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Professur für Angewandte Informatik, insbes. Kognitive Systeme
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KogSys-KogInf-Psy: Grundlagen der Kognitiven Informatik [KogInf] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Ute Schmid, Michael Siebers
- Angaben:
- Vorlesung und Übung, ECTS: 3, Für Studierende der Psychologie sowie Nebenfachstudierende
- Termine:
- Mo, 10:00 - 12:00, WE5/05.003
- 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-Proj-M/B: Master/Bachelor Projekt Kognitive Systeme -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Ute Schmid, Michael Siebers
- Angaben:
- Praktikum/Übung, 4 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Di, 12:00 - 16:00, WE5/05.004
Do, 8:00 - 12:00, WE5/05.005
12:00 - 14:00, WE5/05.004
erste Veranstaltung und Vorbesprechung am 10.10.2014, 12:00-14:00 Uhr
- Inhalt:
- Im Bachelor- und Master-Projekt werden wechselnde Themen aus dem Bereich Kognitive Systeme, die in Zusammenhang mit aktuellen Forschungsarbeiten der Gruppe stehen, in Kleingruppen (2-3 Studierende) bearbeitet. Wissenschaftliches Arbeiten im Bereich Kognitive Systeme wird dabei exemplarisch eingeübt: Aufarbeitung der relevanten Literatur zur Verankerung des Themas gemäss des Standes der Forschung, Umsetzung in Form der Implementation eines Algorithmus, der Evaluation von Algorithmen oder Systemen anhand ausgewählter Probleme, oder der empirischen Untersuchung einer kognitiven Fragestellung, Darstellung der Ergebnisse in Form einer wissenschaftlichen Publikation, Präsentation und Verteidigung der Arbeit in einem Kolloquium.
Weitere Informationen erhalten Sie auf den Seiten des Lehrstuhls: Bachelor-Projekt Master-Projekt
- Empfohlene Literatur:
- wird in der Veranstaltung bekanntgegeben
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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, WE5/05.004
- 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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V/Ü KogSys-KogMod-M: Kognitive Modellierung -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Ute Schmid, Werner Alexander
- Angaben:
- Vorlesung und Übung, 4 SWS, ECTS: 6
- Termine:
- Mi, 8:00 - 10:00, WE5/05.005
Do, 8:00 - 10:00, WE5/05.004
Raum: WE5/05.013
- 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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