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Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Künstliche Intelligenz I - Cheatsheet
Künstliche Intelligenz I - Cheatsheet Geschichte und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz Definition: Meilensteine der KI-Entwicklung von den 1950ern bis heute. Details: 1950: Alan Turing stellt den Turing-Test vor 1956: Dartmouth-Konferenz, KI als eigenständiges Forschungsfeld 1966-1974: Erste Erfolge und Ernüchterung (KI-Winter) 1980er: Expertensysteme erleben Kurzlebige Hochphase 1997: IBM D...

Künstliche Intelligenz I - Cheatsheet

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Künstliche Intelligenz I - Exam
Künstliche Intelligenz I - Exam Aufgabe 1) 1950: Alan Turing stellt den Turing-Test vor 1956: Dartmouth-Konferenz, KI als eigenständiges Forschungsfeld 1966-1974: Erste Erfolge und Ernüchterung (KI-Winter) 1980er: Expertensysteme erleben Kurzlebige Hochphase 1997: IBM Deep Blue besiegt Schachweltmeister Garry Kasparov 2000er: Fortschritte in maschinellem Lernen und Big Data 2010er: Durchbruch durc...

Künstliche Intelligenz I - Exam

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Welcher Test wurde 1950 von Alan Turing vorgestellt?

Was war ein bedeutender Meilenstein der KI in den 1980ern?

Welches Ereignis markierte 1997 einen Durchbruch in der KI?

Was ist Breadth-First Search (BFS) in der Künstlichen Intelligenz?

Welche Komplexität hat Breadth-First Search in Bezug auf Zeit und Raum?

Welche Eigenschaften hat Depth-First Search (DFS)?

Was ist der A*-Algorithmus?

Welche Bedingung muss die Heuristik h(n) beim A*-Algorithmus erfüllen?

Welche Datenstrukturen verwendet der A*-Algorithmus?

Was ist Prädikatenlogik?

Was beschreibt der Satz von Skolem?

Nenne ein Beispiel für ein logikbasiertes Repräsentationssystem.

Was versteht man unter \

Nennen Sie drei Hauptalgorithmen für Klassifikationen im überwachten Lernen.

Welche Leistungsbewertung wird typischerweise für Regressionsalgorithmen verwendet?

Was ist Reinforcement Learning (RL)?

Was ist das Ziel eines Agenten im Reinforcement Learning?

Welche Struktur dient zur Formalisierung von Reinforcement Learning?

Was sind tiefe neuronale Netze?

Welche speziellen Schichten enthalten CNNs?

Welche bekannte Strukturen gibt es für CNNs?

Welche ethischen Probleme können durch Bias und Fairness in der KI entstehen?

Was sind potenzielle Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt?

Wer haftet für fehlerhafte Entscheidungen von KI?

Weiter

Diese Konzepte musst du verstehen, um Künstliche Intelligenz I an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Einführung in die Künstliche Intelligenz

Dieser Teil der Vorlesung bietet eine Übersicht über die grundlegenden Konzepte, die in der Künstlichen Intelligenz (KI) verwendet werden. Hier werden wichtige Begriffe und historische Entwicklungen besprochen.

  • Geschichte und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz
  • Grundlegende Definitionen von KI
  • Unterschiede zwischen starker und schwacher KI
  • Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz
  • Ethische und gesellschaftliche Implikationen der KI
Karteikarten generieren
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Suchalgorithmen

Suchalgorithmen sind fundamentale Bestandteile der Künstlichen Intelligenz und werden zur Problemlösung und Entscheidungsfindung eingesetzt. In diesem Abschnitt werden verschiedene Typen und deren Anwendungen untersucht.

  • Uninformed Search (z.B. Breadth-First Search, Depth-First Search)
  • Informed Search (z.B. A*-Algorithmus)
  • Optimierungsprobleme und Admissibility
  • Heuristische Funktion und deren Gestaltung
  • Minimax und Alpha-Beta Pruning
Karteikarten generieren
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Wissensrepräsentation

Die Wissensrepräsentation befasst sich mit den Methoden, wie Wissen strukturiert und für maschinelle Prozesse zugänglich gemacht werden kann. Hier werden verschiedene Techniken und ihre Anwendungen vorgestellt.

  • Logikbasierte Repräsentationen (z.B. Prädikatenlogik)
  • Semantische Netze und Ontologien
  • Rahmen- und Skriptansätze
  • Beschreibungslogiken
  • Wissensbasierte Systeme und Expertensysteme
Karteikarten generieren
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Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Kernkomponente der KI, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Hier werden verschiedene Lernparadigmen besprochen.

  • Überwachtes Lernen (z.B. Klassifikationsalgorithmen, Regression)
  • Unüberwachtes Lernen (z.B. Clustering-Algorithmen, Dimensionality-Reduction)
  • Reinforcement Learning und Entscheidungsprozesse
  • Evaluieren und Validieren von Modellen
  • Überfitting und Regularisierungstechniken
Karteikarten generieren
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Neuronale Netze

Neuronale Netze sind inspiriert von den biologischen neuronalen Strukturen und spielen eine entscheidende Rolle in der modernen KI. Dieser Abschnitt deckt die Grundlagen, Architekturen und Anwendungen ab.

  • Grundlagen der künstlichen Neuronen
  • Klassische Architekturen (z.B. Feedforward Neural Networks)
  • Trainingstechniken und Backpropagation
  • Tiefe neuronale Netze und Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Anwendungsfälle wie Bilderkennung und Sprachverarbeitung
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Künstliche Intelligenz I an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Künstliche Intelligenz I', die im Rahmen des Studiengangs Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg angeboten wird, bietet Dir einen umfassenden Einstieg in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz. Durch die Kombination von theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen wirst Du mit den wichtigsten Konzepten und Methoden der Künstlichen Intelligenz wie Suchalgorithmen, Wissensrepräsentation, maschinellem Lernen und neuronalen Netzen vertraut gemacht. Diese Vorlesung stellt eine solide Basis für weiterführende Studien und Forschungsarbeiten in diesem zukunftsweisenden Bereich dar.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorträgen und Übungen. Es gibt einen Gesamtumfang von 5 ECTS.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters gibt es eine schriftliche Prüfung.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird jedes Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Einführung in die Künstliche Intelligenz, Suchalgorithmen, Wissensrepräsentation, maschinelles Lernen, neuronale Netze

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.

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