Archive: Spring Semester 2014
             
              CS205 Grundlagen der künstlichen Intelligenz
             
            
            | Dozent | Malte Helmert | 
| Assistenten | Martin Wehrle | 
| Tutoren | Lukas Beck | 
| Vorlesung | Montag 17:15 - 19:00; Bernoullistrasse 16, Seminarraum 205 Freitag 13:15 - 15:00; Bernoullistrasse 16, Seminarraum 205 | 
| Startveranstaltung | 17.2.2014 | 
| Prüfungszulassung | 50% der Punkte aus den Übungsaufgaben | 
| Prüfung | Mündlich (11.-13. Juni) | 
| Übungen | Fr 15:15-17:00; Seminarraum 205 | 
| Kurzbeschreibung | Die Vorlesung bietet eine Einführung in die grundlegenden Sichtweisen, Probleme, Methoden und Techniken der Künstlichen Intelligenz. Thematische Schwerpunkte: Einführung und historische Entwicklung der KI, der Agentenbegriff in der KI, Problemlösen und Suche, Logik und Repräsentation, Handlungsplanung, Darstellung und Verarbeitung unsicheren Wissens. | 
| Zielpublikum | Studierende aller Fachrichtungen, insbesondere der Naturwissenschaften. Pflichtveranstaltung für Studierende der Informatik mit Vertiefungsmodul Computer Science oder Bioinformatik. | 
| Voraussetzungen | Gute Basiskenntnisse in praktischer und theoretischer Informatik (Algorithmen, Komplexitätstheorie). | 
| Literatur | Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence - A Modern Approach (3. Auflage), Prentice Hall, 2009. | 
| Anmeldung | Belegen | 
| Kreditpunkte | 6 ECTS-Punkte | 
| Vorlesungsverzeichnis Nr. | 13548-01 | 
             
              Vorlesungsunterlagen
             
            
            | Nr. | Thema | Datum | Folien | ||
| 0. | Organisatorisches | 17.02.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 1. | Einführung | 21.02.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 2. | Agenten | 28.02.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 3. | Klassische Suche: Zustandsräume | 03.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 4. | Klassische Suche: Repräsentation von Zustandsräumen | 03.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 5. | Klassische Suche: Beispiele von Zustandsräumen | 07.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 6. | Klassische Suche: Datenstrukturen für Suchalgorithmen | 07.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 7. | Klassische Suche: Baumsuche & Graphensuche | 17.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 8. | Klassische Suche: Breitensuche und uniforme Kostensuche | 17.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 9. | Klassische Suche: Tiefensuche & iterative Tiefensuche | 21.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 10. | Klassische Suche: Heuristiken | 24.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 11. | Klassische Suche: Analyse von Heuristiken | 28.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 12. | Klassische Suche: Bestensuche als Graphensuche | 28.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 13. | Klassische Suche: Gierige Bestensuche, A*, Weighted A* | 31.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 14. | Klassische Suche: IDA* | 31.03.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 15. | Klassische Suche: A*: Optimalität, Teil I | 04.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 16. | Klassische Suche: A*: Optimalität, Teil II | 04.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 17. | Klassische Suche: A*: Vollständigkeit und Komplexität | 04.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 18. | Lokale Konfigurationssuche | 07.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 19. | Constraint-Satisfaction-Probleme: Einführung und Beispiele | 07.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 20. | Constraint-Satisfaction-Probleme: Constraint-Netze | 11.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 21. | Constraint-Satisfaction-Probleme: Backtracking | 11.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 22. | Constraint-Satisfaction-Probleme: Kantenkonsistenz | 14.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 23. | Constraint-Satisfaction-Probleme: Pfadkonsistenz | 14.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 24. | Constraint-Satisfaction-Probleme: Constraint-Graphen | 25.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 25. | Constraint-Satisfaction-Probleme: Zerlegungsmethoden | 25.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 26. | Aussagenlogik: Grundlagen | 28.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 27. | Aussagenlogik: Logisches Schliessen und Resolution | 28.04.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 28. | Aussagenlogik: DPLL-Algorithmus | 02.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 29. | Aussagenlogik: Lokale Suche und Ausblick | 02.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 30. | Handlungsplanung: Einführung | 05.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 31. | Handlungsplanung: Planungsformalismen | 05.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 32. | Handlungsplanung: Delete-Relaxierung | 09.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 33. | Handlungsplanung: Delete-Relaxierungs-Heuristiken | 09.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 34. | Handlungsplanung: Abstraktion und Musterdatenbanken | 12.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 35. | Handlungsplanung: Merge-and-Shrink-Abstraktionen | 12.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 36. | Handlungsplanung: Landmarken | 16.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 37. | Handlungsplanung: Landmarken-Heuristiken | 16.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 38. | Brettspiele: Einführung und Minimax-Suche | 19.05.14 | (Beamer) (Drucker) | ||
| 39. | Brettspiele: Alpha-Beta-Suche und Ausblick | 23.05.14 | (Beamer) (Drucker) | 
             
              Übungsunterlagen
             
            
            | Nr. | Abgabedatum | Dateien | 
| 1. | 07.03.2014 | Blatt 1 | 
| 2. | 21.03.2014 | Blatt 2 state-spaces.tar | 
| 3. | 28.03.2014 | Blatt 3 SearchAlgorithmBase.java PuzzleStateSpace.java | 
| 4. | 04.04.2014 | Blatt 4 | 
| 5. | 11.04.2014 | Blatt 5 IterativeDeepeningSearch.java | 
| 6. | 25.04.2014 | Blatt 6 | 
| 7. | 02.05.2014 | Blatt 7 kantone.dot | 
| 8. | 09.05.2014 | Blatt 8 | 
| 9. | 16.05.2014 | Blatt 9 bridges.pddl koenigsberg-strips.pddl fast-downward-package.tar.bz2 | 
| 10. | 23.05.2014 | Blatt 10 | 
             
              Zusatzmaterial
             
            
            | zu Kap. | Beschreibung | Dateien | 
| 1. | Turings "Computation Machinery and Intelligence" | |
| 1. | DARPA Grand Challenge, Video 1 | Video | 
| 1. | DARPA Grand Challenge, Video 2 | Video | 
| 4. | 8-Puzzle als expliziter Graph | BZ2 | 
| 4. | 8-Puzzle deklarativ repräsentiert | Zip | 
| 4. | 8-Puzzle als Black Box | Zip | 
| 4. | Delling et al.'s "Engineering Route Planning Algorithms" | |
| 6. | Burns et al.'s "Implementing Fast Heuristic Search Code" | |
| 8. | Korf und Schultzes "Large-Scale Parallel Breadth-First Search" | |
| 9. | Aufwandsberechnung iterative Tiefensuche | Python | 
| 14. | Korfs Originalarbeit zu IDA* | (*) | 
| 19. | McGuire et al.'s "There is no 16-Clue Sudoku" | |
| 22. | Simonis's "Sudoku as a Constraint Problem" | |
| 31. | PDDL-Beispiel | Zip | 
| 33. | Keyder and Geffners "Heuristics for Planning with Action Costs Revisited" | |
| 39. | Schaeffer et al.'s "Checkers Is Solved" | (*) | 
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