Seminar zum Thema Künstliche
Intelligenz
Seminartermine: jeweils Mittwochs zu verschiedenen Tagen
und Uhrzeiten:
11.05.: 10:50 Uhr - 12:05 Uhr HS 5
12:30 Uhr - 13:45 Uhr HS 5
18.05.: 17:00 Uhr -
18:15 Uhr HS 1
18:30 Uhr - 19:45 Uhr HS 1
25.05.:
10:50 Uhr - 12:05 Uhr HS 5
12:30 Uhr - 13:45 Uhr HS 5
01.06.: 17:00 Uhr -
18:15 Uhr HS 1
18:30 Uhr - 19:45 Uhr HS 1
20:00 Uhr - 21:15 Uhr HS 1
08.06.:
10:50 Uhr - 12:05 Uhr HS 5
12:30 Uhr - 13:45 Uhr HS 5
15.06.:
10:50 Uhr - 12:05 Uhr SR 8
12:30 Uhr - 13:45 Uhr SR 8
22.06.:
10:50 Uhr - 12:05 Uhr SR 8
12:30 Uhr - 13:45 Uhr SR 8
Vortragsthematik:
Es sollen hauptsächlich Themen vertieft werden, die in
der Vorlesung Wissensbasierte Systeme nur skizziert wurden, also
z.B. Suchverfahren, Constraintsysteme, Logisches Programmieren und
Automatisches Beweisen. Auch wissensbasierte Verfahren, die in der
Vorlesung
zu kurz gekommen sind, dürfen weiter vertieft werden.
Material steht in den beiden unten
angegebenen Büchern zur Verfügung.
Es dürfen aber auch andere Bücher verwendet werden.
Die Teilnahme an der Vorlesung Wissensbasierte
Systeme ist zum
Verständnis der Inhalte
nicht notwendig, aber hilfreich für die Beurteilung der
Praxisrelevanz der Inhalte.
Es ist auch sinnvoll, zunächst dieses Seminar zu besuchen und
danach die
Vorlesung Wissensbasierte Systeme.
Erwarteter Aufwand für die
Teilnehmer:
Jeder Seminarvortrag soll ein ausgewähltes Thema
in maximal 60 Minuten vorstellen.
Weitere 15 Minuten werden als Diskussionszeit offen gehalten.
Es wird erwartet, dass der
Referent /die Referentin einen Überblick
über die wesentlichen Aspekte des Themas gibt und wenigstens
an einer Stelle in die Tiefe geht.
Zusätzlich zum Vortrag soll eine schriftliche Ausarbeitung gemacht
werden.
Diese Ausarbeitung ist im pdf-Format abzugeben, ausnahmsweise auch in
Word.
Für den Vortrag selbst kann jedes Medium eingesetzt werden (auch
die Tafel).
Sollte hierfür eine gesonderte elektronisch angefertigte
Präsentation
eingesetzt werden, so ist diese ebenfalls abzugeben (ppt, falls
vorhanden, sonst pdf).
Für die Benotung wird der Vortrag selbst, die eingesetzten
Medienunterlagen, die
Qualität und Selbständigkeit der Ausarbeitung sowie das
erkennbare Fachwissen
des Referenten / der Referentin und die Fokussierung auf die richtigen
Fachinhalte
zugrunde gelegt. Der Vortrag erhält ein größeres
Gewicht als die Ausarbeitung.
Das Seminar gilt nur dann als bestanden, wenn alle anderen
Vorträge besucht wurden.
Über begründete Ausnahmen entscheidet der Dozent.
Die
einzelnen Vortragsthemen:
Die nachstehenden Ausarbeitungen und Vorträge wurden
unverändert von den bearbeitenden
Studenten übernommen. Für die Qualität oder sachliche
Richtigkeit übernimmt der Dozent
daher keine Gewähr.
Thema 1: Aufbau eines
Expertensystems in einer medizinischen Anwendung (Master-Vorhaben)
Vortragender:
Nils Bardenhagen
Termin: 11.05. 10:50 Uhr - 12:05
Uhr
Ort: HS 5
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 2: Clusteranalyse
(Deichsel,
Kap. 1-5, Schwerpunkt Clusterverfahren; siehe auch Nakhaeizadeh, S.
109-141)
Vortragender: Wolfgang Ginolas
Termin: 11.05. 12:30 Uhr - 13:45 Uhr
Ort: HS 5
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 3: Diskriminanzanalyse
(Trampisch, Kap. 1-2, Schwerpunkt Zuordnungsvefahren)
Vortragender: Patrick Wolf
Termin: 18.05. 17:00 Uhr - 18:15
Uhr
Ort: HS 1
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 4: Suchverfahren (Handbuch,
Kap. 4.1-4.3.2, Russel/Norvig, Kap. 3)
Vortragender: Sven Schmidt
Termin: 18.05. 18:30 Uhr - 19:45
Uhr
Ort: HS 1
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 5: Das
Kürzeste-Wege-Problem in öffentlichen Verkehrsnetzen
(Handbuch, Kap. 4.3.3, Russel/Norvig, Kap. 4,
außerdem: Anwendungsbezug herstellen)
Vortragender:
Stefan Görlich
Termin: 25.05. 10:50 Uhr - 12:05
Uhr
Ort: HS 5
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 6: Constraintsysteme
(Handbuch, Kap. 8, Russel/Norvig, Kap. 5)
Vortragender: Stefan Schmidt
Termin: 25.05. 12:30 Uhr - 13:45 Uhr
Ort: HS 5
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 7: Automatisches Beweisen
(Handbuch, Kap. 6.2 und 6.3; siehe auch Kap. 5 zur
Hintergrundinformation)
Vortragender: Dennis Ziska
Termin: 01.06. 17:00 Uhr - 18:15
Uhr
Ort: HS 1
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 8: Implementierung eines
Resolutionsbeweisers (Handbuch, Kap. 6.4)
Vortragender: Daniel Dittmann
Termin: 01.06. 18:30 Uhr - 19:45
Uhr
Ort: HS 1
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 9: Unsicheres Wissen
(Handbuch, Kap. 9; siehe auch Kap. 7 zur Hintergrundinformation,
siehe auch Russel/Norvig, Kap. 13)
Vortragender:
Nils Wackenhut
Termin: 01.06. 20:00 Uhr - 21:15
Uhr
Ort: HS 1
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 10: Wissen über Raum
und Zeit (Handbuch, Kap. 10)
Vortragender: Alexis Bechzidis
Termin: 08.06. 10:50 Uhr - 12:05
Uhr
Ort: HS 5
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 11: Statistische
Lernmethoden (Russel/Norvig, Kap. 20)
Vortrag zurückgezogen
Thema 12: Software-Agenten
(Handbuch,
Kap. 24.1-24.5, siehe auch Russel/Norvig, Kap. 2)
Vortragender:
Kay Hasselbach
Termin: 15.06. 10:50 Uhr - 12:05
Uhr
Ort: SR 8
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 13: Spielstrategien
(Russel/Norvig, Kap. 6)
Vortragender: Nils Böckmann
Termin: 15.06. 12:30 Uhr - 13:45
Uhr
Ort: SR 8
Vortrag
Ausarbeitung
Thema 14: Planungsstrategien (Handbuch, Kap. 13, Russel/Norvig, Kap. 11,
außerdem: Grundlagen der Aussagenlogik soweit
nichtelementar und relevant)
Vortragender: Sven Tollmien
Termin: 22.06. 10:50 Uhr - 12:05
Uhr
Ort: SR 8
Vortrag
Ausarbeitung
Thema
15: Ameisenalgorithmen - Dynamische Fahrzeugnavigation
(Master-Vorhaben)
Vortragender: Thomas Walther
Termin: 22.06. 12:30 Uhr - 13:45
Uhr
Ort: SR 8
Vortrag
Ausarbeitung
Literatur
(befindet sich in der Lehrbuchsammlung Iwanowski):
Guntram Deichsel / Hans Joachim Trampisch: Clusteranalyse und Diskriminanzanalyse
Fischer 1985, ISBN 3-437-20342-8
Günter Görz / Claus-Rainer Rollinger / Josef
Schneeberger: Handbuch der
Künstlichen Intelligenz
Oldenbourg 2003 (4. Auflage), ISBN 3-486-27212-8
Gholamreza Nakhaeizadeh: Data
Mining Physica Verlag 1998, ISBN 3-7908-1053-3
Stuart Russell / Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach
Pearson 2003 (2. Auflage), ISBN 0-13-080302-2
Deutsche Ausgabe: Pearson Education 2004, ISBN
3-8273-7089-2