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Hörerkreis:

Anwendungen (Studienordnung Bachelor 7): Inf 5 (Pflichtfach), TInf 3 (Wahlfach), MInf 5 (Wahlfach), WInf 5 (Wahlfach)

Grundlagen (Studienordnung Bachelor 6): Inf4+5 (Pflichtfach), TInf4+5 (Wahlfach)

Arbeitsaufwand:

Anwendungen (Studienordnung Bachelor 7): 4 ECTS-Punkte

Grundlagen (Studienordnung Bachelor 6): 2 ECTS-Punkte

Vorlesungstermine: Mi 08:00 Uhr - 10:45 Uhr (mit einer Pause), HS 5.

Erster Termin: Mi, 16.10., 8 Uhr. Kommen Sie zur Orientierung in ein spannendes Gebiet mit vielen Möglichkeiten für Abschlussarbeiten in unterschiedlichen Anwendungsfeldern!

Diese Vorlesung besteht aus 4 SWS und orientiert sich damit an den 7-semestrigen Studienordnungen.

Studierende, welche die Vorlesung für eine 6-semestrige Studienordnung belegen wollen und damit nur 2 ECTS-Punkte benötigen, brauchen bestimmte Vorlesungsteile nicht zu belegen. Diese Vorlesungsteile werden im Laufe der Vorlesung bekannt gegeben und sind für die 6-semestrigen Studienordnungen nicht prüfungsrelevant.

Die ersten Wochen richten sich aber auf jeden Fall an alle Teilnehmer.

Auch Teilnehmer einer 7-semestrigen Studienordnung dürfen nach individueller Absprache einen reduzierten Teil belegen (kann geringer sein als für die 6-semestrige Studienordnung), wenn sie Zusatzarbeiten anfertigen, gerne für den Software-Prototypen Hamburger Touristen Information, aber auch andere praktische Arbeiten wie z.B. für Ameisensimulationssysteme sind möglich. Diese Zusatzarbeiten werden gesondert benotet und gehen zu 50 % in die Endnote ein. Gerne dürfen die Teilnehmer auch an der vollen Klausur teilnehmen und zusätzlich einen praktischen Teil anfertigen. Dann wird 50 % der Prüfungsleistung nach der besseren Note berechnet.

Für jede Vorlesungsdoppeleinheit gibt es Übungsaufgaben, die auf dem Handoutserver veröffentlicht werden. Diese können (je nach Aufgabentyp) auch schriftlich abgegeben werden und werden vom Dozenten korrigiert. Die Übungsaufgaben dienen der Vorbereitung auf die Klausur.

Die Vorlesung kann von den Vorkenntnissen her ab dem 3. Semester belegt werden. Für das eventuell gewählte praktische Projekt kann Programmiererfahrung mit Java notwendig sein.

Nach Möglichkeit wird es Gastvorträge von Firmen geben, die KI-Techniken einsetzen.

Teilnehmer, die noch nicht wissen, ob sie diese Veranstaltung überhaupt und wenn, ob sie diese in diesem Semester belegen wollen, sollten auf jeden Fall in die erste Doppelstunde am 16.10. kommen, wo ein genereller Überblick über das Gebiet und die Möglichkeiten für Ihr Studium gegeben wird.

Unter Künstlicher Intelligenz (KI) versteht man Software, die sich mit komplexen Problemen beschäftigt, wobei die Vorgehensweise der eines Menschen ähnelt. Es gibt leider keine allgemein anerkannte exaktere Definition dieser doch recht schwammigen Charakterisierung.

Seit die Informatik als eigenständige Wissenschaft anerkannt ist, war die KI eine der treibendsten Kräfte bei der Entwicklung innovativer Softwarekonzepte gewesen. Typische Meilensteine sind die Entwicklung neuartiger Programmiersprachen wie Prolog, Lisp (Vorläufer von Haskell) und Smalltalk (als erste objektorientierte Sprache) sowie neuartiger Architekturen wie Expertensysteme, Wissensbasierte Systeme und Multiagentensysteme. Viele Konzepte, die ihren Ursprung in der KI haben, sind inzwischen Allgemeingut geworden wie z.B. die objektorientierte Programmierung und können auch genausogut mit Nicht-KI-Sprachen realisiert werden (häufig sogar besser).

Das in praktischen Anwendungen bisher erfolgreichste Teilgebiet der KI sind die wissensbasierten Systeme, die eine Verallgemeinerung der älteren Expertensysteme sind. Diese finden in sehr unterschiedlichen Gebieten, von der Medizin bis zur Technik und Wirtschaft, reale Anwendungsmöglichkeiten.

Algorithmische Techniken der KI werden auch in Verkehr und Logistik eingesetzt. Inzwischen haben diese Techniken auch in Computerspielen ("Spiele-KI") eine immer größere Bedeutung bekommen. Hierzu verweise ich bei Interesse auch auf die Unterlagen des Seminars Spiele-KI aus dem SS 2007.

Eine bedeutende Rolle spielen die Methoden der KI in Planungswerkzeugen (Stundenplan, Tourenplanung, etc.).

In letzter Zeit sind KI-Konzepte auch zunehmend in verteilten Anwendungen zu finden (Agententechnologie, "Verteilte KI"). Für verteilte Anwendungen spielen auch mathematische Überlegungen zur Spieltheorie (z.B. Entscheidungsfindung in Gruppen) eine Rolle.

In wirtschaftlichen Anwendungen, insbesondere im e-Commerce, wird großer Wert auf die eindeutige Beschreibung und automatische Erkennung von Semantik gelegt. Auch diesem Thema widmen sich die oben beschriebenen Teilgebiete der KI seit Jahren. Das ist auch ein besonderes Ziel meines Entwicklungsvorhabens Touristeninformationssystem.

Ziel der Veranstaltung ist es, ein grundlegendes Verständnis für die in der KI verwendeten Basistechnologien zu vermitteln. Es soll ein Einblick in möglichst viele Anwendungsbereiche gegeben werden.

Ferner hoffe ich, Teilnehmer motivieren zu können, in diesem Gebiet eine Abschlussarbeit zu schreiben. Das ist für alle Abschlüsse möglich (Bachelor und Master). Entsprechende Firmen können von mir dazu vermittelt werden (siehe meine Angebotsseite).

Aus diesem Grund werden in dieser Vorlesung die inhaltlichen Bezüge zwischen der KI und meinen langfristigen Entwicklungsvorhaben vorgestellt

Die folgenden Anwendungen werden detaillierter vorgestellt:

1. Klassische Routingalgorithmen für Verkehrsanwendungen
2. Ameisenalgorithmen für dynamische Straßennavigation und Logistik
3. Technische Diagnose mit Schwerpunkt Fahrzeugelektronik als Anwendungsbeispiel für die unterschiedlichen Techniken von wissensbasierten Systemen
4. Semantische Technologien für die Suche im Web

Die unten angegebenen Foliensätze sind aus dem letzten Jahr, sofern sie noch nicht aktualisiert sind. Einige Foliensätze sind auf Englisch, weil Teile dieser Vorlesung im letzten Jahr auf Englisch gehalten wurden. Sie werden möglicherweise auf Englisch bleiben, wenn sie zu sehr von früheren deutschsprachigen Originalen abweichen. Aber im WS 2013/2014 wird jede Vorlesungseinheit auf Deutsch gehalten unabhängig von der Foliensprache. 

Außerdem gibt es hier auf dem Handout-Server (nur für Hochschulangehörige der FH Wedel) weitere Materialien. Insbesondere werden im Laufe der Vorlesung kontinuierlich Hausaufgaben gestellt, die der Wiederholung des Stoffes dienen und in den Vorlesungen besprochen werden.

Vorlesungen für alle (2- und 4-ECTS-Variante) (16.10.-27.11., 08.01., 22.01.)

1. Einführung und Überblick (aktualisiert am 15.10., für 16.10.)

2. KI-Logik
2.1 Grundlagen und Grenzen der logischen Programmierung (aktualisiert am 22.10., für 23.10.)

3. KI-Algorithmik (aktualisiert am 22.10., für 30.10., wird beendet am 06.11.)

4. Wissensbasierte Systeme (aktualisiert am 05.11., für 06. und 13.11., wird beendet am 27.11.)

4.1 Repräsentation und Klassifikation von Wissen
4.2 Regelbasierte Wissensverarbeitung
4.3 Fallbasierte Wissensverarbeitung
4.4 Modelbasierte Wissensverarbeitung
4.5 Zusammenfassender Gegenüberstellung der unterschiedlichen Verarbeitungstechniken (08.01.)

5. Ameisenalgorithmen und ihre Anwendung auf Navigation und Logistik

5.1: Einführung und Anwendung in der Navigation (27.11.)

    Motivation: Natürliche Ameisensysteme und ihre Vorteile für die Navigation
    Im Detail: Wie Ameisensysteme Navigationsaufgaben lösen
    Zusammenfassung: Was müssen wir uns merken?

4.6 Anwendungen wissenbasierter Techniken in der Praxis:

Conversational Case-Based Reasoning
Gastvortrag am 08.01. von Bernd Schreml, Geschäftsführer der Firma SABIO

Außerdem am 08.01.: Besprechung der Übungen 4 und 5

22.01.: Besprechung der Übung 6, Wiederholung der anderen Vorlesungsteile, Zusammenfassung und Klausurabgrenzung (inklusive Vertiefungsblock)

Vertiefungsvorlesungen für die 4-ECTS-Variante (04.12.-18.12., 15.01.):

Vertiefung Modellbasierte Diagnose (04.12., 11.12.):

MDS: Funktionsweise der Inferenzmaschine (Basisfunktionalität)
MDS: Realisierung der erweiterten Funktionalität

Vertiefung Spiele-KI (18.12.):

    Anwendungsgebiet: Spiele-KI (geändert: 18.12.)
    Einblick ins Detail:
    Anpassungen des A*-Algorithmus für die Spiele-KI (Auszug eines Seminarvortrags von Jan Schliep, geändert: 18.12.)

    Berechnung eines guten Wegenetzes (Auszug eines Seminarvortrags von Jens Remus, geändert: 18.12.)

    Die Originalvorträge (Nr. 4 und 5) sowie die zugehörigen Ausarbeitungen sind in der Seminarseite vom SS 2007 enthalten.

Vertiefung Ameisenalgorithmen: Anwendung in der Logistik und verwandte Themen (15.01.)

    Wie Ameisensysteme das Problem des Handelsreisenden (TSP) lösen
    Verallgemeinerungen von TSP für logistische Aufgaben
    Weitere Anwendungen in Abschlussarbeiten an der FH Wedel

Außerdem am 15.01.: Wiederholung der anderen Vertiefungsteile, Zusammenfassung und Klausurabgrenzung

KI allgemein:

Christoph Beierle / Gabriele Kern-Isberner: Methoden wissensbasierter Systeme, Vieweg 2008 (4. Auflage), ISBN 978-3-8348-0504-1

Wolfgang Ertel: Grundkurs Künstliche Intelligenz, Vieweg 2009 (2. Auflage), ISBN 978-3-8348-0783-0

Günter Görz / Claus-Rainer Rollinger / Josef Schneeberger: Handbuch der Künstlichen Intelligenz, Oldenbourg 2000 (3. Auflage), ISBN 3-486-25049-3

Stuart Russell / Peter Norvig: Artificial Intelligence - A modern approach, Pearson 2010 (3. Auflage), ISBN 978-0-13-207148-2
Deutsche Ausgabe: Pearson Studium 2004, ISBN 3-8273-7089-2

zur Modellbasierten Diagnose:

Mugur Tatar: Dependent Defects and Aspects of Efficiency in Model-Based Diagnosis, Dissertation (1,2 MB) zur Erlangung des Doktorgrads, Universität Hamburg 1997

zu Ameisenverfahren:

Alexander Bertram / Sebastian Iwanowski: Dynamic Routing on OpenStreetMap Using Ant Colonies, 4th International Conference on Computational Logistics, Kopenhagen (DK) 2013, veröffentlicht in: Lecture Notes of Computer Science 8197 (2013), Springer Verlag 2013, Seiten 58 - 72

Christopher Blöcker / Sebastian Iwanowski: Utilising an Ant System for a Competitive Real-Life Planning Scenario, 3rd International Conference on Computational Logics, Algebras, Programming, Tools and Benchmarking, Computational Tools, Nizza (F) 2012, ISBN 978-1-81208-222-8, Seiten 7 - 13

Felix Döppers / Sebastian Iwanowski: E-Mobility Fleet Management Using Ant Algorithms, 15th Meeting of the EURO Working Group on Transportation, Paris (F) 2012, veröffentlicht in: Procedia - Social and Behavioral Sciences 54 (2012), Seiten 1058 - 1067

Marco Dorigo / Thomas Stützle: Ant Colony Optimization, MIT Press 2004, ISBN 0-262-04219-3

Sebastian Iwanowski / Thomas Walther: Dynamic Road Navigation with Ant Algorithms, FH Wedel 2009

Dusan Teodorovic: Swarm intelligence systems for transportation engineering: Principles and applications, Transportation Research Part C vol. 16 (2008), pp. 651-667 (download, nur für Hochschulangehörige)

Thomas Walther: Dynamische Fahrzeugnavigation auf Basis von Ameisenkolonien, Masterarbeit WS 2005/2006 (Download, 1,6 MB)

für Spiele-KI:

Steve Rabin (Editor): AI Game Programming Wisdom, Charles River Media 2002, ISBN 1-58450-077-8 (mit Companion-Website)

Steve Rabin (Editor): AI Game Programming Wisdom 2, Charles River Media 2004, ISBN 1-58450-289-4 (mit Companion-Website)

Steve Rabin (Editor): AI Game Programming Wisdom 3, Charles River Media 2006, ISBN 1-58450-457-9

Steve Rabin (Editor): AI Game Programming Wisdom 4, Charles River Media 2008, ISBN 978-1-58450-523-5

zu Prolog:

Peter Bothner / Wolf-Michael Kähler: Programmieren in PROLOG, Eine umfassende praxisgerechte Einführung, Vieweg 1991, ISBN 3-528-05158-2

Ivan Bratko: PROLOG, Programming for Artificial Intelligence,

   3rd edition, Pearson 2001, ISBN 978-0-201-40375-6

   4th edition, Adobe Pr. 2011, ISBN 0-321-41746-1

Max Rohde: Eignung logischer Programmiersprachen für Spiele-KI am Beispiel Prolog, FH Wedel, Seminararbeit zur Spiele-KI, 2007, Vortrag und Ausarbeitung