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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Bachelor of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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Diese Einführung gibt einen Überblick über die Grundlagen und Definitionen der Künstlichen Intelligenz. Hierbei werden historische Entwicklungen und grundlegende Konzepte beleuchtet.
In diesem Abschnitt steht das Problemlösen durch verschiedene Suchalgorithmen im Fokus. Es werden Strategien und Techniken zur systematischen Suche erläutert.
Die Planung in Künstlicher Intelligenz behandelt die Erstellung und Ausführung von Handlungssequenzen zum Erreichen von Zielen. Verschiedene Techniken und Algorithmen der Planerstellung werden besprochen.
In diesem Bereich wird untersucht, wie Wissen in KIs repräsentiert wird und wie Schlussfolgerungen aus diesem Wissen gezogen werden können. Dies umfasst logische und probabilistische Methoden.
Das Maschinelle Lernen befasst sich mit Algorithmen und Techniken, über die Maschinen aus Daten lernen können. Hierbei werden verschiedene Lernmethoden erläutert und anhand von Beispielen veranschaulicht.
Die Vorlesung 'Künstliche Intelligenz I', die im Rahmen des Informatikstudiums an der Universität Erlangen-Nürnberg angeboten wird, bietet einen umfassenden Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz. Diese Vorlesung ist dafür konzipiert, das grundlegende Verständnis sowie die praktischen Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen der KI zu vermitteln. Von den Grundlagen über die Problemlösung durch Suche bis hin zur Planung und dem maschinellen Lernen – dieser Kurs deckt eine breite Palette an Themen ab und bereitet Dich auf fortgeschrittene Konzepte und Anwendungen der künstlichen Intelligenz vor.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Vorlesung (2 SWS), Übung (1 SWS)
Studienleistungen: Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters
Angebotstermine: Wintersemester
Curriculum-Highlights: Einführung in Künstliche Intelligenz, Problemlösen durch Suche, Planung, Wissen und Schlussfolgern, Maschinelles Lernen
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Ehuang B.
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