Einführung in die Künstliche Intelligenz   Unterlagen zur Vorlesung im WS'07/08

Ankündigungen

Am Mittwoch, den 13. Februar 2008, laden wir die Hörer der Vorlesung zu einem Fachvortrag von Dr. Jérôme Rogerie ein. Eine Kurzinformation findet sich auf den Seiten des Diplomandenseminars unseres Instituts.

Das KI Mühle-Turnier ist entschieden. Die Ergebnisse wurden in der vergangenen Vorlesung bekannt gegeben.

Inhalt der Vorlesung

Künstliche Intelligenz stellt Methoden und Techniken bereit, die die Autonomie, Flexibilität, Adaptivität und Robustheit von Softwaresystemen enorm erhöhen. Diese intelligenten Systeme verstehen natürliche Sprache, können automatisch Schlussfolgerungen ziehen und Beweise führen, planen den Lösungsweg für eine Problemstellung flexibel in Abhängigkeit von der aktuellen Umgebungssituation und lernen selbständig.

Die Vorlesung gibt eine Einführung in das Gebiet und stellt die wichtigsten Methoden sowie einige Anwendungen vor. Im einzelnen werden u.a. folgende Themenbereiche behandelt:

• Suchen und Problemlösen
• Repräsentation von Wissen
• Automatisches Schlussfolgern und Beweisen
• Handlungsplanung
• Lernen

Veranstalter

Prof. Dr. Susanne Biundo-Stephan   Raum O27/448    Tel.: 50 24122

mit  Bernd Schattenberg   Raum O27/447    Tel.: 50 24259

Termine

Vorlesung:

Mittwoch, 10:15 - 11:45 Uhr, O27 Raum 123

Donnerstag, 14:00 - 15:30 Uhr, O27 Raum 123

Sprechstunde: nach der Vorlesung oder n.V.

Übungen:

Die Übungen finden im Rahmen der Vorlesung statt, ungefähr im 14-tägigem Rhythmus.
Abgabe- und Besprechungstermine für Übungsblätter werden jeweils in der Vorlesung bekanntgegeben.

Vorlesungsunterlagen

1.	Einleitung
2.	Intelligente Agenten
3.	Problemlösen durch Suche
4.	Heuristische Suche
5.	Constraint Satisfaction Suche
6.	Spiele
7.	Aussagenlogik
8.	Prädikatenlogik
9.	Wissensmodellierung
10.	Wissensrepräsentation
11.	Planen

Bei Problemen mit dem Download oder der Darstellung der Dateien, bitte per E-Mail Bescheid geben.

Übungen

1.	Pfadsuche Kachellabyrinth
2.	Breiten- und Tiefensuche: Kachellabyrinth und Schiebe-Puzzle
3.	Heuristische Suche: Türme von Hanoi, lokale Suche: Kachellabyrinth
4.	Constraint Satisfaction Probleme: Modellieren und Lösen von Sudoku-Puzzeln
5.	Spiele: Mühle
6.	Modellierung in Prädikatenlogik, Schlussfolgern durch Resolution. Anmerkungen zum Beweiser Otter: Das System Otter 3.0.5 und das dazugehörige Handbuch liegen als lokale Kopien bereit, ebenso ein kleines Eingabe-Beispiel. Zur Installation: Das Archiv entpackt sich in ein eigenes Unterverzeichnis und kann mit >cd ~/otter-3.0.5/source >make otter >otter < input_file > output_file kompiliert und aufgerufen werden (das ausführbare Programm liegt nach der Kompilierung noch im source-Verzeichnis). Vorsicht: Die Zeichen < und > gehören mit zur Eingabe.

Nützliche Vorkenntnisse

Kenntnisse in den Programmiersprachen Java und Lisp (siehe auch Veranstaltung Einführung in die LISP-Programmierung).

Literatur

S. Russell, P. Norvig: Artificial Intelligence - A Modern Approach, 2. Auflage, Prentice-Hall, 2003.

Deutsche Übersetzung: S. Russell, P. Norvig: Künstliche Intelligenz. Ein moderner Ansatz, 2. Auflage, Pearson Studium, 2004.

Chr. Beierle, G. Kern-Isberner: Methoden wissensbasierter Systeme, 2. Auflage, Vieweg, 2003.

Technisches