Konzepte der Künstlichen Intelligenz

Für Weiterbildungsinteressierte mit Erststudium der Wirtschafts-, Ingenieur- oder Naturwissenschaften an der Schnittstelle von Fachbereich und Künstlicher Intelligenz

Lernziele

Die Teilnehmenden sind in der Lage, wichtige Grundprinzipien und Methoden der symbolischen Künstlichen Intelligenz, insbesondere Suchverfahren, Wissensrepräsentation und Inferenz zu diskutieren. Sie können Verfahren, Vorgehensweisen, Risiken und Grenzen intelligenter Systeme analysieren und Lösungsansätze für typische KI-Probleme entwickeln und bewerten.

Lehrinhalte

Geschichte und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz, Intelligente Agenten
Problemlösen durch Suchen: uninformierte und heuristische Suche, lokale Suche
Probleme unter Rand- und Nebenbedingungen (Constraint Satisfaction Problems, CSP)
Wissensrepräsentation und Inferenz mit Logik
Regelbasierte Systeme

Didaktisches Konzept

Das Modul setzt sich aus abwechselnden Präsenz- und Selbstlernphasen sowie geleiteten E-Learning-Einheiten zusammen.

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Lernform

Online / Präsenz

Zeitraum

5 (Online-)Präsenztage + E-Learning + Prüfungseinheit

Workload

5 ECTS

30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

20 UE geleitetes E-Learning

100 UE Selbststudium

Nächster Starttermin

März - Juli

Prüfung

schriftliche Klausurarbeiten

Niveau

Advanced, DQR-Level 7

Voraussetzungen

Abgeschlossenes Erststudium, Formal: Keine Inhaltlich: Mathematische Grundlagen, Algorithmen und Datenstrukturen, Programmierkenntnisse (z.B. Modul „Programming for AI)

Sprache

Deutsch

Freie Plätze

Lehrende

Prof. Dr. Roland Dietrich

Ort

Online, HS Aalen, HS Mannheim, HS Ravensburg-Weingarten

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

Kosten

1.600,- EUR

Kosten mitESF-Förderung*