Programmiertechniken für die Künstliche Intelligenz
- Lehrveranstaltung im Hauptstudium -

Montag, 16 - 18 Uhr, Raum: OHP2

Übungen zu: Programmiertechniken für die Künstliche Intelligenz
- Lehrveranstaltung im Hauptstudium -

Dienstag, 16 - 18 Uhr, Raum: OHP2

Grundlage:
Grundstudium

Inhalte:
Unabhänging von der prinzipiellen Diskussion, ob informationsverarbeitende Systeme der Informatik als Basis für die Beschreibung und Erklärung kognitiver Phänomene geeignet sind, gibt es Teilgebiete der "künstlichen Intelligenz", in denen kognitive Systeme durch symbolische Informationsverarbeitung instantiiert werden können. Hier sind in erster Linie "Expertensysteme" zu nennen, die inzwischen die industrielle Einsatzfähigkeit erlangt haben. Ein grundsätzlich anderer Weg wird bei dem Versuch der Rekonstruktion von kognitiven Leistungen über künstliche Neuronen eingeschlagen. Künstliche neuronale Netze orientieren sich in ihren Verarbeitungsschritten an den Prinzipien der Informationsverarbeitung in neuronalen Geweben, soweit diese überhaupt schon bekannt sind. Trotz aller Unzulänglichkeiten heutiger Netze gibt es eine Fülle interessanter Anwendungen künstlicher neuronaler Netze, speziell zur Mustererkennung in einem sehr weiten Sinne. Im ersten Teil der Vorlesung soll der symbolische Ansatz für die KI-Programmierung vorgestellt werden. Ausgehend von einer Diskussion philosophischer Positionen werden typische Probleme und Verfahren zu ihrer Lösung im Rahmen der KI vorgestellt. Es folgen gebräuchliche Verfahren zur Wissensrepräsentation und zur Inferenz von ableitbarem Wissen als Kern wissensbasierter Systeme. Im zweiten Teil der Vorlesung sollen Möglichkeiten und Grenzen einiger typischer Modelle für künstliche neuronale Netze dargelegt werden. In der Übung soll ein umfangreicheres KI-Programm erstellt werden, speziell mit objektorientierten Techniken, die das COMMON LISP OBJECT SYSTEM (CLOS) gestattet.

Als Ergänzung wird empfohlen, die Vorlesung Spezielle Kapitel der Künstlichen Intelligenz von Herrn Prof. Dr. P. Kandzia zu hören. Die Inhalte sind aufeinander abgestimmt.

Literatur:
E. Rich, K. Knight: Artificial Intelligence, 2. Aufl., Mc Graw-Hill, 1991

P.H. Winston: Artificial Intelligence, 2. Aufl., Addison Wesley, Reading Mass., 1994

W.F. Clocksin, C.C. Mellish: Programming in PROLOG, Springer Verlag, 1981

J. Hertz, A. Krogh, R.G. Palmer: Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison Wesley, 1991

E. Hecht-Nielsen: Neurocomputing, Addison Wesley, 1990