensysteme (J. Schneeberger)

  Zeit und Ort: Fr. 8-10 Uhr (K1)

  Anrechenbare Stundenzahl: 2 (für Künstliche Intelligenz)

  Geeignet für Grund-/Hauptstudium ab 4. Semester

  Voraussetzung: Einführung in die Künstliche Intelligenz oder Expertensysteme

  Scheinerwerb: In dieser Lehrveranstaltung kann ein benoteter Schein erworben werden.

  Inhalt:

  Agentensysteme sind Softwaresysteme, die die folgenden Eigenschaften aufweisen:

  1. Autonomie

     Ein Agentensystem agiert ohne eine direkte Intervention von Menschen oder Anderen. Agentensysteme haben die Möglichkeit ihre Aktionen und ihren internen Zustand zu steuern. Soziale Fähigkeiten Agenentsysteme interagieren mit anderen Agenten (evtl. Menschen) mit Hilfe einer Kommunikationssprache für Agenten

  2. Reaktivität

     Agentensysteme nehmen ihre Umgebung wahr (das kann eine physikalische Umgebung, eine graphische Benutzungsoberfläche zusammen mit einem Benutzer, eine Menge von Agentensystemen, ein Rechnernetz oder eine Kombination von diesen sein), und sie reagieren rechtzeitig auf Veränderungen in dieser Umgebung.

  3. Aktivität

     Agentensysteme reagieren nicht nur einfach auf ihre Umgebung, sondern sie verhalten sich zielgerichtet indem sie die Initiative übernehmen.

1. Agententheorien

   sind Spezifikationssprachen für Agentensysteme. Agententheorien versuchen folgende Fragen zu beantworten: Wie sollen Agentensysteme beschrieben werden? Welche Eigenschaften sollen Agenten haben und wie werden diese Eigenschaften formal beschrieben?

2. Architekturen von Agentensystemen

   Sie beschreiben die konkreten Implementierungen von Spezifikationen. Die Beschreibungen von Architekturen beantworten folgende Fragen: Wie baut man Computersysteme, die die Eigenschaften einer Agententheorie erfüllen? Welche Software (und Hardware) Strukturen sind geeignet? Wie kann eine geeignete Zerlegung in Teilsysteme gefunden werden?

3. Sprachen für Agentensysteme

   Programmiersprachen für Agentensysteme sollen die Prinzipien umsetzen, die von Agententheorien beschrieben werden. Beschreibungen von Sprachen für Agentensysteme beantworten die Fragen: Wie programmiert man ein Agentensystem? Welche Primitive Funktionen benutzt man? Wie werden Agentensysteme effizient programmiert und ausgeführt.

• Müller, Jürgen. Verteilte Künstliche Intelligenz. Methoden und Anwendungen. BI Wissenschaftsverlag. 1993