Dauer:
1 Semester | Angebotsturnus:
Jedes Wintersemester | Leistungspunkte:
8 |
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester: - Bachelor IT-Sicherheit 2016 (Wahlpflicht), Informatik, Beliebiges Fachsemester
- Bachelor Medizinische Informatik 2019 (Wahlpflicht), Informatik, 4. bis 6. Fachsemester
- Bachelor Informatik 2019 (Wahlpflicht), Kernbereich Informatik, Beliebiges Fachsemester
- Bachelor Informatik 2019 (Pflicht), Kanonische Vertiefung Web und Data Science, 5. Fachsemester
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Lehrveranstaltungen: - CS3150-S: Human and Machine Intelligence (Seminar, 1 SWS)
- CS3150-Ü: Human and Machine Intelligence (Übung, 2 SWS)
- CS3150-V: Human and Machine Intelligence (Vorlesung, 2 SWS)
| Workload: - 40 Stunden Prüfungsvorbereitung
- 125 Stunden Selbststudium
- 75 Stunden Präsenzstudium
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Lehrinhalte: | - Intelligenz beim Menschen und Künstliche Intelligenz
- Unterscheidung unterschiedlicher Arten von Intelligenz
- Kognitive Systeme
- Entwicklung beim Menschen & Developmental Robotics
- Hybride Intelligenz
- Unterschiedliche Formen des Lernens beim Menschen/ ''künstlicher'' Systeme
- Beispiele von Problemlöseverfahren gegenübergestellt
- Herausforderungen realer Umgebungen
- Embodied Systems
- Soziale Intelligenz
- Human-robot Cooperation/Collaboration
- Negative Seite der Intelligenz (Bias, Manipulation, Kontrolle, Lügen, usw.)
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Qualifikationsziele/Kompetenzen: - Für alle in den Kursinhalten unter den Gliederungspunkten aufgeführten Themen können die Studierenden die zentralen Ideen benennen, die jeweils relevanten Begriffe definieren und die Funktionsweise der zugehörigen Algorithmen sowohl anhand von Anwendungsbeispielen erklären als auch anwenden.
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Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch: - Portfolioprüfung - die konkreten Prüfungselemente und ihre Punktegewichtung werden in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben
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Modulverantwortlicher: Lehrende: |
Literatur: - Lieto, A.: Cognitive Design for Artificial Minds - London/New York, Routledge (Taylor and Francis), 2021
- S.J. Russell: Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control - Penguin Books, 2020
- S.J. Russell, P. Norvik: Artificial Intelligence: A Modern Approach - Upper Saddle River, N.J. :Prentice Hall, 2010
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Sprache: - Englisch, außer bei nur deutschsprachigen Teilnehmern
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Bemerkungen:Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine
Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungszetteln gemäß Vorgabe am Semesteranfang
- Seminarvortrag und Ausarbeitung gemäß Vorgabe am Semesteranfang
Modulprüfung(en):
- CS3150-L1: Human and Machine Intelligence, Portfolioprüfung bestehend aus in der Vorlesung und in einer Klausur zu erwerbenden Punkten. Die Gewichtung wird zu Semesterbeginn bekanntgegeben.
Laut Beschluss des Prüfungsausschusses Informatik vom Sommersemester 2023 kann dieses Modul als Ersatz für CS3130-KP08 Non-Standard-Datenbanken und Data-Mining in der kanonischen Vertiefung Web und Data Science und im Bereich 5. Kernbereich Informatik verwendet werden.
Studierende, bei denen diese Veranstaltung ein Pflichtmodul ist, haben Vorrang. |
Letzte Änderung: 22.10.2024 |
für die Ukraine