Informationsstrukturen und wissensbasierte Systeme


Im Wintersemester 1997/98 bieten wir eine Veranstaltung über Informationsstrukturen und wissensbasierte Systeme an. Sie besteht aus einer vierstündigen Vorlesung (10701; Di. und Do., 10.00-11.30 Uhr, SE 105) und Fallstudien und Übungen (10702). Die Vorlesung behandelt folgende Schwerpunkte:



Weitere Informationen sind zur Zeit verfügbar über:

Literatur

Als Basisliteratur empfehlen wir:

- G. Görz, Einführung in die künstliche Intelligenz, 2. ed., Addison-Wesley, 1995.

- Künstliche Intelligenz (KI), Themenheft Constraints, Scientec, 1, 1997.

- N. Lavrac and S. Dzeroski, Inductive logic programming, Ellis Harwood, New York, 1994.

- N. J. Nilsson, Principles of artificial intelligence, Symbolic Computation, Springer, 1982.

- M. M. Richter, Prinzipien der künstlichen Intelligenz, B.G. Teubner, Stuttgart, 1989.

- V. Saraswat and P. van Hentenryck, Principles and practice of constraint programming, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 1995.

- E. Tsang, Foundations of constraint satisfaction, Academic Press Limited, London, UK, 1993.


Informationen zu den Fallstudien:

Neben vereinzelten Übungsblättern, in denen der Stoff der Vorlesung durch studentische Tutoren ergänzt und vertieft wird, bieten wir zwei Fallstudien zu folgenden Themen an:

  1. Constraint Satisfaction und Constraint Propagation mit Anwendungen
  2. Lernen und Data-Mining (Logical Analysis of Data)

Im Rahmen der Fallstudien sollen ausgewählte Algorithmen von den einzelnen Arbeitsgruppen implementiert und experimentell untersucht werden. Jede Arbeitsgruppe besteht aus maximal zwei Studenten. Die von den Gruppen entwickelten Programme werden von den studentischen Hilfskräften abgenommen. Für jedes Projekt gibt es konkrete Instanzen der jeweiligen Probleme, die bei der Abnahme - neben anderen Beispielen - vorgeführt werden sollen.

Zum Erwerb eines Praktikumsscheins ist die erfolgreiche Bearbeitung einschließlich Implementierung der beiden Fallstudien erforderlich.

Genauere Informationen zu den einzelnen Fallstudien:


  1. Constraint Satisfaction und Constraint Propagation mit Anwendungen
  2. Lernen und Data-Mining (Logical Analysis of Data)

Für die Programmierung stehen die CIP-Pools SE05 und SE06 mittwochs von 8 bis 12 Uhr zur Verfügung. Zu diesen Zeiten sind auch die studentischen Hilfskräfte anwesend, um Fragen zu beantworten.



Übungsblätter

1. Übungsblatt Ausgabe: 11. November Abgabe: bis 18. November Musterlösung
2. Übungsblatt Ausgabe: 18. November Abgabe: bis 25. November Musterlösung

Zusatzinformationen zur Vorlesung

Hier liegt eine PostScript-Version der Vorlesungen zum A*-Algorithmus. Für Fragen und Kommentaren diesbezüglich kann man sich an Sven O. Krumke wenden.