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Artificial Intelligence - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung / Übung Langtext
Veranstaltungsnummer 122116 Kurztext
Semester SoSe 2020 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Turnus Veranstaltungsanmeldung Keine Veranstaltungsbelegung im LSF
Credits
Weitere Links https://cms.sic.saarland/ai_20/
Sprache englisch
Termine Gruppe: iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Turnus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
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Mo. 16:00 bis 18:00 woch von 13.04.2020  Gebäude E2 5 - Hörsaal I (0.01)        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Di. 14:00 bis 16:00 woch von 07.04.2020  Gebäude E2 5 - Hörsaal I (0.01)        
Gruppe :
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Hoffmann, Jörg, Univ.-Professor, Prof. Dr.
Koehler, Jana , Prof. Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Prüfungsversion Kommentar LP BP ECTS
Master (KB) Data Science and AI - 20191 9 9
Bachelor (KB) Data Science and AI - 20191 9 9
Master (KB) Entrep. Cybersecurity - 20181 9 9
Master (KB) Comp.-Komm-Tech - 20071 9 9
Master (KB) Informatik - 20151 9 9
Bachelor (KB) Mathematik und Informatik - 20161 9 9
Master (KB) Mathematik und Informatik - 20161 9 9
Master (KB) Medieninformatik - 20131 9 9
Bachelor (KB) Medieninformatik - 20131 9 9
Master (KB) Visual Computing - 2006 9 9
Bachelor (KB) Informatik - 20151 9 9
Bachelor (KB) Computerlinguistik - 20071 Pflicht 9 9
Bachelor (KB) Computerlinguistik - 20161 Wahlpflicht 9 9
Master (KB) Embedded Systems - 20161 9 9
Zuordnung zu Einrichtungen
Informatik
Inhalt
Kurzkommentar

This course offers a general introduction into the field of Artificial Intelligence (AI), its history, key assumptions, paradigms, concepts, and fundamental methods. Students learn to master and apply techniques developed in the fields of intelligent agents, search algorithms and game playing, knowledge representation, logical reasoning and deduction, planning, constraint reasoning, machine learning, and reasoning under uncertainty. We explain how and when these methods work and for which problem classes they are suitable to successfully build AI systems. With the knowledge acquired in this course, students are well-prepared to successfully attend the many special lectures on AI offered at UdS or to write their Bachelor or Master thesis in the field of AI.

 

Kommentar

dazugehörend 2stündige Übungen


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2020 , Aktuelles Semester: WiSe 2020/21