Vorlesung Künstliche Intelligenz (Master)

1. Einführung und Überblick (08.10., beendet am 15.10.)

2. Logische Grundlagen der KI

    2.1 Das Prinzip der logischen Programmierung (15.10.: bis Folie 7, Fortsetzung am 22.10.)

    2.2 Praktischer Einblick in die Programmiersprache PROLOG (15.10.: bis Folie 10, Fortsetzung am 22.10.)
            Hausaufgabe dazu (15.10.), Abgabe per e-mail bis 21.10.
            Prolog-Interpreter TUProlog als jar-File zum download, Programmierbeispiele aus der Vorlesung
            NEU (23.10.): Weitere Prologübungen für Interessierte

    2.4 Nichtmonotones Schließen (29.10.)

3. Algorithmische Grundlagen der KI (5.11., 12.11.)

4. Verschiedene Wissensrepräsentationsarten und deren Verarbeitung (12.11.)

5. Anwendungsgebiet: Technische Diagnose

    5.1 Modellbasierte Diagnose (MDS): Modellierung der Komponenten (19.11.)

    5.2 MDS: Funktionsweise der Inferenzkomponente (Basisfunktionalität) (03.12., 10.12.)
             Projektaufgabe dazu (19.11.), Abgabe per e-mail oder auf Blatt Papier bis 01.12.,
             Besprechung der Lösung am 03.12. (mit neuer Hausaufgabe zum 09.12.)
             Lösung der Hausaufgabe vom 03.12.

    5.3 MDS: SW-Architektur und erweiterte Funktionalität (10.12.)

    5.4 Weitere wissensbasierte Diagnosemethoden im Vergleich zu MDS (17.12.)

6.  Das Touristeninformationssystem als Motivation für das Semantic Web (17.12.)

7. Ameisenalgorithmen und ihre Anwendungen (07.01.)
    Dieses Kapitel stellt im Detail wichtige Grundlagen für mein Interessengebiet Dynamische Verkehrsnavigation vor.
    Hierzu siehe auch die beiden Masterarbeiten von Thomas Walther und Michael Suthe.
    Eine Zusammenfassung dieser Arbeiten in englischer Sprache steht in einem internen Dokument auf dem Handout-Server.

    7.1 Grundprinzip: Dynamische Wegfindung von Ameisen und ihre Simulation
          Für die Simulation gibt es eine Software, die hier heruntergeladen werden kann.

    7.2 Anwendung auf dynamische Verkehrsnavigation

    7.3 Im Detail: Das AntNet-Verfahren

    7.4 Ausblick: Schwarmintelligenz mit Anwendung auf TSP und andere Probleme
         Hierfür gibt es einen Übersichtsartikel von Teodorovic auf dem Handout-Server.

 8. Anwendungsgebiet: Spiele-KI (14.01.)
    Einblick ins Detail:
    Anpassungen des A*-Algorithmus für die Spiele-KI (Auszug eines Seminarvortrags von Jan Schliep)
    Berechnung eines guten Wegenetzes (Auszug eines Seminarvortrags von Jens Remus)
    Die Originalvorträge (Nr. 4 und 5) sowie die zugehörigen Ausarbeitungen sind in der Seminarseite vom SS 2007 enthalten.

Zusammenfassung der Vorlesung mit Hinweisen zur Klausurvorbereitung