Methoden der KI II – Suchalgorithmen

In diesem Kurs werden KI-Algorithmen für die systematische, heuristische, lokale und stochastische Suche sowie Metaheuristiken behandelt. Der Kurs führt in die grundlegende Methoden zur Modellierung von Suchproblemen ein und erklärt, wie diese in praktischen Anwendungsszenarien eingesetzt werden. Für jeden Algorithmus wird Pseudocode vorgestellt und algorithmische Eigenschaften wie Optimalität, Vollständigkeit sowie Laufzeit- und Raumkomplexität werden diskutiert.

Dieser Kurs basiert teilweise auf den Kapiteln 3 und 4 des Lehrbuchs von Stuart Russell und Peter Norvig: Introduction to Artificial Intelligence - A Modern Approach.

Der Kurs wird in englischer Sprache mit deutschen Untertiteln gehalten.

• Modellierung zustandsbasierter Suchprobleme
• Baumbasierte Suche vs. graphbasierte Suche
• Systematische Suche (Breitensuche, Tiefensuche, tiefenbegrenzte Suche, iterative Deepening, Uniform Cost Search)
• Heuristische Suche (greedy Search, A*, IDA*, bidirektionale Suche, MM-Algorithmus)
• Zulässige und konsistente Heuristiken
• Pattern Datenbanken
• Lokale und stochastische Suche (Hill Climbing, Simulated Annealing, UCT)
• Metaheuristische Suchmethoden (genetische Algorithmen, Ameisenalgorithmen)

Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage

• zu beurteilen, ob ein praktisches Anwendungsproblem mit KI-Suchalgorithmen gelöst werden kann,
• Suchprobleme zu modellieren und einen geeigneten Suchalgorithmus auszuwählen,
• den Erfolg eines Algorithmus in der Praxis zu bewerten.

Keine.

Der Kurs "Methoden der KI I - Intelligente Agenten" vermittelt Hintergrundinformationen über den Aufbau intelligenter Agenten und ist hilfreich bei der Entwicklung eines KI-Agenten, der Suchalgorithmen für die Problemlösung nutzt.