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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs AI-1 Systems Project

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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AI-1 Systems Project - Cheatsheet
AI-1 Systems Project - Cheatsheet Überblick über die Geschichte und Entwicklung der KI Definition: Überblick über die Geschichte und Entwicklung der KI - kurzer Abriss wesentlicher historischer Meilensteine und Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz seit ihren Anfängen. Details: 1950: Alan Turing führt den Turing-Test ein 1956: Dartmouth-Konferenz, Geburt der KI als Forschungsgebiet ...

AI-1 Systems Project - Cheatsheet

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AI-1 Systems Project - Exam
AI-1 Systems Project - Exam Aufgabe 1) Während des vergangenen Jahrhunderts hat sich das Feld der künstlichen Intelligenz (KI) von theoretischen Konzepten zu praktisch angewandten Technologien entwickelt. Historische Meilensteine wie die Einführung des Turing-Tests durch Alan Turing im Jahr 1950, die Geburt der KI als Forschungsgebiet auf der Dartmouth-Konferenz 1956, und der Durchbruch im Deep Le...

AI-1 Systems Project - Exam

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Wann wurde der Turing-Test eingeführt?

Welcher bedeutende Durchbruch im Deep Learning geschah 2012?

Was geschah bei der Dartmouth-Konferenz 1956?

Was ist Maschinelles Lernen?

Welche Aktivierungsfunktionen gibt es in neuronalen Netzen?

Welche neuronalen Netzwerkarchitekturen gibt es?

Was kann unter Datenethik im Kontext von Künstlicher Intelligenz verstanden werden?

Welche Herausforderungen bestehen bei der Haftung für KI-Fehlentscheidungen?

Welche Risiken beinhaltet Bias bei Künstlicher Intelligenz?

Was bedeutet 'Phasen und Prozessmodelle im Projektmanagement'?

Welche Phasen umfasst ein typisches Projektmanagementmodell?

Welche Tools können im Projektmanagement verwendet werden?

Was sind Beispiele für Algorithmen zur Mustererkennung und Clusteranalyse?

Wie kann die Qualität von Clustern bewertet werden?

Welche Schritte gehören zur Datenvorverarbeitung?

Welche Datenstruktur hat eine feste Größe und bietet schnellen Zugriff (\textit{O(1)})?

Welche Datenstruktur hat eine hierarchische Struktur und häufige Verwendung bei Suchoperationen?

Welche Datenstruktur eignet sich zur Darstellung von Netzwerken mit Knoten und Kanten?

Was misst die Zeitkomplexität eines Algorithmus?

Was beschreibt die Big-O-Notation?

Welche Komplexitätsklasse beschreibt einen quadratischen Algorithmus?

Was ist eine wichtige Methode zur effektiven Präsentation von Informationen im Rahmen des KI-1 Systems Projekts?

Welche Techniken sollten genutzt werden, um Präsentationen zu visualisieren?

Warum sind Proben und Feedback-Schleifen vor der eigentlichen Präsentation wichtig?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um AI-1 Systems Project an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

In diesem Abschnitt werden die Grundbegriffe und Konzepte der Künstlichen Intelligenz vermittelt.

  • Überblick über die Geschichte und Entwicklung der KI
  • Einführung in maschinelles Lernen und neuronale Netze
  • Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI
  • Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz
  • Ethik und gesellschaftliche Auswirkungen der KI
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Projektmanagement

Dieser Bereich fokussiert sich auf die wesentlichen Methoden und Werkzeuge des Projektmanagements.

  • Phasen und Prozessmodelle im Projektmanagement
  • Rollen und Verantwortlichkeiten im Projektteam
  • Risikomanagement und Qualitätsmanagement
  • Werkzeuge und Software für das Projektmanagement
  • Techniken der Zeit- und Ressourcenplanung
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Data Mining

In diesem Abschnitt lernst Du die Techniken und Methoden des Data Minings kennen.

  • Grundlagen und Definitionen des Data Mining
  • Algorithmen zur Mustererkennung und Clusteranalyse
  • Anwendung von Data-Mining-Methoden in verschiedenen Domänen
  • Vor- und Nachbearbeitung von Daten
  • Werkzeuge und Software für Data Mining
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Algorithmen und Datenstrukturen

Hier werden die grundlegenden Konzepte von Algorithmen und Datenstrukturen behandelt.

  • Grundlegende Datenstrukturen: Arrays, Listen, Bäume, Graphen
  • Sortier- und Suchalgorithmen
  • Komplexitätsanalyse von Algorithmen
  • Rekursions- und Greedy-Algorithmen
  • Anwendungen und Implementierung in verschiedenen Programmiersprachen
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Projektarbeit und Präsentation

Zum Abschluss des Kurses musst Du eine Projektarbeit erstellen und präsentieren.

  • Themenwahl und Zielsetzung der Projektarbeit
  • Methodische Herangehensweise und Durchführung
  • Dokumentation und Ergebnisdarstellung
  • Präsentationstechniken und -methoden
  • Feedback und Reflexion zur Weiterentwicklung
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

AI-1 Systems Project an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das AI-1 Systems Project Seminar der Universität Erlangen-Nürnberg ist ein integraler Bestandteil des Informatikstudiums und bietet Dir eine tiefgehende Auseinandersetzung mit relevanten Themen der Künstlichen Intelligenz. Im Rahmen dieses Seminars erhältst Du fundierte Kenntnisse in theoretischen sowie praktischen Einheiten. Du wirst nicht nur die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz erlernen, sondern auch anwendungsbezogene Fertigkeiten im Bereich Projektmanagement und Data Mining entwickeln. Ein besonderer Schwerpunkt liegt außerdem auf Algorithmen und Datenstrukturen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Das Modul umfasst eine Kombination aus Vorlesungen und Seminaren. Es gehören theoretische sowie praktische Einheiten dazu.

Studienleistungen: Zum Abschluss des Kurses muss eine Projektarbeit erstellt und präsentiert werden.

Angebotstermine: Das Projektseminar wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, Projektmanagement, Data Mining, Algorithmen und Datenstrukturen

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

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.

Nutzung von StudySmarter:

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