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Intelligent Autonomous Systems
TUM Department of Informatics
Technical University of Munich

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Master-Seminar - Wissensrepräsentation in der künstlichen Intelligenz (IN2107, IN8901, IN4611)

Dauer2 SWS
ArtSeminar
SemesterWS2011
VortragendeKunze L, Tenorth M, Beetz M [L]
Lehrzielsiehe Modulbeschreibung IN2107
SpracheDeutsch
Termingeplant
BemerkungenUnverbindliche Vorbesprechung am 26.7., 10:00, Raum 02.09.038 MI-Gebäude Anmeldung über TUM online
PrüfungenDas Seminar wird als Blockveranstaltung am Ende des Semesters stattfinden. Zu Beginn des Wintersemesters werden in einer Vorbesprechung die Themen vergeben, diese im Laufe des Semesters von den Studenten selbständig bearbeitet, anschließend die Seminararbeiten eingereicht, und wenige Wochen später finden dann die Vorträge statt. All diese Termine sind Pflichtveranstaltungen (außer der unverbindlichen Vorbesprechung am 26.7.).


News

  • Vorlagen für Ausarbeitung und Vortragsfolien sind hier zu finden.
  • Vortragstermin ist der 16.3.2012, Abgabe der Arbeiten damit am 4.3.2012.
  • Die Themenliste ist online. Themenvergabe ist bei der Vorbesprechung am Donnerstag, 27.10.
  • Die Vorbesprechung ist angesetzt für Donnerstag, den 27.10., um 15:30 im Raum 02.09.038 MI-Gebäude.

Beschreibung

Die geeignete Repräsentation von Wissen ist für ein KI-System, wie z.B. ein autonomes Robotersystem, von allergrößter Bedeutung. Das Seminar behandelt verschiedene Ansätze, komplexes Wissen auf eine Art und Weise zu repräsentieren, die sowohl das Lernen von neuem Wissen aus Beobachtungen wie auch das Schlußfolgern von neuen Fakten aus gegebenen Evidenzen und Hintergrundwissen unterstützt. Lernen und Schlußfolgern sind die zwei wesentlichen Eckpfeiler der Kognitionskomponente eines jeden KI-Systems, und dieses Seminar befasst sich konkret mit deren technischer Umsetzung auf der Basis von allgemeinen, meist deklarativen Repräsentationen des zugrunde liegenden Wissens.
Der hohe Grad der Komplexität, der in natürlichen Anwendungsdomänen (z.B. in sämtlichen von Menschen belebten Umgebungen) vorherrscht, erfordert kompakte, verallgemeinernde Repräsentationen. Eine für die Praxis taugliche Wissensrepräsentation muss aber nicht nur gut mit Komplexität umgehen können, sondern sie muss ebenso die inhärente Unsicherheit, die in vielen Bereichen besteht, berücksichtigen; denn die Welt ist nicht deterministisch. Im Rahmen des Seminars werden wir uns deshalb verschiedene Repräsentationen anschauen, die dem heutigen Stand der Wissenschaft entsprechen und sich diesem spannenden aber sehr schwierigen Problem annehmen. Wir werden sie auf ihre Fähigkeiten hin untersuchen, sie anwendungsbezogen bewerten und ausführlich ihr für und wider diskutieren.
Bei Interesse haben die Studierenden die Möglichkeit die im Hauptseminar erworbenen Kenntnisse im Rahmen von Master-/Diplomarbeiten, interdisziplinären Projekten oder SEPs zu vertiefen.

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