621.060 (16S) Heuristic Search

Sommersemester 2016

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
02.03.2016 08:00 - 10:00 , S.1.42
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch
Heuristic Search
LV-Art
Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n
2.0
ECTS-Anrechungspunkte
2.0
Anmeldungen
8 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Englisch
LV-Beginn
02.03.2016
eLearning
zum Moodle-Kurs
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”

LV-Beschreibung

Lehrmethodik

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.

Lehrziel

Acquiring the capability to design and implement software systems exploiting methods of Artificial Intelligence

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, 2009

Lehrmethodik

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.

Lehrziel

Acquiring the capability to design and implement software systems exploiting methods of Artificial Intelligence

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, 2009

Prüfungsinformationen

Prüfungsinhalt/e

Topics covered in the course including selected chapters of the mentioned literature

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Written and oral examination

Prüfungsinhalt/e

Topics covered in the course including selected chapters of the mentioned literature

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Written and oral examination

Beurteilungsschema

Note/Grade Benotungsschema

Position im Curriculum

  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)
  • 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)

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)
Wintersemester 2015/16
  • 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)