Grundlagen der Künstlichen Intelligenz I

Der Kurs „Grundlagen der Künstlichen Intelligenz I“ führt in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz ein und behandelt eine ihrer wichtigsten Metaphern, nämlich die Metapher des rationalen Agenten. 

Er geht auf die Anfänge der Künstlichen Intelligenz mit Alan Turing und seinen grundlegenden Beitrag ein, in dem er die Frage stellte, ob Maschinen denken können, berührt die Begriffe der symbolischen und subsymbolischen KI und diskutiert vier mögliche Richtungen der KI-Forschung. Wir besprechen den Turing-Test als Intelligenztest und diskutieren eine Arbeitsdefinition für künstliche Intelligenz. Ein Überblick über die Geschichte der KI, die Diskussion ausgewählter aktueller Herausforderungen der KI sowie ein Ausblick auf die kommenden Jahrzehnte der KI-Forschung runden das erste Modul ab. 

Das zweite Modul konzentriert sich auf die Metapher des rationalen Agenten. Es betrachtet die Eigenschaften von Agenten und Umgebungen genauer und diskutiert, wie Agenten in unterschiedlichen Umgebungen erfolgreich handeln können. Verschiedene Agententypen und deren zugrunde liegende Architekturen werden diskutiert. 

Der Kurs basiert auf dem Lehrbuch von Stuart Russell und Peter Norvig: Introduction to Artificial Intelligence - A Modern Approach, 3. Auflage, 2012, oder 4. Auflage 2020. Die 3. Auflage ist auch auf Deutsch erhältlich: Stuart Russell und Peter Norvig: Künstliche Intelligenz – Ein Moderner Ansatz, 3. aktualisierte Auflage, Pearson 2012.

„Grundlagen der Künstlichen Intelligenz I“ ist Teil der Kursreihe „Grundlagen der Künstlichen Intelligenz“, die eine Vielzahl zentraler Algorithmen und Methoden behandelt, die in der KI von zentraler Bedeutung und großer praktischer Relevanz sind.

Der Kurs wird in englischer Sprache mit deutschen Untertiteln angeboten.

Moduleinführung

• Die Anfänge der Künstlichen Intelligenz
  • Alan Turing und sein grundlegender Artikel «Können Maschinen denken?»
  • Symbolische und Subsymbolische KI
  • Vier mögliche Forschungsrichtungen der KI
  • Der Turing-Test
  • Eine Arbeitsdefinition für «Künstliche Intelligenz»
• Geschichte der KI
  • Die Anfänge der KI (1943 - 1956)
  • Frühe Erfolge und Begeisterung (1956 – 1969)
  • Stetiger Fortschritt mit einer Portion Realität (1970 – 1985)
  • Der KI-Winter (1987–1993)
  • Datengesteuerte KI (seit 2000)
• Ausgewählte aktuelle Herausforderungen der KI und die kommenden Jahrzehnte der Forschung
  • Transfer- und Verstärkungslernen
  • Kreativität und „Magie“ beim KI-gestützten Lernen
  • Grenzen beim Verständnis unstrukturierter Informationen
  • Voreingenommenheit in Daten und automatischen Entscheidungen
  • Ethikfragen
  • Die 4 großen A der KI-Suche und die Roadmap der US-amerikanischen KI-Gemeinschaft

Modul Intelligente Agenten

• Metapher des rationalen Agenten
  • Der rationale Agent
  • Modellierung eines Agenten
  • Leistungsmessung und Nutzenfunktion
• Eigenschaften von Agenten und Umgebungen
  • Die PEAS-Beschreibung eines Agenten-/Umgebungssystems
  • Die Nutzenfunktion eines Agenten
  • Nutzen vs. Leistung
  • Eigenschaften von Umgebungen
  • Einfache und komplexe Umgebungen
• Architekturen von intelligenten Agenten
  • Einfacher Reflex-Agent
  • Modellbasierter Reflex-Agent
  • Zielfokussierter Agent
  • Nutzenbasierter Agent
  • Lernender Agent

Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein...

• über die Geschichte der künstlichen Intelligenz und ihre aktuellen Herausforderungen nachzudenken,
• das grundlegende Design intelligenter Systeme auf Basis des Konzepts des rationalen Agenten zu verstehen,
• an KI-Projekten in der Praxis teilzunehmen.

Keine.