TU Wien:Grundzüge der Artificial Intelligence VO (Egly)

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Im Rahmen der Studienplanänderung 2011 der Technischen Universität Wien wurde "Grundzüge der Artificial Intelligence VO" in "Einführung in die Künstliche Intelligenz VU" umbenannt. Die beiden LVAs sind daher äquivalent.

  • Studierende der TU, die im WS11 oder später mit ihrem Studium begonnen haben, können nur die LVA mit neuem Titel, sofern sie noch nach dem "Studienplan" ein Pflicht-/Wahlfach ist, für ihren Abschluss verwenden.
  • Studierende der TU, die bereits vor dem WS11 inskribiert waren, müssen genau eine dieser beiden LVAs absolvieren.

Für Details siehe auch FAQ Studienplan 2011.



Daten[Bearbeiten]

Inhalt[Bearbeiten]

Überblick über Konzepte, Methoden und Anwendungen der Artificial Intelligence.

Meine persönliche Meinung: Die Vorlesung ist interessant, hat aber nur bedingt etwas mit künstlicher Intelligenz zu tun. Im Wesentlichen werden Algorithmen für Agenten vorgestellt, die mit Brute-Force Attacken Probleme lösen. Für mich hat das eigentlich wenig mit Intelligenz zu tun, wenn ein Computer einfach alle Möglichkeiten durchprobiert, bis eine passt. Die wahren Probleme der künstlichen Intelligenz werden damit umschifft: Wie kann man auf Eingaben in einem gewissen Kontext reagieren? Wie kann ein Computer lernen und sich anpassen? Welche Strategie ist am günstigsten, wie werden neue Strategien entwickelt? Ich würde die Lehrveranstaltung daher eher "Computational Problem Solving" oder so ähnlich nennen. --klausi 11:42, 17. Okt. 2007 (CEST)


Hauptkapitel:

  • Einführung und Geschichte der AI
  • Agenten (wie der Vorschreiber schon sagte)
  • Spiele (bisschen Spieltheorie, welche Strategien es gibt)
  • Logikorientierte Sprachen, Planung (wie eine Intelligenz etwas plant - welche Planungssprachen es gibt, etc.)
  • Unscharfe Daten (bisschen Wahrscheinlichkeit - Bayessche Netzwerke)

- wird aber alles eher oberflächlich behandelt. --84.112.96.67 00:20, 12. Nov. 2008 (CET)

Ablauf[Bearbeiten]

Wöchentliche Vorlesung, am Ende des Semesters eine Vorlesungsprüfung. Leider gibt es keine eigene Lehrveranstaltungshomepage bzw. werden im TUWIS nur wenige Informationen zu Organisation und Ablauf bereitgestellt.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten]

Keine nennenswerten - nützlich sind Verständnis von Prädikat- und Aussagelogik und generelles Verständnis von Wahrscheinlichkeit, vor allem der Bayesschen Netzewerke.

Vortrag[Bearbeiten]

Uwe Egly hält die Vorlesung in (einem qualitativ mittelmässigen) Englisch mit englischen Beamer-Folien (die er auch laufend im TUWIS zum Download bereitstellt). Prof. Tompits trägt zwar in einem besseren Englisch vor, dafür starrt er die ganze Zeit den Boden an, und verwendet das Füllwort "ähm" sehr häufig. Angeblich nennt Prof. Egly auch mögliche Prüfungsfragen am Beginn jeder Vorlesungseinheit (Thread dazu im Informatik-Forum) - anfangs wurden dieses Semester am Anfang einiger Stunde ein Beweis als Aufgabe gestellt und an der Tafel gelöst.

Prüfung[Bearbeiten]

Schriftlich am Ende des Semesters, 90 Minuten Zeit, keine Unterlagen erlaubt. Die Prüfung ist sehr umfangreich und gliedert sich in fünf Teile zu je 20 Punkten. Pro Teil sind vier bis fünf Fragen zu beantworten, eingige wenige davon sind multiple choice. Von der Zeit her sollte es sich ausgehen, allerdings ist wirklich viel zu schreiben und bei zu langem Nachdenken könnte es knapp werden. Die Aufgaben sind theoretische Fragen zum Stoff und praktische Beispiele, wo oft der Baum eines Algorithmus aufgezeichnet werden muss. Seit dem SS2010 sind die Prüfungsangaben auf deutsch und englisch. Außerdem hat sich der Prüfungsmodus seit dem 1. Nebentermin des SS2010 deutlich geändert. Bisher gab es erst 2 Prüfungen im neuen Modus, aber es ist erkennbar, dass die Beispiel stärker variieren als früher, viele neue Beispiele erarbeitet wurden und viel Wert auf Beweise gelegt wird. Das problematische dabei ist, dass die Folien gleich geblieben sind und darin viele der neuen Beispiele und Beweise nicht beschrieben sind. Diese werden von Prof. Egly während der VO auf der Tafel vorgerechnet und man ist gut beraten diese auch mitzuschreiben.

Alte Prüfungsangaben finden sich bei den Materialien.

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten]

WS 2007/08: Prüfung am 12.10.2007, Zeugnis erhalten am 13.11.2007 (mehr als 4 Wochen).

WS 2008/09: Prüfung am 10.10.2008, Noten am 10.11.2008 online (mehr als 4 Wochen). Der nächste Termin schon am 13.11.2008. Begründung der Verzögerung: der Tutor krank war.

WS 2009/10: Prüfung am 20.10.2009, am 19.11.2009 wurden die Noten bekannt gegeben (mehr als 4 Wochen). Der nächste Termin bereits am 24.11.2009. Dabei haben sich 66 StudentInnen zu diesem Prüfungstermin angemeldet.

Prüfung am 24.11.2009, Noten am 14.12.2009 per Mail (aber noch kein Zeugnis im TUWIS, weil davor noch Einsichtnahme stattfindet).

WS 2010/11: Prüfung am 08.10.2010, Noten ca. 10.11.2010 als Zeugnis im TISS;

Prüfung am 29.11.2010, Noten am 17.01.2011 als Zeugnis im TISS (7 Wochen!);

Prüfung am 26.01.2011, Noten noch nicht da (mehr als 4 Wochen).

Prüfung am 14.10.2011, Noten am 17.11. noch nicht da (schon 5 Wochen) - und nur noch 2 Wochen bis zum nächsten Termin ....

Zeitaufwand[Bearbeiten]

Mittel. Verständnis des Stoffes bringt sehr viel, da die meisten Prüfungsfragen nicht allzuweit in die Tiefe gehen. Wichtig ist es die Funktionsweise der Algorithmen zu kennen und auf Übungsbeispiele vorbereitet zu sein. Eine Woche Vorbereitung sollte für eine gute Note locker reichen.

Hilfreiche Links[Bearbeiten]

Literatur[Bearbeiten]

Stuart Russell, Peter Norvig: Künstliche Intelligenz. Ein moderner Ansatz.

David S. Touretzky: Common Lisp: A Gentle Introduction to Symbolic Computation.

Wo gibts Mitschriften, Skripten, Folien...[Bearbeiten]

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten]

  • Seit Uwe Egly 3. Stellvertreter des Studiendekans ist, sind seine LVAs auch bei Interesse am Inhalt nicht mehr studierbar und sollten nur freiwillig besucht werden, wenn man der Mathematik recht zugetan ist. Alte Prüfungsangaben/Fragenkataloge und die Bewertung des Schwierigkeitsgrades sind komplett überholt.