Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Dieses Modul befasst sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und konzentriert sich dabei auf grundlegende Konzepte, Algorithmen und Anwendungen. Es behandelt die Prinzipien des maschinellen Lernens, neuronale Netze, die Verarbeitung natürlicher Sprache und die ethischen Überlegungen rund um den Einsatz von KI in verschiedenen Sektoren.

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Russell, Stuart J. und Peter Norvig. Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz. 4. Aufl. Pearson-Reihe in Künstlicher Intelligenz. Hoboken: Pearson, 2021.

Brachman, Ronald J. und Hector J. Levesque. Wissensrepräsentation und Argumentation. Amsterdam; Boston: Morgan Kaufmann, 2004.

Marsland, Stephen. Maschinelles Lernen: Eine algorithmische Perspektive. Chapman & Hall/CRC Serie für maschinelles Lernen und Mustererkennung. Boca Raton: CRC Press, 2009.

Poole, David L. und Alan K. Mackworth. Künstliche Intelligenz: Grundlagen von Computational Agents. 2. Aufl. Cambridge University Press, 2017.

https://doi.org/10.1017/9781108164085

Ghallab, Malik, Dana S. Nau und Paolo Traverso. Automatisierte Planung: Theorie und Praxis. 1. Aufl. Amsterdam ; Boston: Elsevier/Morgan Kaufmann, 2004.

Cawsey, Alison. Die Essenz der künstlichen Intelligenz. Essenz der Computerreihe. Harlow, England ; New York: Prentice Hall, 1998.

Russell, S. und P. Norvig. “Künstliche Intelligenz: ein moderner Ansatz.” Prentice Hall (3. Auflage), 2010.

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, und Aaron Courville. Deep Learning. Adaptive Computation und maschinelles Lernen. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2016.