TU Wien:Einführung in die Künstliche Intelligenz VU (Eiter, Tompits)

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Daten[Bearbeiten]

Inhalt[Bearbeiten]

  • Was ist künstliche Intelligenz? Was sind Akteure?
  • Uninformierte und informierte Suche (Breitensuche, Tiefensuche, A*-Suche, ...), lokale Suche
  • Lernen durch Beobachtung (im speziellen Entscheidungsbäume)
  • Neuronale Netze
  • Constraint Satisfaction Problems
  • Planen mithilfe der Planungssprache STRIPS
  • Entscheidungstheorie (Rationality axioms, Entscheidungsnetze, ...)
  • Philosophisches zur künstlichen Intelligenz

Ablauf[Bearbeiten]

Es gibt 12 Vorträge, wobei die erste Hälfte von Prof. Eiter und die zweite von Prof. Tompits gehalten wird. Am Ende des Semesters gibt es ein Abgabegespräch, an dem drei Studierende teilnehmen und die gekreuzten Übungsbeispiele erläutern.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten]

Für das erste Übungsblatt sind Kenntnisse über Graphentheorie aus Algorithmen und Datenstrukturen 1 VU und Algebra und Diskrete Mathematik von Vorteil.

Da STRIPS auf Prädikatenlogik basiert, ist es überdies von Vorteil, ein Grundverständnis von Logik zu haben.

Vortrag[Bearbeiten]

Der Vortrag ist meiner Ansicht nach ziemlich langweilig und hilft nicht viel beim Verstehen des Stoffes. Viel eher sollte man sich die entsprechenden Kapitel im Buch durchlesen.

Wenn sich genug Studenten finden, die den Vortrag auf Englisch hören möchten, wird er auf Englisch abgehalten. Leider haben die Vortragenden kein besonders akzentfreies Englisch, darum können sie mitunter schwer zu verstehen sein.

SS16: Auch heuer war der Vortrag einfach nur einschläfernd. Besonders der Teil von Professor Tompits kann eigentlich vollkommen vergessen werden, da er es nicht schafft einen Satz ohne "ähm ähm ähm" herauszubringen oder Teile des Satzes mehrmals zu wiederholen ("Und dann... und dann.. und dann..."). Er wirkt extrem schlecht vorbereitet und tut sich sichtlich schwer von den englischen Folien abzulesen und das auf Deutsch zu übersetzen.

Übungen[Bearbeiten]

Es gibt 3 Kreuzerlübungen, in denen Beispiele an der Tafel präsentiert werden müssen. Die Beispiele sind in ihrem Schwierigkeitsgrad ziemlich unterschiedlich, im Großen und Ganzen sollte die Übung jedoch kein allzu großes Problem darstellen. Für gewisse Beispiele sind die Vorlesungsfolien nicht ausreichend, in dem Fall sollte man sich das Buch durchlesen oder Ausarbeitungen aus dem Vowi konsultieren. Im Informatik-Forum gibt es sehr viele Diskussionen zu alten Beispielen, die oft recht ähnlich oder identisch sind.

Ein Pluspunkt ist, dass man viel Zeit zur Ausarbeitung der Beispiele hat, man hat bis kurz vor Ende des Semesters Zeit, diese zu lösen.

Ab SS16: Es gibt zwar immer noch drei Übungen à 7-8 Beispiele, jedoch keine Übungsgruppen mehr und kein Präsentieren an der Tafel. Anstatt der Übungsgruppen gibt es am Ende des Semesters ein Abgabegespräch, zu dem man sich über TUWEL anmeldet. Die Übungsblätter werden nachdem der zugehörige Stoff in der Vorlesung behandelt wurde veröffentlicht. Diese Abgabegespräch lief sehr entspannt ab (bei Frau Garcia), es wurden pro Blatt 1-2 Fragen an jeden gestellt, besonders Beispiele die irgendjemand nicht gekreuzt hat und minimal die Theorie dahinter erfragt (Definition von admissible...). Es durften alle Unterlagen verwendet werden (auch wenn in der Beschreibung des Abgabegesprächs steht, dass dies nicht unbedingt der Fall sein muss) und wurde sehr freundlich benotet (jemand der nicht wirklich all zu viel wusste bekam trotzdem nur 2 Punkte Abzug). Nur zur Info: Frau Garcia spricht nur Englisch, falls man sich damit schwer tut sollte man vielleicht jemand anderen wählen.

SS17: Modus ist gleichgeblieben. Der Ablauf des Abgabegesprächs kommt sehr auf den/die Prüfer:in an. Im SS17 ist es passiert, dass die Freigabe des letzten Übungsblattes nur wenige Tage vor der Kreuzerl-Deadline lag, was für einigermaßen Stress in einer ohnehin schon stressigen Prüfungszeit gesorgt hat. Außerdem war die Komplexität der Beispiele stark steigend. Tipp daher: frühe Übungsblätter vollständig lösen, damit man beim letzten nicht mehr so viel kreuzen muss

Prüfung, Benotung[Bearbeiten]

Die Prüfung ist nicht besonders schwer, auch wenn gewisse Fragen schon ein großes Detailwissen erfordern (es werden z.B. die Formeln zum Lernen in neuronalen Netzen gefragt). Wenn man brav die Übung macht und sich vor der Prüfung die Folien genau durchliest, steht einer positiven Note wirklich nichts im Wege. Außerdem sollte man die alten Tests durchgehen, da sich die Fragen relativ stark wiederholen.

Die Benotung ist durchwegs human.

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten]

Das KBS ist dafür bekannt, dass es für die Verbesserung von Prüfungen immer extrem lange braucht.

SS 2012: 8,5 Wochen - Prüfung: 06.07.2012, Zeugnis: 03.09.2012

SS 2012 (2. Termin): 5 Wochen, 5 Tage - Prüfung: 02.10.2012, Zeugnis: 11.11.2012

SS 2013: 9 Wochen - Prüfung: 01.07.2013, Zeugnis: 03.09.2013

SS 2013 (3. Termin): 8 Wochen, 3 Tage - Prüfung: 20.12.2013, Zeugnis: 17.02.2014

SS 2014 (2. Termin): 5 Wochen - Prüfung: 07.10.2014, Zeugnis: 11.11.2014

SS 2014 (3. Termin): 5 Wochen, 1 Tag - Prüfung: 15.12.2014, Zeugnis: 20.01.2015

SS 2015: 6 Wochen, 3 Tage - Prüfung: 30.06.2015, Zeugnis: 14.08.2015

SS 2015 (2. Termin): 5 Wochen, 1 Tag - Prüfung: 06.10.2015, Zeugnis: 11.11.2015

SS 2016: 5 Wochen - Prüfung: 28.06.2016, Zeugnis: 01.08.2016

SS 2017: 5 Wochen, 6 Tage - Prüfung: 27.06.2017, Zeugnis: 07.08.2017

Zeitaufwand[Bearbeiten]

Auch ohne Vorkenntnisse ist der Zeitaufwand adäquat zu den ECTS.

Hier sollte erwähnt werden, dass der Aufwand für die Übungsbeispiele relativ hoch im Vergleich zu dem Prozentanteil der Note ist. Wenn jemand das praktische Üben beim Verständnis hilft, dann unbedingt Übungen machen. Wenn einem das nicht hilft, und man nicht unbedingt auf ein "Sehr gut" aus ist, kann man hier beträchtlich Zeit einsparen

Unterlagen[Bearbeiten]

Das in der LVA verwendete Buch ist sehr empfehlenswert. Es kann in den Materialien kostenlos heruntergeladen werden:

  • Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd edition. Prentice Hall, 2010 (http://aima.cs.berkeley.edu/)
  • Stuart Russell, Peter Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz. 3., überarbeitete Auflage, Pearson Deutschland, 2012.

Materialien

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten]

Die LVA wird eher unmotiviert abgewickelt. Die Übungsbeispiele haben sich schon seit Jahren nicht mehr großartig geändert und auch die Aufbereitung der Inhalte ist verbesserungswürdig. Der im SS 2016 eingeführte Übungsmodus macht aus der VU eine VO mit ein paar mehr oder weniger verpflichtenden Übungsbeispielen, die man zum Ende des Semesters abgeben und rechtfertigen muss. Es wirkt, als wollte man hier nur den Aufwand für die Lehrenden reduzieren und nicht die methodische Aufbereitung verbessern.