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Veranstaltungen im Wintersemester 2011/2012 / MSc/BSc-Praktikum Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Abstract

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen befassen sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens.

Die Haupttechniken in der künstlichen Intelligenz lassen sich in folgende Gruppen unterteilen: "Suchen", "Planen", "Optimierungsmethoden", "Logisches Schließen" und "Approximationsmethoden". Künstliche Intelligenz wird in den verschiedensten Anwendungen eingesetzt, sie findet zum Beispiel bei Suchmaschinen, in Expertensystemen, bei der Analyse und Vorhersage von Aktienkursen, bei der Handschriften- und Spracherkennung Anwendung.

Obwohl viele arbeitsaufwändige Probleme automatisiert werden könnnen, indem man das Verhalten eines Computersystems von Hand modelliert, erfordern viele Probleme, dass ein System basierend auf Feedback zu seinen bisherigen Aktionen seine Antworten anpassen kann, d. h., lernen kann, in Zukunft in einer besseren Art und Weise zu agieren. Andere Aufgaben sind schlicht zu groß und umfangreich, um für Menschen überschaubar zu sein, so daß sie auf die Hilfe von Computern angewiesen sind.

Maschinelles Lernen (auch als Data Mining, Mustererkennung, Datenanalyse oder Klassifikation bekannt) ist ein Forschungsgebiet an der Schnittstelle von Informatik, Künstlicher Intelligenz, Mathematik und Statistik, die sich diesen Problemen widmet. Sie beinhaltet allgemeine Methoden und Techniken, die dann im Rahmen unzähliger verschiedener Anwendungen benutzt werden können, etwa der Vorhersage von Kundenverhalten, dem Steuern eines Roboters, der Entdeckung von Spam-Email oder der Vorhersage von Protein-Faltungen, um nur ein paar zu nennen.

In dieser Veranstaltung geben wir verschiedene praktische Themen aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Data-Mining und Maschinelles Lernen heraus. Die Aufgabe ist es, eine Anwendung zu entwerfen und zu implementieren. Das Praktikum soll Studierenden die Möglichkeit geben, sich praktisches Wissen und Fähigkeiten im Umgang mit Algorithmen aus dem Bereich maschinelles Lernen und/oder künstliche Intelligenz zu erarbeiten.

  • Im Idealfall sollte jedes Thema von einer Kleingruppe, bestehend aus 3-4 Studierenden, bearbeitet werden.
  • Software sollte in Java oder C++ implementiert werden.
  • Jedes Thema besteht aus der Entwicklung eines Tools und dessen Einsatz in einer beispielhaften Anwendung.
Organisation:
  • Mit der Bearbeitung der Themen kann ab sofort begonnen werden.
  • Jede Gruppe muss mindestens zwei Präsentationen geben:
    • eine anfängliche Präsentation der laufenden Arbeit, die eine erste Implementation zeigt und evtl. auftretende Probleme diskutiert (ungefähr zur Mitte des Semesters) und
    • am Ende des Semesters eine Abschlusspräsentation des vollständigen Projekts.
Anmeldung:
  • Sie können sich ab sofort per E-Mail anmelden.
  • Themen: nach Absprache. Bitte wenden Sie sich an Rasoul Karimi
Voraussetzungen: Dieses Praktikum ist besonders geeignet für Studierende, welche die Vorlesung Künstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen oder Bildverarbeitung bereits gehört haben oder vorhaben diese Vorlesungen in der Zukunft zu hören.

Betreuer: Rasoul Karimi

 
Praktikum:
Zeit: Mo 14-18 c.t.
Ort: B25 Spl
Beginn: 31.10.2011
Zuordnung:Informatik / KI+ML (MSc / BSc)
 
Abgabe:
Zeit:
Ort:
 
Mehr:
LSF:LSF
Modul- Handbuch:MHB
Voheriger Durchlauf:SoSe 2010