TU Wien:Einführung in Artificial Intelligence VU (Eiter)
Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
| Vortragende | Michele Collevati• Thomas Eiter• Tobias Geibinger• Xinghan Liu• Sanja Lukumbuzya• Davide Solda• Hans Tompits |
|---|---|
| ECTS | 6,0 |
| Alias | Introduction to Artificial Intelligence (en) |
| Letzte Abhaltung | 2024S |
| Sprache | English |
| Mattermost | einfuehrung-in-artificial-intelligence • Register • Mattermost-Infos |
| Links | tiss:192027, eLearning |
Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
- Intelligent agents
- Search strategies
- Uninformed search (BFS, DFS, Dijkstra's algorithm, ...)
- Informed (heuristic) search (A*, ...)
- Complex search (hill climbing, simulated annealing, ...)
- Learning
- Learning from examples (decision trees, ...)
- Neuronal networks
- Deep learning
- Constraint Satisfaction Problems
- Knowledge representation
- Planning
- Making decisions
Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Es werden wöchentlich Vorlesungen angeboten, wobei die erste Hälfte von Prof. Eiter und die zweite von Prof. Tompits gehalten wird. Bis Anfang Juni müssen außerdem 5 Übungsblätter mit jeweils 6-8 Kreuzerlaufgaben gelöst und am Ende des Semesters im Rahmen eines Abgabegesprächs präsentiert werden.
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Algodat (viel bei den exercises), GDS (F-Mod Teil) und etwas TIL (TINF & Logik)
Zu Logik: Es ist zu empfehlen Logic and Reasoning in CS vorher oder parallel zu AI zu machen, da sich einige Themenbereiche überschneiden und dort viel besser erklärt werden.
Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Die Prüfung ist nicht allzu schwer und die Benotung ist ziemlich human. Die Übungen helfen durchaus bei der Prüfungsvorbereitung. Alte Tests durchgehen ist auch sehr hilfreich, da sich die Fragen relativ stark wiederholen.
Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Das KBS ist dafür bekannt, dass es für die Verbesserung von Prüfungen immer extrem lange braucht.
| Semester | Letzte Leistung | Zeugnis | |
|---|---|---|---|
| 2024S | 21.06.2024 | 23.07.2024 | 4,5 Wochen |
Abgabegespräch[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Eiter:
Hans Tompits: Sehr nett. Hat nur Beispiele aus seinem Vorlesungsteil gestellt. Hat am Ende mit uns über Batman geplaudert.
Zweite Meinung: Maximal entspannt, bei Fehlern kann man die eigene Antwort mit ihm diskutieren und er zeigt viel Verständnis. Im Schnitt 20 Minuten pro Person, meistens nur eine Aufgabe. Er hat in meiner Gruppe nur die Exercises aus seinem eigenen Teil genommen.
Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
2024S[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Ich habe versucht so gut es geht jegliche Arbeit für die LV aufzuzeichnen. Diese sind natürlich nicht minutengenau und haben einen gewissen Fehler, den ich mal auf maximal ±10% schätzen würde. Um diese Zahlen besser interpretieren zu können sollte ich vielleicht dazusagen, dass ich Informatik-HTL gegangen bin und dass mir generell (auch in der Schule schon) lernen leichtfällt. Das Ergebnis sieht folgendermaßen aus:
- Note: 4 (sehr knapp)
- Zeitaufwand (h): 47
- Stunden/ECTS: 7,8
Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Unter dem Link gibt es Unterlagen zu der Lehrveranstaltung von vorherigen Semestern, die dieser LVA ähnelnd: TU Wien:Einführung in die Künstliche Intelligenz VU (Eiter, Tompits)
Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Auf der Seite der alten VU findet man viele potentiell noch relevante Materialien.
Highlights / Lob[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen
Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
2024S[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Die Organisation dieser Vorlesung ist extrem chaotisch. Es werden andauernd Termine verschoben (Prüfungen und Anmeldungen) und keine genauen Aussagen darüber gegeben wann etwas passieren wird. Dass alle Übungen gleichzeitig abgegeben werden sollen macht es sehr schwer das erforderliche Niveau der Lösungen einzuschätzen. Dass die Vortragenden Englisch sprechen trägt nicht zur Nachvollziehbarkeit ihrer Aussagen zu. Ich wage zu behaupten das liegt nicht an meinem Sprachniveau.
Die Lehrveranstaltung hat einen sehr logisch/algorithmischen Ansatz und ist nicht ganz das was sich die meisten unter dem Titel "Einführung in Artificial Intelligence" vorstellen würden (AlgoDat 2.0 wäre ein passenderer Name). Wer (wie ich) nur auf den AI Hype Train aufspringen will und mehr über generative AI wie ChatGPT, StableDiffusion, etc erfahren möchte ist hier vermutlich falsch.