Dieser Kurs beschäftigt sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere mit Techniken des Schliessens unter Unsicherheit, des maschinellen Lernens und dem Sprachverstehen. 

Der Kurs baut auf der Vorlesung Künstliche Intelligenz I vom Wintersemester auf und führt diese weiter. 

Lernziele und Kompetenzen

Fach- Lern- bzw. Methodenkompetenz

Wissen: Die Studierenden lernen grundlegende Repräsentationsformalismen und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz kennen.

Anwenden: Die Konzepte werden an Beispielen aus der realen Welt angewandt (bungsaufgaben).

Analyse: Die Studierenden lernen über die Modellierung in der Maschine menschliche Intelligenzleistungen besser einzuschätzen.

Dieser Kurs beschäftigt sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere mit Techniken des Schliessens unter Unsicherheit, des maschinellen Lernens und dem Sprachverstehen. 

Der Kurs baut auf der Vorlesung Künstliche Intelligenz I vom Wintersemester auf und führt diese weiter. 

Lernziele und Kompetenzen

Fach- Lern- bzw. Methodenkompetenz

Wissen: Die Studierenden lernen grundlegende Repräsentationsformalismen und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz kennen.

Anwenden: Die Konzepte werden an Beispielen aus der realen Welt angewandt (bungsaufgaben).

Analyse: Die Studierenden lernen über die Modellierung in der Maschine menschliche Intelligenzleistungen besser einzuschätzen.

Dieser Kurs beschäftigt sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere mit Techniken des Schliessens unter Unsicherheit, des maschinellen Lernens und dem Sprachverstehen. 

Der Kurs baut auf der Vorlesung Künstliche Intelligenz I vom Wintersemester auf und führt diese weiter. 

Lernziele und Kompetenzen

Fach- Lern- bzw. Methodenkompetenz

Wissen: Die Studierenden lernen grundlegende Repräsentationsformalismen und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz kennen.

Anwenden: Die Konzepte werden an Beispielen aus der realen Welt angewandt (bungsaufgaben).

Analyse: Die Studierenden lernen über die Modellierung in der Maschine menschliche Intelligenzleistungen besser einzuschätzen.

Dieser Kurs beschäftigt sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere mit Techniken des Schliessens unter Unsicherheit, des maschinellen Lernens und dem Sprachverstehen. 

Der Kurs baut auf der Vorlesung Künstliche Intelligenz I vom Wintersemester auf und führt diese weiter. 

Lernziele und Kompetenzen

Fach- Lern- bzw. Methodenkompetenz

Wissen: Die Studierenden lernen grundlegende Repräsentationsformalismen und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz kennen.

Anwenden: Die Konzepte werden an Beispielen aus der realen Welt angewandt (bungsaufgaben).

Analyse: Die Studierenden lernen über die Modellierung in der Maschine menschliche Intelligenzleistungen besser einzuschätzen.

Dieser Kurs beschäftigt sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere mit Techniken des Schliessens unter Unsicherheit, des maschinellen Lernens und dem Sprachverstehen. 

Der Kurs baut auf der Vorlesung Künstliche Intelligenz I vom Wintersemester auf und führt diese weiter. 

Lernziele und Kompetenzen

Fach- Lern- bzw. Methodenkompetenz

Wissen: Die Studierenden lernen grundlegende Repräsentationsformalismen und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz kennen.

Anwenden: Die Konzepte werden an Beispielen aus der realen Welt angewandt (bungsaufgaben).

Analyse: Die Studierenden lernen über die Modellierung in der Maschine menschliche Intelligenzleistungen besser einzuschätzen.