CHAIR OF

COMPUTATIONAL

INTELLIGENCE

Klausur Wintersemester 2021/22

Die Klausur findet am 14.02.2022 von 8:00 bis 10:00 Uhr in der Messehalle 2 auf dem Messegelände beim Elbauenpark statt. Alle teilnehmenden Studenten müssen ihren 3G Status nachweisen und eine Mund-Nase-Bedeckung dabei haben, um eingelassen zu werden. Wir empfehlen mindestens 30 min. vor Beginn der Klausur vor Ort zu sein, damit es zu keiner Reduktion der Bearbeitungszeit kommt.

Als Hilfsmittel sind zugelassen:

• Stifte (Farben: Schwarz und Blau)
• Lineal
• TippEx u. ä.

Antworten mit Bleistift werden nicht gewertet!

Explizit nicht zugelassen sind:

• eigene Blätter
• Taschenrechner

Fragen zum Ablauf bitte in das Forum im Moodle posten, damit die Antworten von allen Studenten des Kurses gelesen werden können.

Die Klausureinsicht zur Klausur findet am 05.04.22 von 10:00 - 12:00 in Raum 018 in Gebäude 29 statt.

++++ Ab sofort wird die Vorlesung nur Online stattfinden ++++ Info zu Auszeichnungen

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Intelligente Systeme: Einführung" im WS 2020 / 2021. Diese Seite wird im Laufe des Semesters aktualisiert. In dieser Vorlesung und in den Übungen sollen Studierende Kenntnisse erwerben über Probleme der Wissensmodellierung, über die wichtigsten Techniken zur Repräsentation von Wissen, über Verfahren zum Schlussfolgern (Inferenz) in den verschiedenen Repräsentationsformen, über heuristische Suchverfahren und Planungsalgorithmen. Die Vorlesung wird mit einer zweistündigen Klausur abgeschlossen. Studierende können sich entscheiden, ob sie die Klausur als schriftliche Prüfung oder als einen (un)benoteten Leistungsnachweis (Schein) werten lassen möchten. Die Zulassung zur Klausur muss durch Mitarbeit in den Übungen erworben werden.

Lehrende

Wenn Sie Fragen zur Vorlesung oder zu den Übungen haben, wenden Sie sich bitte (wenn möglich, per E-Mail) an eine der unten aufgeführten Personen. 

• Sanaz Mostaghim (Vorlesung)
• Christoph Steup (Übungen)

 Vorlesungstermin:

Jeden Freitag 09:15 - 10:45 vom 15.10.2021 bis zum 28.01.2022

Keine Vorlesung findet statt am:

• 24.12.2021
• 31.12.2021

Vorlesungsfolien:

• Kapitel 0: Organisation
• Kapitel 1: Agenten Systeme
• Kapitel 2: Neuronale Netze
• Kapitel 3: Meta-Heuristiken 
• Kapitel 4: Evolutionäre Algorithmen
• Kapitel 5: Learning Classifier Systems
• Kapitel 6: Fuzzy Systeme
• Kapitel 7: Schwarmintelligenz
• Kapitel 8: Bayes-Netze
• Kapitel 9: Ethik in KI

Aufzeichnungen: sind online verfügbar. Anmeldung mit URZ-Account (Position des Login Buttons)

https://mediasite.ovgu.de/Mediasite/Channel/549520847511475391c7c27f9930ddee5f/browse/null/most-recent/null/0/2492e59e390f4345adb67f4f0828014714 

Teilnahmevoraussetzungen und Leistungspunkte

Voraussetzungen

Für die Teilnahme am Fach "Intelligente Systeme" wird der Besuch bzw. Kenntnisse aus den folgenden Veranstaltungen empfohlen:

• Algorithmen und Datenstrukturen (bzw. Einführung in die Informatik)
• Programmierung und Modellierung
• Mathe I-II

Teilnehmerkreis
CV, CV-B, IF, IF-B, IngIF, IngINF-B, WIF, WIF-B (weitere Studiengänge siehe LSF)

Leistungspunkte
Für dieses praktische Fach des Bereiches Informatik I gibt es 5 Kreditpunkte (= 150h = 4 SWS = 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit).

Organisation der Übung

Im Folgenden finden Sie Details zur Organisation der Übungen, zum Registrierungsprozess und zur Prüfungszulassung. Bitte beachten Sie außerdem die detaillierten Hinweise im Foliensatz "Organisation der Übungen" (Stand 20.09.2021)

Übungenstermine

Übungen

Die regelmäßige Teilnahme an einer der Übungen ist Voraussetzung für die Zulassung zur Klausur.

Zur Vorlesung gibt es jede Woche ein Übungsblatt mit Aufgaben. Die Aufgaben können vor Beginn einer jeden Übung im Moodle-System votiert werden. Durch das Votieren einer Aufgabe geben Sie zu verstehen, dass Sie sich mit der Aufgabe beschäftigt haben und bereit sind, Ihren Lösungsansatz zu präsentieren. Die vorgetragene Lösung muss nicht vollständig richtig sein. Es muss allerdings klar werden, dass Sie sich gewissenhaft mit der Aufgabe auseinandergesetzt haben. Wenn wir Sie zum Vorrechnen aufrufen, und sie sich erkennbar nicht mit der Aufgabe beschäftigt haben, werden wir beim ersten Mal den Votierungspunkt annullieren, beim zweiten Mal alle Votierungen des Blattes annullieren und beim dritten Mal die Prüfungszulassung verweigern. Um die Zulassung zur Prüfung zu erhalten, müssen die folgenden Kriterien erfüllt werden:

• Regelmäßige Mitarbeit in den Übungen
• Votieren von mindestens zwei Dritteln der Übungsaufgaben
• Mindestens zweimaliges Präsentieren einer Lösung zu einer Übungsaufgabe

Registrierung für die Übungen:
Um an der Übung teilzunehmen, müssen Sie sich für die Übungsgruppen bewerben, die Ihnen potenziell zusagen. Nach Abschluss der Registrierungsphase wird ihnen dann eine dieser Gruppen zugewiesen. Die Registrierung ist möglich bis zum 22. Oktober 2021. Um sich für die Übungsgruppen zu bewerben, benutzen Sie bitte die Belegungsfunktion im LSF System. Hierzu loggen Sie sich im LSF System ein, wählen die Übung "Intelligente Systeme" an und wählen oben oder bei den jeweiligen Terminen die Option "belegen/abmelden" aus. Anschließend können Sie sich für die Übungsgruppen bewerben und jeweils Prioritäten für die Termine angeben. Bitte geben Sie mehrere Termine mit verschiedenen Prioritäten an.  Das LSF zeigt Ihnen diese Termine dann als "angemeldet" bzw. "belegt" an. Dies bedeutet aber nicht, dass Sie bereits für die Übung zugelassen sind. Es handelt sich lediglich um eine Bewerbung für die Übungsgruppen.

Die finale Zuteilung der Termine erfolgt erst nach Abschluss der Anmeldefrist durch das LSF System. Die Zuteilung zu einer Übungsgruppe basiert auf den Prioritäten, die sie bei der Anmeldung angegeben haben. Wir empfehlen Ihnen, drei Termine auszuwählen, damit am Ende ein Plan erstellt werden kann, der allen Studierenden gerecht wird. Wenn Sie für eine Übung zugelassen wurden, werden wir Ihnen per E-Mail mitteilen, in welcher der Gruppen Sie einen Platz erhalten haben.

Übungsaufgaben: 

Ein neues Aufgabenblatt wird jede Woche auf dieser Internetseite veröffentlicht.

Zusätzliche Unterlagen

• Zusätzliche Übungsaufgaben zur Wiederholung
• Beispielklausuraufgaben aus dem WS 2017/18

Anmerkungen: 
Votiert werden Aufgaben nur in der Woche, in der das entsprechende Blatt planmäßig besprochen wird. Sie votieren und präsentieren ihre gelösten Aufgaben nur in der Ihnen zugewiesenen Übungsgruppe. Der Wechsel oder Besuch einer anderen Gruppe sollte die Ausnahme bleiben und muss vor der Ersten der beiden Übungen beiden Tutoren per E-Mail mitgeteilt werden. Abgaben und Votierungen per E-Mail sind nicht zulässig! Eine Ausnahme gibt es nur bei Krankheit. Melden Sie dies vor dem Übungstermin dem eigenen Tutor. Der Besuch einer anderen Gruppe oder die Abgabe per E-Mail sind dann möglich. Bei Vorlage eines Krankenscheins wird die Übung aus der Wertung gestrichen.

Es werden zwei Drittel der Votierungen benötigt! Bitte planen Sie entsprechend und arbeiten Sie vor, wenn Sie wissen, dass Sie während des Semesters einmal abwesend sein werden. Jedes Übungsblatt enthält ungefähr vier Aufgaben.

Prüfungskriterien

Die Vorlesung wird mit einer zweistündigen Klausur abgeschlossen. Studierende können sich entscheiden, ob sie die Klausur als schriftliche Prüfung oder als einen (un)benoteten Leistungsnachweis (Schein) werten lassen möchten. Die Zulassung zur Klausur muss durch Mitarbeit in den Übungen erworben werden.

Auch Studenten, die einen unbenoteten Leistungsnachweis benötigen, müssen an der Klausur teilnehmen und die Zulassung in den Übungen erwerben. Bei Bestehen der Klausur (Note 4,0 und besser) wird der Schein erteilt.

Um deutlich zu machen, wie Klausuraufgaben aussehen könnten, werden Beispielaufgaben zur Verfügung gestellt (s. o.). 

Literatur

• S. Russell, P. Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz, 3. Auflage, Pearson- Verlag, 2012
• G. Görz, J. Schneeberger, U. Schmidt, Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 5. Auflage, Oldenbourg-Verlag, 2014
• C. Beierle und G. Kern-Isberner Methoden wissensbasierter Systeme, 5., verb. Aufl., Springer-Vieweg Verlag, 2014
• R. Kruse, C. Borgelt, C. Braune, F. Klawonn, C. Moewes, G. Ruß und M. Steinbrecher. Computational Intelligence: Eine methodische Einführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze. 2. Aufl., Springer-Vieweg-Verlag, 2015
• Weitere Literatur findet sich auf den jeweiligen Vorlesungsfolien.