621.060 (15W) Heuristic Search
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Heuristic Search
- LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 2.0
- Anmeldungen 25 (25 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 07.10.2015
- Anmerkungen Der Block Knowledge Engineering (2 VO + 2UE) wird in Form von zwei VKs (jeweils 2 SWS) angeboten. Ziel ist, die Prüfungsaktivität durch bessere Interaktion mit den Studierenden, bessere Verbindung von VO- und UE-Inhalten und durch gesteigerte Anwesenheit in den Lehrveranstaltungen. Zudem soll die Lehrveranstaltung dadurch früher und mit besserem Ergebnis abgeschlossen werden. Dabei ist folgende Zuordnung vorgesehen: • VK 621.060 „Heuristic Search“ → VO „Knowledge Engineering” • VK 621.065 “Uncertain Knowledge: Reasoning and Learning” → UE „Knowledge Engineering”
Zeit und Ort
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LV-Beschreibung
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Classroom instructions mixed with practical exercises. The teaching language is English or German depending on the preferences of the audience. The slides are in English.Inhalt/e
Provides an introduction to general search methods used in Artificial Intelligence and Knowledge-Based Systems.Themen
- Introduction
- Intelligent agents
- Solving problems by searching
- Informed search and exploration
- Constraint satisfaction problems
- Adversarial search
- Knowledge representation and reasoning
- Planning
Lehrziel
Acquiring the capability to design and implement software systems exploiting methods of Artificial IntelligenceErwartete Vorkenntnisse
The course builds on basic knowledge about propositional and predicate logic as well as logical inference techniques. These topics are typically covered by courses on Logic and Logic Programming.Literatur
Stefan Edelkamp and Stefan Schrödl: Heuristic search: theory and applications. Elsevier, 2011 Rina Dechter: Constraint Processing. Morgan Kaufmann Publishers, 2003 Stuart Russell and Peter Norvig: Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice Hall, 2009Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Classroom instructions are mixed with practical exercises. The teaching language is English or German depending on the preferences of the audience. The slides are in English.Inhalt/e
Provides an introduction to general search methods used in Artificial Intelligence and Knowledge-Based Systems.Themen
- Introduction
- Intelligent agents
- Solving problems by searching
- Informed search and exploration
- Constraint satisfaction problems
- Adversarial search
- Knowledge representation and reasoning
- Planning
Lehrziel
Acquiring the capability to design and implement software systems exploiting methods of Artificial IntelligenceErwartete Vorkenntnisse
The course builds on basic knowledge about propositional and predicate logic as well as logical inference techniques. These topics are typically covered by courses on Logic and Logic Programming.Literatur
Stefan Edelkamp and Stefan Schrödl: Heuristic search: theory and applications. Elsevier, 2011 Rina Dechter: Constraint Processing. Morgan Kaufmann Publishers, 2003 Stuart Russell and Peter Norvig: Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice Hall, 2009Prüfungsinformationen
Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.
Prüfungsinhalt/e
Topics covered in the course including selected chapters of the mentioned literatureBeurteilungskriterien/-maßstäbe
Written and oral examination
Prüfungsinhalt/e
Topics covered in the course including selected chapters of the mentioned literatureBeurteilungskriterien/-maßstäbe
Written and oral examinationBeurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Diplom-Lehramtsstudium Unterrichtsfach Informatik und Informatikmanagement
(SKZ: 884, Version: 04W.7)
-
2.Abschnitt
-
Fach: Angewandte Informatik (LI 2.3)
(Pflichtfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Angewandte Informatik (LI 2.3)
(Pflichtfach)
-
2.Abschnitt
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 12W.1)
-
Fach: Medieninformatik
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Medieninformatik
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 12W.1)
-
Fach: Natural Language Processing
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Natural Language Processing
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 12W.1)
-
Fach: Softwareentwicklung
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Softwareentwicklung
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 511, Version: 12W.1)
-
Fach: Wirtschaftsinformatik
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Wirtschaftsinformatik
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Informatik
(SKZ: 521, Version: 09W.3)
-
Fach: Knowledge Engineering
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Knowledge Engineering
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Informatik
(SKZ: 521, Version: 03W.1)
-
Fach: Knowledge Engineering
(Pflichtfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Knowledge Engineering
(Pflichtfach)
- Masterstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 911, Version: 13W.1)
-
Fach: Vertiefung Informatik
(Pflichtfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Vertiefung Informatik
(Pflichtfach)
- Masterstudium Informatik
(SKZ: 921, Version: 09W.1)
-
Fach: Knowledge Engineering
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Knowledge Engineering
(Wahlfach)
- Bachelorstudium Technische Mathematik
(SKZ: 201, Version: 12W.2)
-
Fach: Informatik
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Informatik
(Wahlfach)
- Masterstudium Technische Mathematik
(SKZ: 401, Version: 13W.1)
-
Fach: Informatik
(Wahlfach)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
- 621.060 Heuristic Search (2.0h VC / 2.0 ECTS)
-
Knowledge Engineering (
2.0h VO / 2.0 ECTS)
-
Fach: Informatik
(Wahlfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
-
Sommersemester 2019
- 621.060 VC Heuristic Search (2.0h / 2.0ECTS)
-
Wintersemester 2018/19
- 621.060 VC Heuristic Search (2.0h / 2.0ECTS)
-
Sommersemester 2018
- 621.060 VC Heuristic Search (2.0h / 2.0ECTS)
-
Wintersemester 2017/18
- 621.060 VC Heuristic Search (2.0h / 2.0ECTS)
-
Wintersemester 2016/17
- 621.060 VC Heuristic Search (2.0h / 2.0ECTS)
-
Sommersemester 2016
- 621.060 VC Heuristic Search (2.0h / 2.0ECTS)
-
Sommersemester 2015
- 621.060 VK Heuristic Search (2.0h / 2.0ECTS)
-
Wintersemester 2014/15
- 621.060 VK Heuristic Search (2.0h / 2.0ECTS)