Professur für Angewandte Informatik, insbes. Kognitive Systeme
BamBirds StudAG [BamBirds StudAG] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Ute Schmid, Diedrich Wolter
- Angaben:
- Seminar, Dieser Kurs ist eine Studierenden-Arbeitsgemeinschaft. Deshalb können hier keine ECTS-Punkte erworben werden. Weitere Informationen finden sich im vc-Kurs zur Veranstaltung (siehe Link im Bereich "Zusätzliche Informationen").
- Termine:
- Zeit/Ort n.V.
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KogSys-Col: Kolloquium Kognitive Systeme -
- Dozent/in:
- Ute Schmid
- Angaben:
- Kolloquium, 2 SWS
- Termine:
- Mo, 16:00 - 18:00, WE5/05.003
- Inhalt:
- Das Forschungskolloquium der Gruppe Kognitive Systeme dient als Diskussionforum für Dozenten und Doktoranden sowie Studierende, die in diesem Bereich ihre Bachelor- oder Masterarbeit schreiben. Vorträge werden zu Konzepten und Ergebnissen von Qualifikationsarbeiten sowie aktuellen Forschungsarbeiten der Gruppe gehalten. Teilweise werden externe Referenten eingeladen.
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KogSys-KogInf-Psy: Grundlagen der Kognitiven Informatik [KogInf] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Ute Schmid, Christina Zeller
- Angaben:
- Vorlesung und Übung, ECTS: 3, Für Studierende der Psychologie sowie Nebenfachstudierende
- Termine:
- Mo, 10:00 - 12:00, WE5/05.004
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Für BA-Psychologie: Erste LV im Pflichtbereich Angewandte Kognitionspsychologie;
Für Nebenfachstudierende: Kann mit dem BA-Seminar Kognitive Systeme kombiniert werden, um 6 ECTS zu erwerben.
- Inhalt:
- Grundlagen der Informatik und der Künstlichen Intelligenz - insbesondere Logik und
Wissensrepräsentation sowie Suchalgorithmen und Produktionssysteme - werden
eingeführt und in praktischen, in die Vorlesung integrierten, Übungen vertieft. Darauf
aufbauend werden grundlegende Ansätze und Techniken der kognitiven Modellierung
eingeführt: Der Produktionssystem-Ansatz ACT-R, Modellierung mit neuronalen Netzen,
Analogiemodelle sowie aktuelle Entwicklungen und Anwendungsbereiche.
- Empfohlene Literatur:
- Schmid, U. (2006). Computermodelle des Denkens und Problemlösens. In J. Funke (Hrsg.), Enzyklopädie der Psychologie, Themenbereich C Theorie und Forschung, Serie II Kognition, Band 8 Denken und Problemlösen Hogrefe.
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KogSys-Sem-M2: Reading Club [KogSys-Sem-M2] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Ute Schmid, Diedrich Wolter
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, ECTS: 3
- Termine:
- Do, 10:00 - 12:00, WE5/05.003
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V KogSys-KogMod-M: Kognitive Modellierung -
- Dozent/in:
- Ute Schmid
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mi, 8:00 - 10:00, WE5/05.005
- Inhalt:
- Es werden wesentliche kognitionspsychologische Grundlagen aus den Bereichen Wahrnehmung, Gedächtnis und Wissensrepräsentation sowie Grundlagen der empirischen Forschung -- Experiment, abhängige/unabhängige Variablen, Grundgedanke der Inferenzstatistik -- eingeführt. Zudem werden grundlegende Ansätze und Techniken der kognitiven Modellierung sowie verschiedene Anwendungsgebiete dargestellt. Empirische Forschungsmethoden werden anhand einer exemplarisch durchgeführten empirischen Studie vertiefend praktisch eingeübt. Ansätze zur kognitiven Modellierung werden anhand konkreter Modellierungsaufgaben mit ausgewählten Ansätzen praktisch umgesetzt.
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Ü KogSys-KogMod-M: Kognitive Modellierung -
- Dozent/in:
- Christina Zeller
- Angaben:
- Übung
- Termine:
- Do, 8:00 - 10:00, WE5/05.004
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V KogSys-ML-M: Lernende Systeme -
- Dozent/in:
- Ute Schmid
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Di, 8:00 - 10:00, WE5/05.003
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Vorleistungen: GdI-MfI-B, MI-AuD-B
- Inhalt:
- Die Veranstaltung vermittelt vertieftes Wissen und Kompetenzen im Bereich Maschinelles Lernen mit dem Fokus auf symbolischen, neuronalen und statistischen Algorithmen. Anmerkung: Die Folien sowie weitere Materialien sind überwiegend in englischer Sprache. Vorlesung: In der Vorlesung werden wesentliche symbolische, statistische und neuronale Ansätze des maschinellen Lernens mit Bezügen zum menschlichen Lernen vertiefend eingeführt. Wesentliche Themengebiete sind: Entscheidungsbaumalgorithmen, Multilayer Perzeptrons, Instance-based Learning, Induktive Logische Programmierung, Genetische Algorithmen, Bayes'sches Lernen, Lerntheorie, Induktive Programmsynthese, Reinforcement Learning. Übung: Vertiefung von in der Vorlesung eingeführten Methoden und Techniken, zum Teil mit Programmieraufgaben in Java und PROLOG.
- Empfohlene Literatur:
- Mitchell, Machine Learning
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Ü KogSys-ML-M: Lernende Systeme -
- Dozent/in:
- Christina Zeller
- Angaben:
- Übung, 2 SWS
- Termine:
- Mo, 12:00 - 14:00, WE5/01.006
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